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國立臺灣大學 機械工程學研究所 陽毅平所指導 林彥廷的 強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用 (2019),提出luxgen m7 規格關鍵因素是什麼,來自於電動車、輪胎力估測器、強韌補償器、Magic Formula、防鎖死煞車系統、直接偏擺力矩控制、遞迴型卡爾曼濾波器、滑模控制。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 陳威任的 基於OpenGL ES技術之環景顯示系統設計與實現 (2019),提出因為有 環景顯示系統、環景顯示系統自動校正、OpenGL ES的重點而找出了 luxgen m7 規格的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了luxgen m7 規格,大家也想知道這些:

強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用

為了解決luxgen m7 規格的問題,作者林彥廷 這樣論述:

本研究將一種強健補償演算法應用於輪胎力估測器中,並將其估測結果應用於車身穩定系統中。其演算法內容為整合遞迴型神經網路的卡爾曼濾波器,其目的在於增加估測器的強健性及降低對參數的靈敏度,以及在實車試驗時減少雜訊的干擾,同時增加車身穩定控制應用之強健性。在輪胎縱向力估測方面,以輪胎剛體的單輪受力圖作為基礎,使用滑模估測器來做輪胎縱向力的估算。此估測器在行車過程中將提供估測值給整合車身穩定控制做判定依據;在側向力估測方面,以Magic Formula的輪胎模型,並以Hybrid Levenberg–Marquardt method and quasi Newton(LMQN)的一套非線性最小二乘方演

算法來做輪胎側向力的估算;而在正向力估測方面,使用了車體動態模型進行方程式推導。其中,車身穩定控制包含直接偏擺力矩控制器(direct yaw-moment controller, DYC)及防鎖死煞車系統(anti-lock braking system, ABS)。DYC藉由側滑角速度及偏擺角速度,以β-γ相位穩定圖判斷車輛穩定性,再整合滑模控制及PSO粒子群最佳化法即時分配各馬達之驅動力矩,使車輛轉向時依然能保持車輛的轉向穩定性;而ABS能根據駕駛者的煞車命令即時分配各馬達之煞車力矩,且利用積分型滑模控制調整車輛之煞車油壓以防止輪胎打滑與失控。本研究以模型迴路(model-in-the-

loop, MIL)及實車試驗驗證輪胎力估測器及強韌補償器之性能。實驗以本實驗室之多動力馬達電動車作為模型架構,實車採用15-kw直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱,作為前輪之間接驅動動力源;後輪則由兩顆7-kw永磁同步馬達至於輪內,作為後輪之直接驅動動力源。此架構能藉由操作各馬達的輸出力矩於高效率區間,達到提升整體行車效率與續航力之效果。

基於OpenGL ES技術之環景顯示系統設計與實現

為了解決luxgen m7 規格的問題,作者陳威任 這樣論述:

環景顯示(Around View Monitor System)系統是一套協助駕駛人停車的輔助系統,系統利用安裝在車身周圍的四顆攝影機所拍攝周圍路面影像,拼接成一環景俯視影像顯示在車載螢幕。一般的環景系統在出廠前需要經過一套校正流程,校正每個影像座標與紋理座標之間的轉換關係,並將其儲存成一組轉換表(Lookup Table),在運算期間透過CPU或專門硬體實現影像映射。但是隨著市場對於百萬像素攝影機與高解系度螢幕的產品規格需求,使用傳統查表法紋理映射方式將因為紋理尺寸的限制,導致紋理取樣不足與CPU的運算量大幅增加的問題,無法在嵌入式系統上實現即時處理。因此本論文利用圖形處理器(GPU),搭

配OpenGL ES技術,改善傳統查表法運算速度與解析度間互相取捨的問題,配合本論文之三維模型校正與影像處理技術,將自由視角的高解系度自由視角3D環景影像系統實現在Renesas R-Car H3車規嵌入式平台,並於Luxgen M7 車款實車安裝並測試,並且系統運行速度達到30fps。相較於傳統查表法,本系統使用OpenGL ES技術在紋理採樣與拼接的過程中,不會受到傳統查表法的尺寸限制,其影像畫質不論在各種視角或遠近縮放的設定下,均較傳統系統更加銳利。且在GPU的加速下,CPU有著較低的運算負載,使CPU能在運行環景系統的同時具有整合更多輔助應用的空間,增加產品附加價值。