基于动态重复博弈的车辆换道模型

在对车辆换道行为分析的基础上,提出了一种应用动态重复博弈原理建立车辆换道模型的方法,对每个阶段车辆的博弈过程以及车辆行为策略进行了描述,并利用速度期望的值作为车辆不同行为决策概率,在此基础上,考虑影响车辆速度期望的各个因素来对车辆速度期望的获得进行了分析。通过对不同交通流条件下实际调查的车辆换道次数与仿真值进行比较,表明了所提出模型的有效性。     

基于动态博弈算法的切入场景下自动驾驶车辆运动规划研究

鉴于在车辆换道切入的场景中，自动驾驶车辆容易出现频繁的误减速、误避让，而造成通行能力和乘员舒适性的下降，提出一种基于主旁车动态博弈的切入场景决策规划算法。在行为决策层，根据切入场景中主旁车的冲突性关系，联立相关车辆运动方程建立整体系统的运动模型，构建考虑旁车状态的切入博弈模型，设计安全性和舒适性收益函数，进行驾驶行为博弈，输出行为决策结果。在轨迹规划层，根据车辆间距构建避障约束条件，以Sigmoid函数轨迹的变曲率和速度切向矢量的时间分量来构建车辆动力学约束。同时以加权收益方式联合考虑驾驶习惯和舒适性等需求，建立轨迹规划数学模型，求解得到满足上层博弈决策要求的运动轨迹。Carsim-Simulink联合仿真结果表明，在不同的初始条件下主车与切入的旁车能进行多种形式的合理的交互决策，准确完成切入场景下的运动规划任务，车辆能准确跟踪输出的轨迹，更符合一般驾驶习惯，提高了车辆的舒适性。     

基于自然驾驶数据的切入场景队列跟驰仿真

车辆切入是常见的驾驶行为，频繁的变道切入行为影响了通行效率与交通安全。因此，揭示切入场景下的驾驶特性对研究交通拥堵和行驶安全机理具有重要意义。在自然驾驶数据的基础上，根据驾驶人的主观风险感知特性，探究驾驶人的切入行为发生条件，并在期望安全裕度（DSM）模型的基础上，标定了切入场景下的相关参数，根据标定结果进行切入场景下的队列跟驰仿真。仿真结果表明:在仿真区间内，队列的长度、行驶速度以及切入车的切入位置不同会影响队列的稳定性以及队列的调整，当队列长度由4辆变为13辆，速度由5 m/s增至20 m/s，切入车的位置由贴近前后车变为前后2辆车中间时，切入行为对队列的稳定性影响变得越小，队列越容易恢复到稳定状态。      

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。     

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.     

数据驱动的驾驶员换道行为分析与预测综述

换道是一种具有极高风险的驾驶行为,许多交通事故发生在换道过程中,相邻车道车辆的突然换道行为会产生很大安全风险并影响车辆的乘坐舒适性,对周围车辆的换道行为进行预测对驾驶辅助系统和自动驾驶汽车都十分必要。随着V2X(Vehicle-to-Everything)技术、5G技术的快速发展,车辆可以从周围环境中获得更多信息,使换道行为预测成为可能。文中对换道意图的产生及换道过程进行分析,将换道过程分为换道意图产生阶段、换道准备阶段和执行阶段,总结将车辆上各种传感器获得的车辆速度、加速度、位置、方向盘转角等信息及通过V2X技术从交通环境中获得的信息用于换道行为预测的主要方法。目前许多研究采用机器学习方法,按照所使用的数据类型可分为基于驾驶员生理活动信息的方法和基于车辆CAN总线信息、运动学及其与周围车辆运动关系信息的方法,也有研究将二者相结合。数据驱动的换道行为预测方法也可用于车辆的主动换道决策和执行过程,强化学习(RL)算法可以从真实数据中学习决策和驾驶行为,而这些对于传统的基于规则的方法来说基本不可行,故其在研究车辆主动换道时被广泛使用。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

基于车车通信的车辆并行协同自动换道控制

为研究多车协同自动换道,分析了三车道八车场景中两车协同行为,对两车并行协同行为进行界定,提出了两车并行协同自动换道控制策略。针对三车道八车场景,以车车通信为条件,实时获取周围车辆的运动状态变化和换道意图,根据周围车辆的运动状态,设计了两车协同换道轨迹模型,规划换道车辆的参考协同换道轨迹。在此基础上,提出了并行协同自动换道安全距离模型,以形成换道车辆与周围车辆的换道轨迹约束,保证生成安全可靠的协同换道轨迹。最终根据规划的安全参考轨迹,采用模型预测控制算法,实时优化换道车辆的速度和前轮转角,实现轨迹纵横向跟踪。仿真结果表明,所提出的并行协同控制策略能够实现两车安全协同自动换道,同时提高换道效率。     

