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现有方法大多是针对近海领域,在200 n mile以外的海域存在着可视化图像逼真度差的问题,为此提出大数据背景下的舰船航行环境可视化方法研究。利用大数据中的最优插值算法处理舰船航行环境数据,以此为基础,利用LOD动态调度技术可视化环境要素点,通过空间坐标系可视化环境要素线,采用纹理映射技术可视化环境要素面,基于体绘制技术可视化航行环境体,通过环境要素点、线、面、体的展示实现了舰船航行环境的全面可视化。仿真实验结果显示,与现有代表方法相比较,本文方法可视化图像帧频低、帧速率高,表明本文方法可视化图像逼真度高,适合推广使用。 相似文献
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危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度,提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树(XGBoost)算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景,采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据,并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱,易发生碰撞事故;驾驶人在危险场景中的车速(p=0.01)、制动反应位置(p < 0.01)以及反应时间(p < 0.01)与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上,利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量,并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度,以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型;通过与LightGBM、支持向量机(SVM),以及逻辑回归(LR)等算法分类预测性能的对比分析,评价危险感知模型的判别精度,结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959,优于LightGBM(准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924)、SVM(准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859),以及LR算法(准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836)。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。 相似文献
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王阳曾庆军戴晓强吴伟 《中国舰船研究》2022,(6):223-235
[目的]为了提高遥控水下航行器(ROV)在复杂水下环境中的姿态控制性能,开展多电机协同推进的ROV姿态控制研究。[方法]首先,针对多电机系统的结构和算法,分别提出一种基于PID速度补偿器的偏差耦合结构和一种新型非奇异终端滑模控制(SMC)算法,并设计一种新颖的基于多电机协同推进的ROV姿态控制方法;然后,建立ROV的运动学和动力学模型,开展推进器组推力建模分析、解耦简化ROV动力学模型研究;最后,设计一种ROV滑模姿态控制器。[结果]仿真结果表明,所提的结构和算法可提高多电机系统的抗干扰性、同步性和快速响应能力,进而提高ROV姿态控制系统的稳定性与鲁棒性。[结论]所提方法可为ROV姿态控制提供一种新的可用方案。 相似文献
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为解决船舶航行器活塞式发动机效率较低的不足,提出了航行器活塞式发动机效率优化分析与研究。基于航行器活塞式发动机的充气方式优化,提高航行器活塞式发动机的热效率,降低发动机机械运行阻力实现运转高速化,完成了航行器活塞式发动机效率优化。试验数据表明,提出的优化方法,较未进行优化的船舶航行器活塞式发动机,发动机效率提升8.25%,适合船舶航行器使用。 相似文献
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