基于SUMO软件的异构交通流仿真平台车辆模型开发与集成

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。     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

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）。     

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。     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格,且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题,提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划;入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数;采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

基于目标优化的自动驾驶决策规划系统自动化测试方法

利用仿真技术的场景测试方法已成为国内外研究热点,其中如何在大量场景中找到有价值的关键场景至关重要.针对上述问题,基于优化搜索算法提出了一种面向决策规划系统的关键场景自动化测试方法,能够克服传统场景测试方法的盲目性,提高测试效率.基于决策规划系统硬件在环测试平台,验证了该方法的有效性,并对比了不同搜索算法的关键场景生成效...     

基于自律分散系统在线技术的轨道电路监测系统优化

针对传统集中式系统结构无法满足ZPW-2000轨道电路监测系统在运行过程中的在线扩展、在线维修以及系统容错需求的现状,提出了基于自律分散系统(ADS)在线技术的ZPW-2000轨道电路监测系统优化方法。在分析自律分散系统特征的基础上,构建ZPW-2000轨道电路监测系统的优化方案,提出了ADS在线技术的轨道电路监测系统架构与要素。通过案例实验分析,证明了ADS自律分散系统在线技术在在线扩展、在线维修以及系统容错方面的优势,可有效提高ZPW-2000轨道电路监测系统的可靠性和可维护性,并且增加系统扩展的灵活性。     

2021年经济景气形势监测、分析和预测

我国经济增长在遭遇前所未有的疫情冲击后进入为期一年的超常快速扩张期,并于2021年2月形成扩张高峰,此后转入经济周期收缩阶段。2020年11月至2021年7月经济运行已恢复至“正常”景气区间,但需求端的恢复弱于供给端。2021年3季度的综合警情指数明显下滑,发出“偏冷”预警信号,且4季度可能继续下行,但物价总体保持稳定。预计全年GDP增长8.1%左右（两年平均增长5.2%左右）,全年CPI上涨0.9%左右。建议宏观调控应做好跨周期设计,注意处理好稳增长、防风险和节能环保的关系,提高疫情应对的精准性,适度加大稳增长力度,努力保持经济在合理区间的平稳运行。     

基于神经网络的车辆交通协调性评价模型

为了研究自动驾驶汽车交通协调性的主客观映射评价模型,以高速公路匝道汇入为研究场景,首先基于自然驾驶数据的交互样本数据,以自车平均行驶速度、并线时刻侧向速度、并线时刻车头TTC、并线时刻两车相对侧向速度和对手车减速程度等客观指标数据和交通协调性主观评价结果作为模型输入和输出,构建映射评价模型;然后设计2×2交叉对比实验,并分析数据预处理方法及神经网络类型对评价模型效果的影响。研究结果显示,基于线性函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为95.71%和80.00%,基于阶梯函数归一化处理的BP神经网络模型和Dropout神经网络模型总精度分别为94.60%和73.25%。由此可见,模型评价效果较好,所建立的客观表征指标集能够较好地表达专家对车辆交通协调性表现的评价。在建模方法方面,基于BP神经网络的映射评价模型的表现优于Dropout神经网络模型,能够根据客观数据更准确地得到符合专家评判标准的评价结果。在样本数据预处理方法方面,线性函数归一化处理方法能够在消除数据间数量级差异的同时保留客观表征指标集数据在不同样本之间的差异,能提高映射评价模型的评价精度。因此...     

滇池不同空间分布水体的高光谱特征差异分析

滇池作为污染十分严重的高原湖泊之一,其水质监测工作备受关注.利用高光谱遥感监测水质,便于动态长期监测并能找出污染源及其空间分布差异.因此,文章基于珠海一号高光谱卫星数据,从空间尺度上,分别选取滇池内部不同区域的水体进行高光谱试验分析比较.试验结果认为:①研究区草海和外海水体在近红外波段内反射率差异最大,可用于2类水体的识别与提取,以及对水体内叶绿素含量进行初判断;②研究区入湖口和出湖口位置的水体光谱曲线在880～940 nm范围内变化异常,可用于2处水体的识别与提取,并推测因水体中悬浮物颗粒影响改变了变化趋势;③湖心和湖岸带水体在近红外波段内,反射率差值先增至最大再逐渐减小,可根据此光谱特征实现2个区域水体的识别与提取,并推测可能是由于水体内悬浮物体积浓度影响导致光谱差异.综上所述,近红外波段有很好的光谱响应特征,可以较好地反映并识别湖泊的不同空间分布差异.同时,对于水环境条件差异也可以进行更好地判断.     

基于AE对预应力钢筋砼梁损伤试验分析

为了探究预应力钢筋混凝土梁损伤与其声发射信号之间的关系,利用声发射技术对预应力钢筋混凝土梁损伤过程进行监测。通过三点弯曲试验,采集到预应力钢筋混凝土梁损伤的实时声发射信号数据。分析不同荷载下声发射信号幅值与上升时间的参数分布图,并对比加载过程试件梁的裂缝变化,发现不同信号幅值分布与混凝土梁的损伤类型具有很好的相关性,可以演化试件梁的损伤过程,其中高幅值信号的集聚意味着宏观裂缝的出现。此外,通过ISA信号强度准则的计算,对预应力钢筋砼梁损伤程度做出了定性评价。