车辆下线检测系统的开发

该车辆下线检测系统能够自动识别某汽车所采用的发动机ECU、AT和AMT变速器TCU、整车防盗设备IMMO、乘员保护系统SRS及ABS防抱刹车系统控制单元的型号,并采用虚拟仪器技术,实现各种电控单元的故障诊断、实时参数测量和执行器测试等功能。此检测系统在该汽车生产线上的应用表明,其可作为车辆下线前车载电子器件是否正常工作的判断依据,并可同时提供车辆车况跟踪、统计和分析的实测数据。     

盾构掘进机刀盘研制实例

刀盘是盾构机中的重要部件，具有开挖地层、稳定开挖面、搅拌碴土等功能，处于盾构机与地质状态紧密关联的最前沿。文章通过对刀盘研制实例的剖析，简单介绍了刀盘设计的基本方法、刀盘的制造工艺以及刀盘样机在工业性试验中所取得的成果。     

钻孔灌注桩施工事故的防治

在溶洞发育的石灰岩地区进行桩基础的施工 ,各种事故的发生机率是比较高的。广肇高速公路新兴江大桥桥址属于石灰岩地区 ,桩基施工前后历时一年半 ,该桩基施工的事故具有典型性。对本工程施工所遇事故的成因及所采取的处理方法进行了简要的介绍     

汽车起重机:旋转减速器壳和转台底板连接内螺纹孔磨损后的修复

我们单位有几十辆用了20多年的大型汽车起重机.由于使用年头已久,一些起重机的旋转减速器与转台底板连接的内螺纹孔出现不同程度的磨损.     

东海大桥陆上段基础持力层均匀性分析设计

东海大桥陆上段约长 2 .4km,为 4～ 6跨一联的 PC连续梁桥 ,基础持力层取 71-2 层 ,即灰黄色粉砂层 ,根据地质钻孔资料综合分析 ,认为持力层以上的 71-1,即草黄色砂质粉土较均匀 ;71-2 层的标准贯入度 N63 .5及比贯入阻力 Ps的变异系数 δ较大 ,反映了持力层较大的不均匀性 ,在沉桩施工中则出现相应不规则的断续分布、突发性较大变化。对此 ,设计采取了相应的应对措施 ,并与管理、施工等有关部门密切联系协作 ,及时妥善处理     

客车漆膜起泡问题机制分析与探讨

某公司近日接到一批公交车订单,油漆产品由底至面全部采用公交公司指定用漆,车辆下线经雨淋曝晒后整车漆面出现不同程度的起泡问题。通过对起泡处的漆面作破坏性的断层剖解,发现起泡的位置主要集中于漆膜最底层的基材表面,且镀锌板、拉延板、铝板等     

卢浦大桥引桥T梁设计

本文介绍了卢浦大桥引桥 T梁构造形式、跨径布置 ,并对不同跨径、不同桥宽的 T梁进行了设计分析     

港珠澳海底沉管隧道近陆域段管节防护设计

沉管隧道的回填防护根据功能需求,在纵向上可按照普通段、航道段及近陆域段3个分区进行防护。近陆域段防护需要考虑的影响因素多,且安全风险高,是沉管隧道工程防护设计的重点。以正在建设的港珠澳跨海通道工程中海底沉管隧道近人工岛陆域段的回填防护为研究对象,针对近陆域段采用柔性与刚性2种防护方案进行研究比选,提出适合项目特点的护坦潜堤式柔性防护方案,并详细分析了柔性防护方案的设计细节,通过防撞、防锚及稳定性方面的计算分析以及工程实践,证明这种防护方式是科学合理的。     

板簧模型对车架强度计算的影响分析

轻型载货汽车钢板弹簧对车架的支持往往简化为对车架的弹性约束，由于悬架系统的工作特点，当车架受力变形时，可以带动车轮在地面上有微小的滚动，从而实现整个钢板弹簧的协调变形，为车架提供支持力，利用前后置处理软件MSC／PATRAN（V8．5）和有限元求解器MSC／PATRAN ADVANCED－FEA（V8．5）能够对轻型载货汽车钢板弹簧的模拟方式进行若干情况的分析和比较，得出能较好模拟真实结构的建模方式。