加速度計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

電動汽車主動安全駕駛系統

為了解決加速度計算的問題，作者田彥濤,廉宇峰,王曉玉 這樣論述：

　　本書內容包括電動汽車主動避撞系統體系結構、汽車系統動力學建模、考慮駕駛員特性和路面狀態的縱向安全距離模型、基於約束的再生制動強度連續性的制動力分配策略、四驅電動汽車縱向穩定性研究、車輛狀態與車路耦合特徵估計、基於車輛邊緣轉向軌跡的側向安全距離模型、基於半不確定動力學的直接横擺力矩魯棒控制、四驅電動汽車穩定性控制力矩分配算法研究、四驅電動汽車側向穩定性研究。   　　本書可供從事電動汽車主動安全系統研究的科研人員、相關科系的研究生或高年級大學學生使用。

加速度計算進入發燒排行的影片

基於力學與空間感知之多人物動作辨識

為了解決加速度計算的問題，作者許登雄 這樣論述：

近幾年間關於人物的行為辨識技術發展得非常快速，大多數的研究都是針對於資料集進行測試，而資料集通常都為剪輯好的影片單個人物單個動作作為影片輸入並驗證其對於單個動作的精準度。但是在實際場域中環境是複雜且多人，動作並非單一而是多個基礎動作互相連接，難以拆分成單一動作進行標註(labeling)。本文重點在於在複雜的環境中實現多人的人物追蹤效果，並且透過計算人物的力學資訊與空間資訊來判斷人物的動作以及動作切換的時機點。動作辨識在許多環境中主要應用於確認、管理人員是否有出現異常與危險的舉動，目前主流的動作辨識架構都無法達到人物追蹤與其連續動作辨識。本文以OpenPoseOpenPose骨架作為基礎並在

複雜環境下進行動作辨識，透過更精確的骨架光流進行各個部位之速度、加速度特徵擷取，藉由建立3D坐標系對於空間上的資訊差異進行校正，達到同時多人的追蹤以及每個人獨立動作切分點之判斷。最後藉由結合規則與支援向量機(SVM)模型的動作辨識決策樹進行動作辨識，決策樹先以人物在空間中的姿態與移動距離等資訊將樣本區分到多種情境分支之下，讓情境接近的動作一起訓練與辨識來有效的解決動作辨識在人物高自由度狀態下特徵差異大與樣本難以取得的問題。本文與幼兒園合作，進行實際場域的樣本擷取及實驗，並針對場域對於危險動作的需求進行設計並達到警示、防範之目的。在系統上我們解決動作辨識中缺少人物定位以及難以對不同長短動作進行偵

測的問題，實現了多人的同時追蹤與每人獨立的動作切分點判斷。在實驗結果上我們證明了透過動作辨識決策樹可以用少量的樣本達到較高的準確度，並且評估在高階的GPU上可以達到接近即時的效果。

電動汽車主動安全駕駛系統

為了解決加速度計算的問題，作者田彥濤廉宇峰王曉玉 這樣論述：

　　本書內容包括電動汽車主動避撞系統體系結構、汽車系統動力學建模、考慮駕駛員特性和路面狀態的縱向安全距離模型、基於約束的再生制動強度連續性的制動力分配策略、四驅電動汽車縱向穩定性研究、車輛狀態與車路耦合特徵估計、基於車輛邊緣轉向軌跡的側向安全距離模型、基於半不確定動力學的直接横擺力矩魯棒控制、四驅電動汽車穩定性控制力矩分配算法研究、四驅電動汽車側向穩定性研究。 　　本書可供從事電動汽車主動安全系統研究的科研人員、相關科系的研究生或高年級大學學生使用。   第1篇 電動汽車主動避撞系統概述   第1章　緒論 　1.1　車輛主動避撞系統研究現狀 　　　1.1.1　行車資訊感知及處理 　　　1

.1.2　安全距離模型 　　　1.1.3　車輛動力學系統模型 　　　1.1.4　車輛動力學控制策略 　1.2　車輛穩定性研究現狀 　　　1.2.1　車輛縱向穩定性 　　　1.2.2　車輛側向穩定性 　參考文獻 第2章　電動汽車主動避撞系統體系結構 　2.1　電動汽車硬體體系結構 　　　2.1.1　毫米波雷達 　　　2.1.2　MEMS 陀螺儀 　　　2.1.3　車輪六分力傳感器 　　　2.1.4　永磁同步電機 　2.2　四輪獨立驅動輪轂電機電動汽車結構 　2.3　車輛主動避撞系統體系結構 　　　2.3.1　縱向主動避撞系統 　　　2.3.2　側向主動避撞系統 　2.4　制動/轉向避撞方式切換策

