高速公路行车安全驾驶技术控制探讨

市场经济迅速发展以及人们生活水平的提高,汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具之一。随着汽车保有量的持续增加,社会各界对高速公路行车安全的关注度也随之越来越高。所以,加强高速公路行车安全驾驶技术分析研究的力度,制定切实可行的安全驾驶技术控制措施,才能从根本上促进高速公路行车安全水平的有效提升。文章主要是就高速公路行车安全驾驶技术控制进行了简单的阐述和分析。     

机车自动驾驶系统模式切换策略研究

受铁路基础装备技术和国内复杂运用环境限制,机车自动驾驶系统仍需在有人值守的情况下工作,所以应有完善的自动驾驶系统模式切换策略来界定值守人员和自动驾驶的权限边界。以机车运行安全为原则,基于列车纵向动力学分析动态切换时列车的平稳性,阐述了机车自动驾驶系统的模式切换策略,该策略已经运用于机车自动驾驶实际应用中。大量实践案例证明,提出的机车自动驾驶模式切换策略能够有效保证机车控制权模式切换过程中列车的安全、平稳运行,取得了良好的运行效果。     

新时代高职教育专业教师发展存在问题与建议

随着我国经济的快速发展,国家对新时代职业教育提出了期望。新时代职业教育对专业教师的要求更高。专业教师具备一定专业理论知识以及对应职业技能的“双师”型教师。因高职学校教师本身师资结构老化、年轻教师职业技能短缺等特性,同时因教师个人精力和知识的限制,部分教师难以满足以上的要求。课题组研究分析了高职学校专业教师发展的制约因素,提出相应解决问题的对策。通过研究专业教师分类培养方法,制订分类培养管理体系和考核方案,可以促进专业教师的健康发展,有助于提升学校的实力和教学质量。     

中间轴驱动装置固定对弹性悬挂式机车动力学性能的影响

为防止弹性悬挂式机车中间轴驱动装置横向位移过大,发生碰撞,提出了端轴驱动装置弹性悬挂、中间轴驱动装置固定连接的方式。利用多体动力学软件SIMPACK建立整车动力学模型,对比分析驱动装置悬挂方式对机车动力学性能的影响,认为采用这种悬挂方式是合理可行的。     

桥式抓斗卸船机不同形式的比较

桥式抓斗卸船机主要有自行小车式和钢丝绳牵引小车式2种形式.钢丝绳牵引式又分为单索起升单索开闭单小车牵引式、主辅小车牵引式、机械差动四卷筒牵引式、电差动四卷筒牵引式等形式,它们各有优劣,主辅小车牵引式被证明是最可靠的形式.     

电辅助驱动技术研究

文章提供一种第二轴采用传统驱动桥作为主驱动、第三轴采用电驱动桥作为辅助驱动的驱动力复合并联混合动力三轴车型方案,结合提升轴空气悬架控制技术,该方案在运营经济性方面比传统双后轴驱动车型更优。     

中高职类院校机械产品设计类专业学生专业技能的培养与研究

现代社会迅猛发展的过程中,逐渐对人才提出了更高的要求,不仅要学生掌握较多的理论知识,而且还要具备较高的专业技能水平。所以,中高职类院校对机械产品设计类专业学生培养时,应转变以往的教学理念,对专业技能培训产生高度重视,进而向社会输送更多高素质的专业技能型人才。基于此,本文通过对机械产品设计类专业学生应具备的专业技能的简单介绍,进而制定出相应的培养策略,为提升学生的专业节能奠定良好基础。     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。