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.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

自主机器人人工进化方法研究

在介绍人工进化研究状况的基础上 ,着重阐述了进化机器人学的关键问题 :基本概念、进化技术、进化计算和实验研究方法等 ,探索了进化机器人学未来的研究趋势及所面临的挑战 .     

惯性导航系统水平阻尼网络的自适应控制

当海况变化较大时，惯性导航系统(INS)的误差振荡幅度较大．为了减小系统误差的振荡幅度，提出了一种新的设计思想，采用自适应控制方法，根据实际的海况变化情况，实时校正阻尼参数，使由舰船的机动性造成的系统误差最小．结果表明，与传统方法相比，水平误差角振荡幅度减小了约50％，速度误差振荡幅度减小了约30％．经度、纬度和航向误差振荡幅度也有明显改善；水平阻尼网络的自适应控制有效地改善了INS的动态性能．     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

论大学生外语自主学习意识的培养

文章论述了培养大学生外语自主学习意识的必要性,并探讨了在我国当前教育环境下培养大学生外语自主学习意识的实现途径。     

Earthshaker: A mobile rescue robot for emergencies and disasters through teleoperation and autonomous navigation

To deal with emergencies and disasters without rescue workers being exposed to dangerous environments, this paper presents a mobile rescue robot, Earthshaker. As a combination of a tracked chassis and a six-degree-of-freedom robotic arm, as well as miscellaneous sensors and controllers, Earthshaker is capable of traversing diverse terrains and fulfilling dexterous manipulation. Specifically, Earthshaker has a unique swing arm—dozer blade structure that can help clear up cumbersome obstacles and stabilize the robot on stairs, a multimodal teleoperation system that can adapt to different transmission conditions, a depth camera-aided robotic arm and gripper that can realize semiautonomous manipulation and a LiDAR aided base that can achieve autonomous navigation in unknown areas. It was these special systems that supported Earthshaker to win the first Advanced Technology & Engineering Challenge (A-TEC) championships, standing out of 40 robots from the world and showing the efficacy of system integration and the advanced control philosophy behind it.     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。