1.参与 458 项目整个感知融合架构的搭建和功能开发过程。主要工作为融合超声波雷达、毫米波雷达与摄像头的目标信息,其中重点完成了多传感器时空同步、目标聚类、目标关联和输出滤波等工作。该融合算法可以给功能层提供可靠的目标数据,包括但不限于目标的speed,heading,Class和BandingBox等。该融合算法开发的语言为Matlab和C。

2.能够熟练使用Canoe和Canap等总线软件,对车辆生成的报文进行解析和数据处理,生成融合算法输入端所需要的Log文件。能够熟练使用dspace平台,掌握sdf文件生成方法,了解如何使用AutoboxII控制器完成对458项目的融合感知算法的硬件在环测试,

3.完成 458 项目在广德试车中心的测试项目,记录融合算法在所有测试中的数据采集工作,通过数据回灌的方法不断优化融合算法的精度和可靠性。

4.参与 558 项目感知融合方案的设计,主要工作为传感器的选型和评估,其中重点是编写传感器需求参数表,完成对不同供应商产品的分析报告。

1.研究车载充电器中的结构和组成,其中重点设计APFC和DC/DC模块的参数和拓扑结构,前者使用Totem-pole拓扑结构,后者使用LLC开关电源拓扑结构。根据650V-800V直流电的设计参数,对APFC和DC/DC模块的参数进行计算和设计。

2.探究使用深度神经网络和机器学习算法来控制车载充电器。。使用的核心算法为DDPG算法,使用的深度神经网络为FC神经网络。相比于传统PID控制,使用强化学习控制的OBC,其电压超调值减少50%,稳定性明显增强。