考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

用于粗糙集约简的并行算法

通过对数据挖掘粗糙集约简算法的研究, 提出一种基于区分能力指数的信息系统数据划分思想. 先将系统按属性区分能力分成若干子表, 再由子表的约简求原系统的约简, 这种思想较好地简化了布尔函数的化简过程. 根据该思想设计了一个属性约简并行算法, 并利用Petri网模拟工具CPN Tools对算法的负载平衡进行了分析, 通过实验与相应的串行算法在时间上进行了对比, 实验结果显示, 该算法对于对象较多的大规模系统具有较高的效率.     

内蒙古额尔古纳金河地区铀矿化特征及成矿地质条件浅析

本文以古老褶皱基底基础上发展起来的中生代大陆边缘裂谷带观点为指导，初步总结和分析了该区中生代火山活动的演化规律，对额尔古纳金河地区铀矿化特征及成矿条件进行了分析。     

基于参数描述的换道场景自动驾驶精确决策学习

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。     

断续带状移动热源温度场的有限差分解

首次对断续带移动热源在半无限大物体上产生的三维非稳态温度场进行了有限差分分析，给出了有限差分解及其稳定性判据和计算机识别断续带状移动源位置的方法，从而为计算诸如立轴平面磨削温度场等工程实际问题提供了一种可靠的方法。     

黑龙江省绥棱五一地区铀矿点地层及构造浅析

该矿点位于黑龙江省绥棱县,矿点距绥棱一百多公里,区内属森林沼泽地带。矿点位于建兴盆地西侧中部的宝山断凹内,此处也正是盆缘线由南北转向北西方向的拐弯处。矿区面积约5km2。 1.矿点地层有石炭系、侏罗系、白垩系与第四系地层,现分述如下     

碳纳米碎片-镍修饰电极电化学检测硝苯地平的研究

通过溶胶-凝胶热还原法制备碳纳米碎片-镍(CNF-Ni)复合材料，用于玻碳电极的修饰，构建硝苯地平电化学传感器(CNF-Ni/GCE)。通过扫描电子显微镜、X射线衍射、红外光谱和电化学技术研究CNF-Ni/GCE电极的形貌和催化特性。结果表明：CNF-Ni/GCE修饰电极对硝苯地平具有良好的催化性能。在优化实验条件的基础上，利用差分脉冲伏安技术测定，硝苯地平浓度在4～160μmol/L范围内与其氧化峰电流呈良好的线性关系，检出限为2μmol/L。该方法可用于实际药品中硝苯地平的检测。