城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

老旧机动车淘汰更新及补贴政策的成本有效性分析——以北京市为例

以氮氧化物和PM_2.5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PM_2.5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。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

电动汽车动力蓄电池快速充电关键技术探究

以动力蓄电池为能源的电动汽车被认为是２１世纪的绿色工程,而快速充电技术是电动汽车推广的一个关键．本文深入分析了铅酸蓄电池的微观与宏观充电特性,在一个蓄电池的四阶动态模型的基础上,提出了一种能够按马斯定律对蓄电池快速无伤害充电的智能充电算法．并提出了模型的动态修正和充电电流在线实时调整的方法     

GPRS技术在车辆监控系统中的应用

结合GPRS网络特点,提出了用GPRS作为新一代GPS车辆监控通讯平台的观点.介绍了基于GPRS技术的车辆监控系统的组成、功能和实现的关键技术.该系统具有资源利用率高,数据传输速率快,收费合理等优点,在实际应用中取得了较好的效果.     

无人值守通信基站电源与环境监测系统

介绍了无人值守通信基站的交、直流电压、环境温、湿度、防火、防盗、水浸、空调工作状态监测系统 ,发现异常进行记录、报警 ,并通过短消息方式向主控站报告 .给出监测站控制硬件系统框图 ,叙述了CPU对各器件的译码控制 ;键盘接口电路 ;给出手机短消息发送与接收的AT指令及部分软件功能 .     

我国双车道公路路段车型换算系数初探

我国双车道公路路段车型换算系数初探李旭宏田锋朱骏（东南大学交通学院，南京２１００１８）（南京市规划设计研究院，南京２１００２９）不同的道路交通条件，将有不同的车型换算系数．目前，世界上许多国家都根据本国的特点提出了自己的车型换算系数．我国同样存在这...