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[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。 相似文献
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为提高城市水下特长隧道的行车安全和运输效率, 总结了城市水下特长隧道光环境典型问题与改善措施, 分别从舒适性、经济性、设置依据、安装形式等方面对洞口遮光设施、出入口加强照明、景观装饰、视线诱导系统4种隧道光环境改善措施进行了比较分析; 依据马斯洛需求层次理论对驾驶人视觉需求进行分层, 提出了包含事故分析、评价体系、优化思路、优化方法的城市水下特长隧道光环境评价体系与优化研究框架。分析结果表明: 城市水下特长隧道光环境主要有出入口的明暗适应、道路线形变化引起的视距不足、中部的视觉参照信息不足、隧道整体空间路权不清晰的问题; 设置视线诱导系统是一项低成本、有效的光环境优化方法, 能满足驾驶人在不同隧道路段上的视觉差异化需求; 驾驶人视觉需求由低到高可以分为功能性、安全性、舒适性、美观性, 并依次对应相应的基本型、安全型、舒适型、韵律型视觉参照系, 可构建以空间路权、人因与驾驶任务、差异化、韵律性为指标的评价体系来评价城市水下特长隧道光环境; 城市水下特长隧道光环境优化应将视线诱导和加强照明相结合, 主要通过视线诱导系统来重构视觉参照系, 隧道接近段、入口段、中间段普通区、出口段应以舒适型视觉参照系为优化目标, 中间段提醒区及唤醒区则应构建韵律型视觉参照系。 相似文献
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<正>工业内窥镜可以把人们的视距延长,并且能任意改变视线方向,准确地观察物体内表面的真实状况,这是其他检测仪器无法取代的。工业内窥镜可用于高温、有毒、核辐射及人眼无法直接观察到的场所的检查和观察,主要用于汽车、航空发动机、管道、机械零件等。使用工业内窥镜进行检测,是无损检测的一种方式,也可以说是专门的一种检测技术。按照成像形式,内窥镜可分为光学镜、光纤镜和电子镜三 相似文献
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编辑同志:四个月前,我儿子在放学回家行至一座天桥时,见一辆小车从下面的高速公路经过,遂将一只塑料编织袋扔了下去,且刚好落在小车的挡风玻璃上。小车司机因突受惊吓,加之视线受阻,致使小车撞脱右边护栏飞入山谷,导致车毁人亡。我儿子只是出于恶作剧且年仅16岁,我们事后也赔偿了全部损失,但近日儿子仍被法院判处7年徒刑。这是为什么? 相似文献
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由于视线障碍物造成的“鬼探头”事故已经成为当前城市道路交通事故的主要类型之一。针对汽车碰撞视线遮挡条件下横穿的弱势道路使用者(VRU)的场景, 设计了1种基于碰撞时间比和安全制动距离的避撞策略, 建立车辆与VRU的交通状态数学模型, 分析“鬼探头”场景下的制动避撞临界距离。结合临界距离和车辆与VRU的碰撞时间比, 将可以避免碰撞的场景分为3种工况, 分别采用不同的制动减速度, 建立自动紧急制动避撞策略。通过Euro NCAP CPNC测试场景对该策略与传统TTC制动算法进行比较分析。结果表明, 在Euro NCAP CPNC测试场景中, 自车利用该避撞策略在理想情况下能够在更高的车速情况下完成避撞; 在不能避免碰撞的高速行驶工况中较传统TTC算法能够更加有效降低碰撞速度, 同时降低事故重伤风险和死亡风险, 提高车辆的安全性。 相似文献
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<正>真正检验一名驾驶员技术是否娴熟的最好方法是看其倒车的水平,有些人在路上把车开得很好,一到停车的时候就"原形毕露"了,反反复复怎么倒也倒不入位,旁边的车不停按喇叭,心里越发慌乱,场面非常尴尬。面对各种各样的停车位,到底该如何停车入位?停车时又有哪些技巧?看完本文,必定会对那些"恐停族"大有裨益。 相似文献
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一忌高速行车。高速公路路面好,许多司机往往一上高速公路就爱开快车,这样既不经济,更不利于安全。因为车速越高,制动距离越大,汽车转向时的离心力就增大,汽车的操纵稳定性则变差。另外,车速越快,驾驶员视线距离越短,视野变得越窄, 相似文献