智能电动汽车的感知、决策与控制关键基础问题及对策研究

 电动化与智能化的融合是新一代汽车技术发展的前沿,因其所具有的环保、安全特性而在国际上引起极大关注。本文梳理总结了智能电动汽车的感知、决策与控制等方面的发展趋势和现有问题,指出智能电动汽车属于多学科交叉领域,集成难度高;其动力来源与传统汽车不同,这也带来了电池安全性、能量回收、动力学模型等基础问题。最后给出适合中国国情且清晰可行的研究对策,指出了该研究可带来的预期经济与社会效益。     

食品安全事件心理表征初探

探讨了公众对食品安全事件的心理表征结构。通过在网上收集数据(598) , 对食品安全事件的心理表征结构进行了探索性和验证性因素分析。结果发现, 公众对食品安全事件的心理表征可分为认知维度和情绪维度, 认知维度包括行业信任、风险估计、负面影响和责任归因4个子维度, 而情绪维度则为单一的负性情绪。对食品安全事件心理表征结构进行了分析, 并讨论了研究的理论和实践意义。     

动态路况下考虑决策者风险感知的地震物资调配动力学模型

决策者心理与行为对突发事件应急响应是否高效起到了决定性的作用。针对路况动态变化下的地震物资调配问题, 基于前景理论, 分别构建了救援中心和灾点决策者不同决策主体的风险感知函数, 以衡量决策者对缺货和运输时间延迟的风险感知程度。从道路运力评估、物资流动、决策过程以及物资需求等模块建立了物资调配全过程系统动力学仿真模型。在此基础上, 分析了两层决策者不同的决策态度（乐观/悲观）对应急物资调配过程产生的影响, 并以汶川灾区粮食供应为例进行仿真实验, 证明了模型的有效性和稳健型。     

深度卷积网络多目标无人机信号检测方法

现有无人机的感知识别方法多采用视觉探测,易受限于探测距离和周围建筑物遮挡及不良天气能见度等诸多因素的影响.针对这一问题提出一种利用深度卷积神经网络开展无人机链路感知识别的算法,构建多模式多类型无人机的RF信号训练数据集,并给出卷积神经网络详细设计及优化方法步骤.实测结果表明:所提深度算法不仅可以实现多类型的无人机入侵识...     

基于路侧摄像头的多目标跟踪算法优化设计

针对当前多目标追踪算法应对路侧交通场景的缺陷,提出一种基于路侧摄像头的多目标追踪算法。选择one-shot追踪算法路线,基于FairMOT设计神经网络,使单个网络同时生成目标检测结果与外观特征结果,增强实时性效果;采用新的数据关联方式,减少遮挡对追踪器的影响;引入新的运动相似度度量方式——缓冲交并比,弥补线性运动预测模型产生的误差;提出基于速度判别的丢失轨迹移除算法和基于历史位置匹配算法,实现长时间遮挡轨迹的身份恢复。在UA-DETRAC公开多目标追踪数据集上进行实验,验证该算法有效性。为证明该算法在真实路侧环境的适用性,在国家智能网联汽车（上海）试点示范区开放道路采集真实路侧场景数据。最后,将该算法和SORT、DeepSORT、ByteTrack、FairMOT算法在真实路侧场景数据上进行对比实验。实验结果表明,本算法在identification F-Score、ID switch、fragmentation、mostly tracked、mostly lost、multiple object tracking accuracy等评估指标上优于其他算法。     

工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响

利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器研究了临撞工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响.通过不同初始车头时距(1.0 s,[1.0 s,1.5 s),[1.5 s,2.5 s])和不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)的组合,建立了不同紧急程度的前车减速临撞工况,运用驾驶员感知反应时间、油门释放反应时间、制动转移时间、制动延误、最大刹车踏板压力、最大减速度等指标比较了不同紧急程度下避撞行为的差异.结果表明,①随着工况紧急程度的增加,驾驶员更快地释放油门及达到最大刹车踏板压力,并且施加更大的制动力度;②当初始车头时距为1.5 s左右时,驾驶员感知反应时间约为1.2s,而当初始车头时距增大到2.5 s以上时,感知反应时间变得非常大,甚至达到了3 s;③驾驶员开始释放油门与开始制动间的转移时间不受工况紧急程度影响,保持在0.8 s附近;④在低紧急程度下,驾驶员表现出多阶段刹车行为,使得驾驶员需要更多的时间才能达到最大刹车踏板压力.     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

基于参照群体的旅游目的地形象感知和旅游意向——以张家界市为例

以张家界市为对象,探究了参照群体、旅游目的地形象感知与旅游意向之间的关系,并建立了研究模型.结果表明,参照群体在信息性、功利性和价值表达性3个情境下,对旅游目的地形象感知和旅游意向都有正向影响,且影响强度依次递减;旅游目的地形象感知与旅游意向之间存在正相关关系.旅游营销管理者应重视挖掘参照群体作为旅游者信息渠道的价值,区别和塑造不同维度上的旅游目的地形象,增强居民的旅游意向.     

针对车载环境感知系统的对抗样本生成方法

针对车载环境感知场景中的目标检测系统,提出了一种针对目标检测器的对抗样本生成方法。该方法能够实现对目标检测器的白盒对抗攻击,包括目标隐身攻击和目标定向攻击。在Rail数据集和Cityscapes数据集中进行测试,测试结果验证了所提方法对YOLO目标检测器对抗攻击的有效性。     

豪华邮轮空间体验感知的影响因素分析

针对邮轮这个新兴的休闲娱乐空间载体,使用者的感官和体验促成空间价值的体现,传统研究多在空间装饰层面推进,而忽视游客的空间综合感知,进行邮轮空间体验感知分析。选取我国本土乘客作为研究对象,在"威尼斯号"邮轮上进行邮轮空间体验问卷调研,运用探索性因子分析和结构方程模型方法构建体验感知模型,探讨邮轮空间中影响体验感知的因素以及与满意度之间的关系。由模拟路径拟合结果可知,主效应中物理环境、美学感知、认知感受、空间属性和总评价均呈现正向显著,并有着递减趋势,同时,得出邮轮空间体验与总体满意度、空间的喜爱程度以及再次登轮意愿有着非常重要的影响。研究在我国邮轮产业刚刚起步阶段进行,为未来本土邮轮空间的规划和改进提供思路和方向。