基于信息融合的汽车防撞决策系统研究

研究并提出了基于多传感器信息融合的动态目标跟踪算法来实现防撞系统的信息获取，并引入预测残留误差来修正跟踪残留误差不能完全反映不可预测的信息所带来的误差；研究了驾驶过程状态信息的表达方法，建立了汽车一环境状态特征模型，描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。在此基础之上，利用模糊积分方法融合多种相关信息，确定汽车应采用的安全运行模式，实现主动安全防撞决策。     

曲率障碍下四阶变分不等式问题的Morley元逼近一个新的误差估计式

对简支情形的曲率障碍问题，采用修正的离散格式给出了Morley非协调元逼近的一个新的误差估计，改善了已有的结果．     

Genetic determinants of individual differences in avoidance learning: Behavioral and endocrine characteristics

Bidirectional genetic selection for good and poor active avoidance learning in a shuttle box has been carried out in three independent laboratories using remarkably similar discrete-trial training procedures. The resulting strains are known as the Roman High and Low Avoidance (RHA and RLA), the Syracuse High and Low Avoidance (SHA and SLA) and the Australian High and Low Avoidance (AHA and ALA) strains, respectively. An additional unidirectionally selected strain, known as the Tokai High Avoider (THA) strain was developed in Japan using a free-operant Sidman avoidance procedure in a Skinner box. This paper reviews the selection of the Syracuse strains, enumerates the various behavioral and endocrine characteristics of the strains, and compares them to the other similarly selected strains. The behavioral work suggests that genetic selection from diverse breeding stocks has resulted in common characteristics that differentiate the strains in the emotional, not learning, domain. The endocrine data, however, are somewhat at odds. The Syracuse strains differentiate one way with respect to endocrine function, and the Roman strains differentiate in the opposite way. We suggest, therefore, that the endocrine correlates are not tightly linked to the avoidance genotype. Genetic analysis of all of the selected strains for both the avoidance phenotype and the endocrine correlates will be needed to test this hypothesis.Preparation of this paper was supported by research grant MH-39230-3 from the National Institute of Mental Health.     

自然增长条件下障碍问题弱解的正则性

研究自然增长条件下非齐次A-调和方程障碍问题弱解的正则性。首先通过证明方程障碍问题弱解的Caccippoli不等式,得到其逆Hölder不等式,其次利用Gehring引理得到其局部可积性,最后利用本质零点及相关性质得到了其零点性质。     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

弱势群体的信息障碍与图书馆的知识援助

弱势群体在信息获取、信息使用和信息表达等方面都存在着很大的障碍。图书馆拥有丰富的馆藏和人文资源,作为公益性的机构,应责无旁贷地承担起为弱势群体扫除信息障碍、提供知识援助的职责。为保证知识援助的有效性,应从制定法规政策、联合社会各界的力量、多方面筹措经费以及培养高素质的服务人员等方面着手,确保知识援助真正实行,构建无障碍的信息社会。     

一种基于信道感知和预测的多址接入方法

为了实现认知无线电系统中机会式的频谱接入、主动避免对主用户的干扰,提出了一种基于信道感知和预测的多址接入方法。考虑主用户对信道的占用过程具有一定的突发性和相关性,将主用户的活动规律建模为半马尔可夫过程。新算法充分利用信道感知结果和主用户的活动规律预测下一个时刻主用户的状态及剩余状态持续时间,并采用递归预测误差法进行参数估计。仿真结果表明,与传统的载波侦听多址接入算法相比,新算法能够在保证主用户阻塞概率约束的前提下,较大地提高频谱利用率,非常适用于认知无线电。     

基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划

针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性,传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题,设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法,以提高动态环境路径规划的求解精度.首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析,并在此基础上建立数学模型;然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解,并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进;最后对路径规划的有效性进行测试.测试结果表明,混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案,可应用于复杂场景路径规划中,且性能优于其他路径规划方法.     

驾驶员前向避撞行为特征的降维及多元方差分析

驾驶员在追尾临撞工况下的避撞过程可以分为多个阶段(如制动前、制动后),而在每一阶段中,又存在多个分析角度(如制动快慢、制动力度)及不同的关键时刻与特征值,因此系统描述驾驶员的避撞行为需要多种参数.对多种避撞行为参数进行降维处理,并探究工况紧急程度对每类参数的综合影响.利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,研究驾驶员在不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)和不同初始车头时距(1.5s,2.5s)下的避撞行为,全面记录了驾驶员危险感知、油门释放和刹车制动等避撞行为参数.利用主成分分析对众多参数进行降维处理,将避撞行为特征划分为感知反应、制动延误、制动力度3个方面,并通过多元方差分析探究车头时距、前车减速度及二者交互项对这3个方面的影响.结果表明,驾驶员感知反应受到车头时距和前车减速度同时影响,制动延误受到车头时距、前车减速度以及二者交互项的影响,制动力度则仅受到前车减速度的影响.在变化趋势上,随着工况紧急程度的增加,驾驶员的感知反应越快,制动延误越短,而制动力度越大.     

机器人避障功能的设计

本文介绍了通过硬件的连接以及利用汇编语言编写简单程序使机器人实现避障功能.