一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性，提高交通流参数估计精度，基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法。根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵，利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性，使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性，组合3 种深度学习方法所得输出，得到交通流参数估计值。采用中国安徽省合肥市和美国加州萨克拉门托的交通流数据进行验证。结果表明：新方法的性能优于已有各种方法，使估计误差降低 5.72%~33.29%；新组合方法具有较高的准确性和可靠性，能为智能交通系统运营与管理提供高质量的基础数据。     

智能船舶海上试验场建设现状及发展趋势

我国智能船舶面临较好的发展形势,船舶智能化、无人化将是船舶未来发展的主要方向。我国船舶工业和航运界在智能船舶领域进行了探索与研究,相关科研项目正在积极开展。智能技术工程化应用初显成效,已形成一定的技术积累和产业基础,基本与国际先进水平保持同步。但总体而言,全球智能船舶仍处于探索和发展的初级阶段,智能船舶标准体系、测试与验证体系亟待建立,智能技术工程化应用十分有限,相关国际海事公约法规研究刚刚起步。因此,急需建立大型智能船舶综合测试与验证海上试验场,实现复杂海况下智能船舶航行与作业能力验证,为智能船舶技术发展和智能船舶运营无人化提供有力保障。本文对国内外海上试验场发展现状进行介绍,并对面临的机遇与挑战进行了探讨。建设国家级的智能船舶海上试验场对提高我国航运智能化、安全、营运效率,降低航运成本具有重要意义,将大力促进我国船舶产业智能化升级,提升我国船舶制造和航运市场的国际竞争力。     

互联网环境在舰船智能制造中的应用

智能制造是舰船制造业向智能化方向发展的必然之路。随着互联网技术的普及应用,为舰船智能制造发展带来了技术支撑,通过将无线传感网络应用到智能制造的设计、生产和管理的全过程中,可实现对制造环境的全面监控,自动评估制造效率,辅助建立起快速反应机制,以提高舰船制造的智能化水平。本文基于互联网环境分析舰船智能制造架构,提出舰船智能制造中生产系统的具体应用,并以生产线能力评估为例分析舰船智能制造的评估方法,能够有效提高舰船智能制造系统的运作效率。     

中国船级社颁布《智能设备检验指南》

随着船舶智能化水平的提高,物联网和5G通讯的广泛应用,智能设备在相关船舶上也有大量应用。截至2020年9月,中国船级社(CCS)已认可检验了15家企业25个型号90余台套的智能设备,涉及智能航行、智能船体、智能机舱、智能集成平台、智能能效、智能货物等智能系统。     

船体零部件标准化设计思路

为了提高造船效率、降低造船成本、提高造船质量,造船行业需要引入先进的智能制造理念。船舶制造作为典型的离散型制造行业,其传统的船舶设计、制造模式在一定程度上限制了智能制造技术的大范围推广应用,从船体零部件标准化设计角度,研究如何利用标准化设计手段来扩大船厂智能制造应用范围和场景。形成船体零部件标准化、批量化设计原则和标准,达到降低船舶智能制造技术难度,最终实现船舶制造向连续型生产模式转变的目的。     

区块链在智能交通领域中的应用研究

由于区块链具有难以篡改、异构灵活、智能合约自动执行、协作机制透明、安全可靠的特点,在诸多领域得到应用和推广。结合智能交通领域的业务需求和区块链的技术特点,对区块链在交通领域中的应用研究进行了初步探讨。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。