略 　2.5　本章小結 　參考文獻 第3章　汽車系統動力學建模 　3.1　車輛縱向運動的一般描述 　　　3.1.1　空氣阻力 　　　3.1.2　滾動阻力 　3.2　車輛側向運動的一般描述 　3.3　輪胎縱向力 　3.4　車輪動力學模型 　　　3.4.1　車輪力矩平衡方程 　　　3.4.2　車輪垂直載荷動力學模型 　3.5　本章小結 　參考文獻   第2篇 電動汽車縱向主動避撞系統關鍵技術   第4章　考慮駕駛員特性和路面狀態的縱向安全距離模型 　4.1　考慮駕駛員的縱向制動安全距離建模 　　　4.1.1　縱向制動安全距離建模 　　　4.1.2　三種典型制動過程安全距離分析 　　　4.1.3　仿

真分析 　4.2　基於附著係數和駕駛意圖參數的安全距離模型 　　　4.2.1　縱向安全距離模型 　　　4.2.2　仿真分析 　4.3　本章小結 　參考文獻 第5章　基於約束的再生制動強度連續性的制動力分配策略 　5.1　制動控制器設計 　　　5.1.1　加速度計算器 　　　5.1.2　制動力/牽引力計算器 　5.2　制動力/牽引力分配器 　　　5.2.1　安全制動範圍線性化 　　　5.2.2　制動力分配策略 　　　5.2.3　牽引力分配策略 　5.3　仿真分析 　5.4　縱向避撞控制器設計 　　　5.4.1　縱向下拉控制器設計 　　　5.4.2　縱向上位控制器設計 　　　5.4.3　仿真分析

　5.5　電動汽車縱向主動避撞系統整車仿真實驗 　　　5.5.1　實時仿真系統硬體構架 　　　5.5.2　整車仿真模型 　　　5.5.3　電動汽車縱向主動避撞系統實時仿真實驗 　5.6　本章小結 　參考文獻 第6章　四驅電動汽車縱向穩定性研究 　6.1　基於LuGre 模型的SMO 觀測器設計 　　　6.1.1　滑模變結構的基本原理 　　　6.1.2　基於LuGre 模型的電動汽車縱向動力學狀態方程 　　　6.1.3　滑模觀測器設計 　6.2　四驅電動汽車路面識别與最大電磁力矩估計 　　　6.2.1　路面條件參數的估計 　　　6.2.2　最大電磁力矩估算 　6.3　仿真分析 　6.4　本章小結

　參考文獻   第3篇 電動汽車側向主動避撞系統關鍵技術   第7章　車輛狀態與車路耦合特徵估計 　7.1　輪胎側偏剛度估計 　　　7.1.1　輪胎側向動力學簡化 　　　7.1.2　遞推最小二乘算法設計 　　　7.1.3　仿真分析 　7.2　車身側偏角估計 　　　7.2.1　輪胎動力學模型 　　　7.2.2　輪胎縱向力計算 　　　7.2.3　車身側偏角觀測器設計 　　　7.2.4　非線性系統狀態估計 　　　7.2.5　一階斯梯林插值濾波器 　　　7.2.6　仿真分析 　7.3　本章小結 　參考文獻 第8章　基於車輛邊緣轉向軌跡的側向安全距離模型 　8.1　車輛邊緣轉向軌跡安全距離模型 　　　

8.1.1　車輛邊緣轉向軌跡安全距離模型 　　　8.1.2　仿真分析 　8.2　車輛換道安全距離模型 　　　8.2.1　側向換道安全距離建模 　　　8.2.2　換道中安全性條件分析 　　　8.2.3　側向換道控制策略研究 　　　8.2.4　側向安全距離模型驗證 　8.3　本章小結 　參考文獻 第9章　基於半不確定動力學的直接横擺力矩魯棒控制 　9.1　横擺角速率/車身側偏角計算器 　9.2　直接横擺力矩控制器設計 　　　9.2.1　車輛側向半不確定動力學系統建模 　　　9.2.2　H ∞ 混合靈敏度問題 　9.3　輪胎縱向力分配策略 　9.4　仿真分析 　9.5　車輛側向換道控制 　　　9.5

.1　側向車輛動力學模型線性化 　　　9.5.2　基於前饋補償的LQR 側向控制策略研究 　　　9.5.3　仿真分析 　9.6　電動汽車側向主動避撞系統仿真實驗 　9.7　本章小結 　參考文獻 第10章　四驅電動汽車穩定性控制力矩分配算法研究 　10.1　控制分配算法綜述 　10.2　優化目標選擇 　10.3　輪胎縱向力分配約束條件 　10.4　優化分配算法求解 　10.5　軸載比例分配算法 　10.6　側向穩定性控制系統仿真實驗與結果分析 　　　10.6.1　基於CarSim 和Simulink 聯合仿真實驗程序 　　　10.6.2　仿真實驗設計與結果分析 　10.7　本章小結 　參考文獻

