烟大与粤海铁路轮渡栈桥比较分析

粤海铁路轮渡为我国第一条跨海铁路轮渡,烟大铁路轮渡是我国海上航线最长的铁路轮渡。介绍烟大与粤海铁路轮渡关键技术工程——铁路栈桥的主要技术参数和设计理念,并进行比较分析。     

基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策

本文中提出了一种基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策方法。其中宏观决策模块通过模仿学习构建极端梯度提升模型,根据输入信息在车道保持、左换道和右换道中选择宏观决策指令,以此确定所需求解的换道行为决策子问题;各细化决策子模块通过深度确定性策略梯度强化学习方法得到优化策略,求解相应换道行为决策子问题,以确定车辆运动目标位置并下发执行。仿真结果表明:本文中提出方法的策略学习速度比单纯强化学习方法快,且其综合性能优于有限状态机、行为克隆模仿学习和单纯强化学习等方法。     

烟大铁路轮渡栈桥的关键技术及特殊工艺

轮渡栈桥是连接陆地铁路与铁路渡船,并可适应渡船浮动的特殊桥梁。文章在简述烟（台）大（连）铁路轮渡栈桥的构成后,重点介绍了两桥一坡、滑动道岔、液压蓄能器调节压船力、正交异性板钢梁等关键技术,以及栈桥施工中采用的多项特殊工艺。     

基于长短期记忆网络的换道意图识别方法

准确识别周围车辆的换道意图将有助于自动驾驶系统决策,从而提升安全性和舒适性。提出一种基于长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）网络的换道意图识别方法,能够较为准确地识别周围车辆的换道意图。该方法先通过构造收益函数来描述目标车辆（被预测的车辆）与其邻域车辆之间的交互关系,得到目标车辆左换道、右换道和车道保持的收益值,并将该收益值作为交互特征输入到意图识别网络;在意图识别网络中,引入注意力机制,通过网络自学习得到的权重对LSTM层各个时刻的输出加权求和,能够对编码信息进行有效利用,提高换道意图的识别性能;由于车辆的换道意图存在较强的前后依赖性,引入条件随机场（Conditional Random Field,CRF）,采用意图转移特征函数对各个时刻换道意图进行联合建模,并构建负对数似然损失函数作为整个网络的损失。为了验证所提方法的有效性,基于NGSIM数据集训练并评估模型。结果表明：所提方法对换道意图识别的准确率、宏观F1分数、测试集损失分别为0.916 4、0.874 6和0.168 3,均优于支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和LSTM模型。同时,所提模型对左换道和右换道的平均换道提前识别时间分别为3.08、2.33 s,综合换道提前识别时间为2.81 s,优于基线模型,能够为主车的决策提供充足的冗余时间。通过消融分析可知,引入的交互作用模块、注意力机制和条件随机场对准确率的贡献分别为0.012 2、0.004 3和0.011 0,印证了相关模块的有效性。最后由场景验证的案例可以得出,所提方法在准确率、稳定性和换道提前识别时间等指标上优于对比模型。     

矿井透地通信与接收电路运放设计

论文介绍了矿井通信透地的相关知识,分析计算了运放噪声的来源与大小。在此基础上设计出一种基于AD797的运放电路,该电路具有低频低噪声低源阻抗等特点,能够适用于矿井透地通信电信号的接收。