基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略

牵引能耗是列车能耗的主要组成部分,针对城轨列车节能运行的问题,将列车运行状态离散化,以列车对速度控制作为动作空间,时间和能耗作为奖励函数,提出一种基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略。在不使用离线优化速度曲线的情况下,根据列车当前位置和速度实时计算最优控制策略;同时,在传统Q学习基础上,将ε-greedy策略与司机驾驶经验相结合,减少探索次数,提高算法学习效率;最后,以杭州地铁5号线三坝-萍水站线路为例,验证该算法在满足准点运行的情况下,较传统动态规划算法,可减少列车站间牵引能耗3.79%。在原线路增加临时限速后,验证该算法仍具有实效性。     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。     

匹配角速度方法的船体形变检测技术分析探究

介绍匹配角速度检测船体形变技术原理和非线性滤波数理计算方法,通过船体形变检测系统建模和形变匹配检测模拟试验,验证该检测技术的船体形变检测技术适用性,对同类船体形变检测工程应用,有技术参考价值。     

飞机牵引滑行入港安全运动路径生成及其轨迹跟踪控制方法

针对飞机紧急降落后无法继续利用自身动力滑行入港场景，研究使用牵引车牵引其滑行入港的方式，考虑牵引滑入时机轮与机场跑道及滑行道边缘的安全净距，分别提出适用于机型-机场匹配时的牵引车-飞机系统的铰接点过中心线(HPOC)法和不匹配时的飞机主起落架几何中心过中心线(GCOC)法，并基于2种方法建立运动学模型，在净距及飞机前轮转角约束下对系统转弯滑行入港运动进行轨迹规划。基于GCOC法建立连续非线性系统的轨迹跟踪模型，通过线性二次调节器(LQR)对不同权重系数及存在初始偏差的轨迹跟踪问题进行了研究。结果表明:牵引车以HPOC法牵引飞机在与其机型不匹配的机场滑行入港时，机轮会发生碰撞危险；而采用GCOC法时其运动轨迹可以满足跑道及滑行道边缘的安全净距要求。在对系统进行轨迹跟踪控制时，当将飞机主起落架几何中心的横、纵坐标权重系数Q₁、Q₂及表示飞机姿态的角度权重系数Q₃均设为100，而表示牵引车姿态的角度权重系数Q₄设为0时，即:Q＝(100，100，100，0)，该方法可将实际牵引滑行入港轨迹与参考轨迹的偏差保持在0.05~0.1 m以内，且能够在10 s左右抑制系统状态变量误差，并使控制变量达到稳定；同时能够在12 s左右修正系统的初始偏差，相较于单机偏差修正的10 s，具有可接受的效果。      

考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分配问题研究

为充分利用混合停车场的停车和充电资源，本文依据出行者需求的差异性设置匹配优先级，在此基础上以共享平台接受并出租车位的收益扣除拒绝请求的惩罚成本的总收益最大化为目标，以充电量不超过停车场负荷为约束条件，建立考虑匹配优先级的共享混合停车位租用与分 配(MPRA)模型。基于匹配优先级原则和模型特征改进蚁群算法，设置分块冲突矩阵，根据分块冲突矩阵设计蚂蚁信息素更新策略和路径选择策略并进行求解。最后算例证实了考虑匹配优先级的必要性，并分析了问题规模对MPRA分配方案的影响。研究结果表明：在充电需求匹配率方面，MPRA方案高于利润最大化方案，平均提升率为28.96%，这一优势与出行者数量或车位数量成反比，且利润提升率随着问题规模的增加而增加；车位数量有限时，MPRA方案相较于先到先停方案可以极大化提升车位利用率和充电需求匹配率，平均提升率分别为17.87%和113.96%。     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

列车自主运行系统的行车资源管理方法

文章描述了列车自主运行系统中行车资源管理方法，包括行车资源的交互方法、交叠检查方法和回收方法。针对列车自主进路和自主防护时因通信延时和丢包产生的安全问题，提出了行车资源的交互方法，具有使列车直接申请并独立持有进路和进路防护区段范围上的行车资源的功能，达到了交互快、安全性高的目的。针对在行车资源交互时，因行车资源丢失而阻碍列车正常运营的问题，提出了资源回收方法，具有检查资源丢失原因并分别回收的功能，实现在丢失的资源后恢复列车正常运营的目的。针对因为同一区域行车资源同时被多列列车持有而造成列车运行安全风险的问题，提出了资源交叠检查方法，具有发现行车资源交叠以便进一步处理的功能，实现了保障列车运行安全的目的。试用结果表明，行车资源的交互方法和交叠检查方法能够保障列车运行安全；行车资源回收方法降低了行车资源在交互时丢失的风险，能够保障列车正常运营。     

基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。