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刘子龙: 作品数：62 被引量：202H指数：8; 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程交通运输工程更多>>

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电动汽车负载模拟加载系统被引量：4: 2014年; 电动汽车的普及和推广对牵引电机的性能提出了新的要求。为了研究电动汽车直流无刷电机(BLDC)在复杂路况条件下的运行性能,提出了一种电动汽车负载模拟加载系统,推导了汽车牵引电机负载数学模型。基于时间等效的缩放思想,用小功率电机代替实际牵引电机作为系统的牵引电机,使该系统具有很好的可实施性。在MATLAB/simulink环境下建立电机和联轴器的仿真模型,负载电机通过联轴器对牵引电机进行实时加载,进而可以分析不同路况下电动汽车牵引电机的动态性能,为实际工程中整车实验提供动力方面的数据参考。; 姚元丰刘子龙; 关键词：电动汽车 MATLAB/SIMULINK

基于反馈线性化的无人驾驶车辆横向位置跟踪控制被引量：10: 2009年; 由于无人驾驶车辆横向运动学模型常被看作高非线性、时变的,所以这给控制方案的制定带来了较大的难度。提出了基于输入输出反馈线性化的横向位置跟踪控制方案。采用这种控制方案在车体正向和倒向开车的情况下,都得到较好的横向跟踪效果,动态特性好、稳态精度高。基于由Simulink和VRML语言建立起的三维动画仿真也说明了这一点。; 刘子龙; 关键词：无人驾驶车反馈线性化 SIMULINK VRML

基于快速编码单元划分和自适应模式决策的HEVC效率改进算法被引量：2: 2020年; 为提高HEVC在实时视频中的编码效率,文中提出了基于快速编码单元划分和自适应模式决策的HEVC效率改进算法。通过利用上边和左边相邻编码单元的分离深度信息,确定当前编码单元能否提早分离或提早结束。当不满足该条件时,利用训练帧在线学习确定率失真代价阀值使编码单元可以尽早结束其四叉树分离。通过最小的率失真代价模式和第二小的率失真代价模式减少候选集的数量并确定候选集CS5。然后最优化CS5以减少候选率失真优化数量,最后进行率失真优化计算选择最优模式,达到减少预测模式数量的目的。实验结果证实,与HM标准测试结果相比,文中算法在保证编码质量的前提下可降低45.93%的视频编码时间,仅伴有0.5978%的BDBR上升。; 罗小龙刘子龙; 关键词：帧内预测视频编码

基于四元数解算和模糊PID控制的四轴旋翼机被引量：1: 2017年; 针对四轴旋翼机在运动过程中不能较好地保持稳定飞行姿态的问题,系统采用四元数算法对测量磁力传感器造成的常值漂移误差进行校正,采用模糊PID控制算法来调整系统运动姿态,运用Matlab Simulink对Fuzzy PID控制算法进行仿真。实验结果表明,四轴旋翼机控制系统的超调量为6.0%<20%,稳态误差为0.01,具有较好的抗干扰性。在实际飞行测试中,地面站接收的数据显示模糊PID控制具有较好的控制性能。; 夏纪冬刘子龙张文文; 关键词：四元数模糊PID控制

融合Lite-HRNet的Yolo v5双模态自动驾驶小目标检测方法被引量：8: 2022年; 针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。; 刘子龙沈祥飞; 关键词：自动驾驶目标检测

非完整移动机器人在线辨识级联路径跟随控制被引量：4: 2015年; 研究了一类直流电机驱动的轮式移动机器人路径跟随控制问题。轮式移动机器人模型被视为由电机的驱动方程和移动机器人的运动学方程所组成的级联系统,将电机驱动方程输出的转速作为运动学方程的输入,在线辨识驱动方程中的时变参数,将辨识结果加入到控制器中,制定出反馈线性化路径跟随控制方案,该方案同时兼顾了车体运动学模型、电机驱动模型的动态特性,使得研究结果与实际相符合。基于李亚普诺夫稳定性的证明和仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。; 刘子龙胡少凯刘洁王亚刚; 关键词：移动机器人在线辨识级联系统反馈线性化

基于FPGA的高效率SDRAM读写双口控制器设计被引量：4: 2013年; 主要介绍了SDRAM的工作特性与控制时序特点,在此分析的基础上利用现场可编程门整列(FPGA)实现一种"高效"SDRAM控制器的方法——切换L-Bank进行读写操作,并配置两片RAM将单片SDRAM设计成"乒乓"RAM的双口接口,并由此引入仲裁机制,从而大大提高数据吞吐量。FPGA、SDRAM分别采用ALTER公司的EP2C8Q208C芯片和HY57V2562GTR-57C芯片,并基于Verilog HDL语言在软件Quartus II 9.0上完成仿真。; 孙佳郡刘子龙何明军; 关键词：FPGA SDRAM VERILOG

四轮移动机器人跟随控制被引量：4: 2011年; 针对轮式移动机器人路径跟随问题,提出一种多移动机器人路径跟随控制方案。首先对其运动学模型经过适当增补,将基于输入输出反馈线性化的横向位置跟踪控制方案和基于古典校正的纵向跟随控制方案相结合,这2种方案互为前提,相互依托,进而制定出相应的多移动机器人路面跟随控制方案。研究结果表明:该方法简单实用,无论在横向位置跟踪和纵向位置跟随上都得到较好的控制效果,动态特性好,稳态精度高。; 刘子龙丁玉静江艳霞; 关键词：轮式移动机器人跟随控制反馈线性化

基于改进YOLOv3算法的行人检测研究被引量：7: 2021年; YOLOv3算法在单一物体目标检测时使用Darknet53作为主干,网络出现冗余现象,导致参数过多,检测速度变慢,传统的边界框损失函数影响检测定位准确性。针对这一问题,文中提出了改进YOLOv3算法的行人检测方法。通过构造以Darknet19为主干网络多尺度融合的新型网络,加快训练速度和检测速度,还通过引入广义交并比损失函数来提高检测精确度。实验结果表明,在行人检测数据集如INRIA行人数据集中,相比于原始算法,文中所提算法的精确度提高了5%。和Faster R-CNN相比,在保证准确率的情况下,采用文中算法使单张图片的检测速度达到了每张0.015 s。; 叶飞刘子龙; 关键词：目标检测多尺度融合行人检测

基于工程教育认证下的“自动化专业课程设计”的课程建设: 2024年; 根据自动化专业按工程教育认证标准要求积极推进专业建设要求。本文根据本校当前“自动化专业课程设计”课程的现实情况,分析其不足之处,并提出其建设的总体方案:从教学内容、教学模式和考核机制等方面叙述了课程建设的具体方法和途径,提出了以培养学生运用所学专业知识解决实际工程问题的能力为最终目标的课程建设思路。; 刘子龙; 关键词：课程建设

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