分层递阶智能控制任务转换模型的研究现状

分析了分层递阶智能控制任务转换模型的研究现状，较为详细地讨论了国际上在这一领域的最新研究成果－Ｐｅｔｒｉ网任务转换模型。     

导航系统驾驶环境中脑力负荷评价技术比较

在高技术条件下,无论是对于飞行员还是ITS中的驾驶员,信息高度密集的驾驶环境对作业负荷水平的评价提出了新的要求,综述了4种典型的主观脑力作业负荷评价技术,并以导航系统的应用为例,分别用这4种方法对3种不同驾驶环境下的实验数据进行了评价计算,用敏感性分析结合参试者主观评价对计算结果作了比较分析,建立了RNASA－TLX指标在不同驾驶环境条件下的回归方程。     

理工院校国防生卡特尔16种人格因素测查分析

为了了解和掌握国防生的人格特征及心理健康水平,以江苏省理工院校国防生为被试对象,采用卡特尔16种人格因素（16personality factors,16PF）进行测查分析．结果表明国防生总体的人格特征及心理健康状况良好,但不同学生群体的个性特征存在一定的差异．只有加强国防生创造性、适应性、成就动机等因素的培养,才能培养良好的个性品质;同时,针对不同学生群体需要区别对待,因材施教．     

基于任务需求的产品备件需求量研究

针对产品服役期间长期处于贮存状态的特点,研究产品贮存期内的故障规律,建立了基于任务需求的产品故障模型和产品备件需求量模型,为产品备件方案的优化奠定了基础。并通过实例进行验证,说明这种备件需求量确定方法的可行性。     

单片机系统的实时多任务机制研究

针对目前单片机系统应用的实际需求,提出了单片机系统实时多任务机制三种实现方式：基于定时中断、任务状态和外部中断。详细阐述了其实现原理和方法,并通过实验验证了其有效性,具有普遍的应用意义。     

Travel mental budgeting under road toll: An investigation based on user equilibrium

With the approach of introducing the conceptions of mental account and mental budgeting into the process of travelers’ route choice, we try to identify why the usages of tolled roads are often overestimated. Assuming that every traveler sets a mental account for his/her travel to keep track of their expense and keep out-of-pocket spending under control, it addresses these questions such that “How much money can I spend on the travel?” and “What if I spend too much?”. Route tolls that exceed the budget are much more unacceptable compared to those within budget due to the non-fungibility of money between different accounts. A simple network with two nodes and two routes is analyzed firstly, the analytical solutions are obtained and the optimal road tolls supporting the user equilibrium as a system optimum are also derived. The proposed model is then extended to a generalized network. The multiclass user equilibrium conditions with travel mental budgeting are formulated into an equivalent variational inequality (VI) problem and an equivalent minimization problem. Through analyses with numerical examples, it is found that the main reason that the usages of high tolled roads are often overestimated is due to the fact that travelers with low and moderate out-of-pocket travel budget perceive a much higher travel cost than their actual cost on the high tolled roads.     

自适应均衡学习的端到端类人驾驶控制决策网络

针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题，从类人驾驶特征出发，设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络（Conv-LSTM），对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取，同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取，进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策，并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程，还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法，并引入容差阈值，建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证，体现出良好的可行性及优越性。