第11章　四驅電動汽車側向穩定性研究 　11.1　電動汽車側向動力學狀態估計 　　　11.1.1　基於擴展卡爾曼的車輛側偏角估計 　　　11.1.2　基於遺忘因子遞推最小二乘法的輪胎側偏剛度估計 　11.2　仿真分析 　11.3　直接横擺力矩側向穩定性控制器設計 　　　11.3.1　期望控制目標 　　　11.3.2　基於前饋和反饋的側向穩定性控制器設計 　　　11.3.3　四輪驅動力分配策略 　11.4　仿真分析 　11.5　本章小結 　參考文獻 序 　　交通安全一直備受矚目。自主車輛應用資訊、傳感與控制技術來提高駕駛安全和效率，被認為是提高交通安全行之有效的解決方法。自主車輛按其功能可

分為輔助駕駛和自動駕駛。輔助駕駛主要是改進車輛安全性與舒適性，先進駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）的出現使輔助駕駛功能得以實現，主要有自適應巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）、縱向主動避撞（Forward Collision Avoidance, FCA） 和車道偏離報警系統（Lane Departure Warning System, LDWS）等。自動駕駛是自主車輛功能的最高水準，在智慧交通系統領域中被認為是自主車輛研發最具有挑戰性的功能之一。自動駕駛控制系統包括縱向和側向運動控制，其根本任務

是在確保自主車輛安全、穩定、舒適駕駛的前提下自動精確地追蹤期望軌跡。由此可見，車輛安全性始終是自主車輛研究與開發的前提，而車輛主動安全系統又是車輛安全性的有力保障。車輛主動安全系統具有調整車輛行駛狀態，提高道路通行能力的功能；避免人為失誤，提高車輛安全性的功能；增強人機交互，提高車輛舒適性的功能等，促進了多學科交叉與融合，推進了智慧交通系統的現代化與智慧化進程。車輛主動安全駕駛系統關鍵技術的研究是其研發的主要內容，也一直是企業界和學術界研究的焦點。因此，深入研究與開發車輛主動安全系統的關鍵技術，提高汽車的安全性，從根本上解決交通安全問題，在工程應用和科學研究上具有重要意義。 　　本書由從事新

能源汽車，特别是純電動汽車主動安全駕駛系統關鍵技術的教學和研究成果累積撰寫而成。為了便於讀者深入理解和快速掌握電動汽車主動安全駕駛系統領域的最新技術，結合近年來電動汽車主動安全駕駛系統飛速發展形勢，編著了此書。書中很多應用技術和進展是筆者及所在課題組多年研究和開發成果的匯集，旨在為讀者提供一本適合當前電動汽車主動安全駕駛系統發展水準的專業參考書籍。本書可供從事電動汽車主動安全系統研究的科研人員、相關專業的研究生或高年級本科學生使用。 　　由於水準有限，書中難免存在疏漏之處，敬請廣大讀者批評指正。  

自行車防鎖死煞車與防翻覆系統之研究

為了解決加速度計算的問題，作者吳宗軒 這樣論述：

本文針對自行車防鎖死及防翻覆煞車系統之狀態估測器以及開關動態之液壓作動器之控制方法進行研究。防鎖死控制部分，為了取得防鎖死控制所需之滑差資訊，首先利用卡爾曼濾波器比對車身縱向加速度與前輪角加速度訊號，估測出加速規量測時產生之偏移量，對加速度訊號進行修正，再利用權重分配前輪輪速以及修正後的縱向加速度積分資訊估測出車速與滑差，接著針對滑差進行開關式控制(Bang-Bang)。經過實車測試，本文提出的方法可以準確地估出加速規偏移量以及車速，在輪胎打滑時介入控制，避免車輪鎖死。防翻覆控制部分，為了利用車身俯仰角判斷車輛是否發生翻覆，本文首先利用慣性測量單元(Inertial measurement

unit, IMU)量測車身三軸加速度與角速度，使用卡爾曼濾波器結合俯仰角速度積分與加速度計算之俯仰角，但由於加速度計算之俯仰角會受到運動產生的外部加速度影響。因此本文透過計算當下外部加速度大小對加速度計算之俯仰角所造成的誤差，對估測值進行初步修正，並根據外部加速度大小同步調整估測器對加速規訊號的變異數矩陣，藉此降低外部加速度對估測值的影響。觀察在煞車期間的俯仰角、減速度，判斷翻覆是否發生，當翻覆發生時釋放煞車使後輪重新落地並進行減速度控制，使車輛回復安全行駛姿態且不再次發生翻覆。實車測試結果顯示，估測器可以在車身翻覆時估測出車身的俯仰角，在車輛煞車期間俯仰角過大時可以透過控制使車輛回復安全姿

態並防止再次發生翻覆。