基于多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法研究

行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明：所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity,CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model,IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方法可提前0.56 s识别行人的转弯意图,可为智能车辆的决策模块提供有益线索;提出的方法能够有效降低行人意图转变过程中的轨迹预测误差,对减小车辆与行人碰撞事故,提高智能车辆行驶安全性具有重要意义。     

水泥改良软土次固结变形特性试验研究

人工配制不同水泥掺量的水泥土,进行一维固结蠕变试验,研究水泥掺量对水泥土次固结特性的影响;测定水泥土吸附结合水含量,确定吸附结合水含量与水泥掺量的关系,探究水泥对软土次固结特性的影响机制。研究结果表明,水泥土的结构强度随着水泥掺入比的增加而增大,水泥掺入比低于10%,其增速缓慢;超过10%,增速明显。水泥土的主固结时间几乎不受固结压力影响,随着水泥掺入比增大明显减小。水泥改良软土的次固结系数Cα与固结压力p的关系曲线在结构强度附近存在峰值点,起始阶段,次固结系数随着固结压力增加逐渐增大;超过峰值后,随着固结压力增加先是明显减小,最后逐渐趋近于基本不再变化的常数。施加的固结压力低于水泥土的结构强度时,e-lg t关系曲线近似呈直线,主、次固结界限模糊,主、次固结划分点难以确定;超过水泥土的结构强度时,e-lg t关系曲线呈反S形,固结压力越大,线形特征越明显,主、次固结分界点越清晰。水泥土的次固结系数Cα与压缩指数Cc的比值近似为一常数,水泥土的Cα/Cc值明显低于原状土,几乎不到原状土Cα/Cc值的一半,Cα/Cc值与水泥掺入比aw呈线性递减关系。水泥土的吸附结合水含量Wg与水泥掺入比...