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1.
网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)和经典的换道模型最小化换道总制动模型(Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL)进行改进,提出了一种扩展换道模型(Extended Lane-Changing model, ELC),来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。  相似文献   
2.
以氮氧化物和PM2.5削减量为减排效果评估指标, 以车辆残值成本、政策执行成本、燃油成本节约为社会成本指标, 借助单位减排产生的社会成本(社会成本/减排量比值), 对北京市2011年6月至2020年12月老旧机动车淘汰更新及补贴政策的实施效果进行成本有效性分析。结果表明, 研究覆盖期内, 该政策的成本有效性并非单调递减, 而是呈现阶段性和结构性特点: 在重点淘汰柴油货车时期, 政策成本有效性最佳, 在重点淘汰国III汽油车时期, 成本有效性较差, 两者氮氧化物及PM2.5单位污染物减排成本分别相差14倍和34倍; 随着车型拓展到更高排放标准, 淘汰小型客车的成本有效性呈下降趋势, 国III和国IV排放标准的小型客车减排潜力已较为有限, 且成本有效性远低于政策早期; 淘汰重型货车的成本有效性较高, 且在部分时期存在社会成本的节约。建议后续相关政策的制定应基于成本有效性, 审慎地将排放标准更高的小型客车纳入该政策管制范围, 应更关注重型柴油货车加速淘汰的政策设计优化。  相似文献   
3.
小型轮式车辆与松软沙地的相互作用会显著地影响车辆的稳定性与安全性,研究二者之间的承压关系对无人地面车辆的设计与应用具有重要意义。利用ABAQUS建立了小型轮式车辆与松软沙地的承压模型,通过自行开发的车轮-土壤相互作用测试系统进行试验,在综合考虑了轮胎和沙地的非线性变形后,建立了5种胎压下轮胎的整合径向静刚度,利用二元线性回归分析法拟合试验数据,确定胎压-负荷-下沉量三者之间的相互关系。针对轮胎在松软地面接地印迹难于提取问题,提出了利用逆向工程技术来完成接地印迹曲面重构设计,进一步验证了耦合模型的准确性,为无人地面车辆性能的改进及新型行走机构的设计制造提供了参考依据。  相似文献   
4.
 无人驾驶车辆测试是无人驾驶车辆上路前的一个重要环节,其在实测阶段需要消耗大量的人力、物力、财力及时间,而无人驾驶车辆虚拟仿真测试技术则可以帮助测试大大减少消耗、提高效率。介绍了无人驾驶车辆虚拟仿真的应用、利用深度学习训练无人驾驶车辆的应用以及平行驾驶技术对于无人驾驶车辆虚拟测试技术的重要性;阐述了无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展趋势;介绍了无人驾驶车辆相关平台;根据当前发展阐述了无人驾驶车辆虚拟测试的意义。  相似文献   
5.
ABSTRACT

Acoustic monitoring provides the opportunity to study ecological processes that are difficult to assess with traditional surveys. Elachistocleis matogrosso is an anuran species, described in 2010, for which limited biological information is available. This study investigated the calling activity of the species in the north-eastern portion of the Pantanal, Brazil, a wetland area with marked seasonality between the dry and wet seasons. The calling activity of E. matogrosso was monitored using automated digital recorders in combination with automated signal recognition software over two different annual cycles. The species was vocally active only during the wet season (October – April), with a peak in November-December during the 2013–2014 annual cycle and in February-March during the 2015–2016 annual cycle. The peak calling activity occurred at dusk. This species has nocturnal habits and an explosive breeding activity. The detection of the species was intermittent, which suggests that environmental predictors or site-specific conditions might play an important role in species detection. Moreover, this intermittent occupancy indicated that surveys that employ traditional field techniques would likely fail to detect this species. We describe an effective protocol for detecting E. matogrosso with acoustic monitoring, which requires recording during 20 days in February from 17:01 to 05:00. Our procedure would be easy to adapt to other anuran species, and it could be used for investigating new localities and assessing population changes over time.  相似文献   
6.
提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果,包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成:前者基于车辆运动学模型,高频、实时估计位姿增量,用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值;后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化,以补偿前者累计的误差,其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图,包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子,通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹,在线生成全局地图,其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系,逐步融合GPS测量值,解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估,并和已开源的部分相关工作进行对比,结果表明它具有更低的漂移率,在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考(https://github.com/Saki-Chen/W-LOAM)。  相似文献   
7.
针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.  相似文献   
8.
危岩体多孕育于高陡岩质斜坡之上,具有明显的隐蔽性和突发性,其早期的快速识别与稳定性评价一直是地质灾害防治工作中重要的技术难题之一.以重庆万州狮子头为例,利用小型无人机合理规划航线获取高清影像,生成二三维模型.通过遥感信息提取技术与地质灾害分析相结合,为危岩体稳定性研究提供基础数据.运用图像识别技术识别危岩体结构面,并利用前期提取的坐标等基础数据计算出其产状.最后采用赤平投影的方法分析了典型危岩单体的稳定性.研究成果为高位危岩体的非接触式测量、精细地质信息获取及稳定性快速评价提供一种新的思路.  相似文献   
9.
为提高车辆驾驶安全性并充分考虑人类驾驶员对于自动驾驶控制系统的接受度,研究并实现了自动驾驶车辆在换道场景下的精确决策学习。汽车自动驾驶不仅需要决策是否换道,还需要决定汽车的具体微观行为,如换道时间和期望加速度的确定等,因此,车道变换的精确决策需使用3个参数来描述,并需要通过强化学习求解。这种基于参数精确决策的合理性体现在两个方面:首先是不同的决策参数值会影响规划的轨迹,如果决策不精确,将产生运动的不确定性;其次是基于真实交通数据(NGSIM)的分析,因为人类换道行为在换道时间和期望加速度上存在显著的差异性,在当前的决策研究中很少被明确考虑。此外,发现NGSIM数据中存在一些潜在的紧急情况,可以通过优化部分决策参数来提升其安全性;在强化学习算法的设计中,动作过程中加入换道时间和期望加速度;奖励函数考虑了安全性、当前驾驶员的意愿和平均人类驾驶风格;问题求解中,自定义了基函数,并通过基于核函数的最小二乘策略迭代强化学习方法学习精确的安全决策行为。仿真结果表明,使用强化学习参数决策可以实现更精确的决策,从而提高安全性能,并可在变道场景中模仿人类驾驶员的行为。  相似文献   
10.
采用实车参数和实际道路试验数据对基于SUMO软件的车辆模型进行优化,构建了具备自动驾驶全工况测试能力的高保真车辆运行特性模型,并与SUMO软件交通流仿真集成,形成了面向混合异构交通流的仿真平台。最后,通过典型交通运行场景对集成效果进行准确性和可用性验证。  相似文献   
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