cbs煞車原理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

基於足部壓力與九軸姿態感測之駕駛行為分析系統

為了解決cbs煞車原理的問題，作者郭周全 這樣論述：

根據中華民國交通部(MOTC)的統計，從97年到109年發生的交通事故件數逐年上升，許多事故的肇因與汽車使用者的駕駛行為息息相關，其中不良駕駛行為包含急煞車、急加速、轉彎未減速和駕駛情緒等等。本研究是藉由觀察汽車使用者在駕駛時的足部壓力特徵與煞車及油門踏板踩踏狀況來進行駕駛者行為分析。透過駕駛者右腳鞋子所放置的九軸姿態感測器和壓力感測器，記錄在各種不同駕駛路線(如直線、變換車道、轉彎、上坡和下坡等)行駛時，測試者的駕駛行為數據，綜合分析這些駕駛行為數據，做為判斷是否為安全駕駛者的依據。在鞋墊上放置壓力感測器，藉由施壓方式來改變電阻值大小，感測原理是在電路中串聯電阻利用分壓來取出兩阻抗中的電壓

數值，透過MCU中的ADC類比訊號轉為數位訊號方式來取電壓數值。再來鞋子的後腳跟放置電路板與九軸姿態感測器，一開始九軸姿態感器初始讀取出的的各別數值會有抖動現象，透過低通濾波器方式將各別軸抖動數值做處理，再來利用一階龍格庫塔進行積分算出四元數，在將四元數的數值藉由歸一化常數處理，將歸一化後處理的四元數的數值，透過歐拉角方式來算出足部的姿態，最後利用藍牙進行無線傳輸把壓力訊號與姿態訊號傳遞到人機介面做顯示及儲存。實驗數據顯示，正確駕駛者在車輛行駛的過程中，駕駛者的足部施力是不會忽大忽小，並且足部位置變化不會有突然踩踏煞車及油門踏板的動作；反之不正確駕駛者，在行駛過程中足部所踩踏煞車及油門踏板變化

很大，利用壓力感測器讀取駕駛者足部施力數值明顯會忽大忽小，驗證了正確駕駛和不正確駕駛再行駛不同的路線時，透過九軸姿態感測器與壓力感測器來判別駕駛行為。

變比例機車連動煞車系統之設計與分析

為了解決cbs煞車原理的問題，作者林苑婷 這樣論述：

兩輪機車傳統上以配備前後獨立的煞車系統為主，左煞車把手產生後輪煞車，右煞車煞車把手控制前輪煞車。緊急煞車時，若正確地先煞後輪再加入前輪煞車，可以獲得足夠的煞車力並使車身穩定煞停。然而，在緊急狀態下，駕駛可反應時間不到2秒，常見的動作是單獨使用後輪煞車而未及時在碰撞前使用前煞車，使得煞車力不足而發生事故，或者單獨使用前輪煞車而摔倒。連動煞車系統(Combined brake system, CBS)是一種整合前後煞車系統的機構，讓駕駛者使用單一煞車把手即可同時產生適當配比的前後輪煞車力，因此在大多數行駛條件下，駕駛者僅操作單一煞車把手即可產生足夠高的煞車力以應付緊急狀況。CBS模組本身是一個系

統，在成本與機車狹窄的配置空間之限制下，必須滿足煞車性能、安全性、操作舒適性、操控性、模組的耐候性與對邊界條件變異的強健性等需求，因此CBS的設計開發與生產是一項艱鉅的工程。文中首先研究機車煞車動力學以及CBS的設計原理，然後從探討機車消費者的安全與舒適性需求開始，探討CBS的設計與分析方法，並建立CBS模組品質監測技術，研究工作包括下列三大部分：首先解析市場上通用的簡式CBS產品之特性、性能極限、設計準則，然後建立性能預測方法，以及系統性的參數設計方法，然後實車驗證優化設計之效果。實測結果顯示，利用分析方法預測的煞車性能與實車測試結果非常吻合，預測誤差< 1%。在整車前、後輪煞車系統均正常條

件下，實測整車減速度性能：對應把手平均入力173.86 N之最大減速度5.24 m/s2 (0.53g)。受限於簡式CBS的可調整參數不足，雖然經過參數優化後，可讓該款車輛煞車性能高於法規認證要求：當前後輪煞車系統均正常時，左煞車把手(意即連動側煞車把手)的操作力≤ 200 N時，整車減速度須達5.1 m/s2以上。但前輪煞車力的分配比例難以提高(對應後輪鎖死點之前煞車力:後煞車力= 35%:65%)，緊急煞車性能與低速煞車的舒適性都無法令人滿意。為了解決現有CBS產品之機構性能瓶頸，文中針對一種高效能的變比例CBS產品(Variable ratio combined brake system

, VRCBS)探討設計方法。VRCBS是一種適用於機車的機械式CBS系統，目的為突破傳統式CBS(又稱為簡式CBS)的性能極限，能夠同時滿足安全性、高煞車性能和駕駛舒適性的要求。文中推導了VRCBS機制的數學模型，提出一種基於自適應控制理論的參數匹配設計方法來完成其核心元件之設計。利用本文所提出的設計方法所開發的VRCBS原型，於實車道路動態煞車測試結果為：把手平均入力154.29 N時之最大減速度6.37 m/s2 (0.65 g)與後輪鎖死點之前、後煞車力分配比例(50%:50%)的表現均明顯高於簡式CBS，且VRCBS的煞車性能與體感舒適度均優於簡式CBS設計，此一結果驗證了所提出設計

方法的可行性。論文中最後提出VRCBS之自動化量產檢測技術，並且探討應用機器學習於生產線上檢測VRCBS性能的關鍵技術。研究中首先發展快速檢測系統與軟體，於取得足夠的數據後，分析快速檢測系統與實車測試數據的相關性，然後選擇與實車性能要求規範相關的特徵參數作為檢測分析的依據。將此參數經過主成分分析使其降維成為二個主成分後，再利用核函數支持向量機(Kernel support vector machine, KSVM)進行分類。驗證結果顯示，KSVM分類器對NG產品的召回率可達100%、正確率為90%、F1分數則為72.72%。