识别阴影中智能车辆导航路径的神经网络方法研究

提出采用消阴影神经网络I和消阴影神经网络II来消除智能车辆导航图像中的阴影并识别出导航路径的方法。所开发的消阴影神经网络I和II均为3层结构，分别是输入层、隐层和输出层，采用自适应线性单元优化了网络的隐层节点数，文中也介绍了神经网络I和II的训练过程。在JLUIV—2型智能车辆上进行了实际路径识别试验，试验结果表明：连续使用消阴影神经网络I和II可快速有效地消除导航图像中的阴影，获得清晰可靠的导航路径。     

基于渐进递归残差网络的单幅交通图像去雨算法研究

雨是常见的天气之,不同密度和方向的雨纹使图像特征变模糊、产生形变等严重制约了智能监控、无人驾驶等方面的应用.文章首先生成逼真的雨天数据集,其次采用基于渐进递归残差网络(PReNet)对雨天图像进行复原.该网络利用阶内递归优势,显著减少了网络参数,采用阶段性的去除雨纹,提高了去雨的性能.最后采用SSIM与PSNR定性的评...     

车辆辅助驾驶系统中的三车道检测算法

本文中提出了一种基于车道线特征的三车道检测算法。首先,在车道线预提取过程中对道路消失线以下部分的整个车道图像进行模糊化和边缘检测,并根据边缘点位置和方向角对消失点进行定位,同时基于消失点位置提取直线并结合车道模型对构成三车道的直线进行筛选和补充。接着在车道跟踪阶段,根据前一帧图像检测出的直线和消失点位置,对车道图像局部区域分别进行边缘点、直线的跟踪检测,并对消失点位置进行重定位。最后,对车道参数进行寻优以计算车道线曲率和车道宽度。试验结果表明,提出的边缘检测算法能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声,消失点和直线的检测方法耗时少且准确性高。在直线检测的基础上进行车道模型匹配能提高车道识别实时性,算法在车道线模糊、雨天、大雾和大曲率等环境下均具有较好的适应性。     

标识线导航的智能车路径辨识方法研究

路径的正确辨识和诱导是实现标识线导航小车智能前进的基础和核心。采用跟踪边缘检测的阈值分割方法和数学形态学滤波的图像处理方法对采集的图像进行处理,实现对路径的识别。实验证明采用飞思卡尔S12单片机作为惟一控制单元,在基于OV6620图像传感芯片SCCB模式下采集图像,能有效剔除图像中的噪声点,路径辨识正确率达到约95％,系统运行稳定,能够满足智能车对路径的要求。     

基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

基于补偿模糊神经网络的汽车双离合器式自动变速器起步控制策略研究

利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型.针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略.采用起步时间、滑摩功、冲击度、发动机最高转速和同步转速等指标检验仿真结果.结果表明,基于补偿模糊神经网络的起步控制策略在各性能指标方面均优于原控制策略,并具有较强的自适应能力.     

基于改进纯跟踪的智能车路径跟随方法

为提高智能车的路径跟随精度和行驶平稳性，提出一种基于改进纯跟踪的路径跟随方法。首先建立纯跟踪路径跟随模型，分析纯跟踪模型在初始偏差条件下的控制效果；然后将航向偏差作为反馈变量对纯跟踪方法进行补偿，并以横向偏差和航向偏差为输入、以补偿权重为输出，采用类模糊方法实现补偿权重的动态调节；最后通过实车试验选定控制参数，并验证所提方法的控制性能。结果表明，该方法在不同初始偏差和不同目标行驶速度下能够实现偏差的快速消除，并保证行驶平稳性，具有较好的路径跟随效果，运算耗时较少。     

危化品货物在途安全状态模糊识别方法研究

通过探究危化品货物在途安全状态的影响因素,确定了危化品货物在途安全状态识别的输人量,并制订了模糊识别规则,从而实现了危化品货物在途安全状态的辨识,采用神经网络进行验证,表明该方法能有效地对危化品货物在途安全状态进行分类,具有良好的实用性.     

无粘结预应力混凝土梁桥自振频率的RBF网络识别

为研究采用神经网络的方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率,收集以往PC梁的动力试验数据,并在此基础上补充制作5根PC梁进行动力试验,采集相关数据。构建径向基(RBF)神经网络,采用泛化回归神经网络(GRNN)进行函数逼近,径向基函数的光滑因子取为0.15。筛选9个影响PC梁自振频率的关键参数作为神经网络的输入参数,用收集到的试验数据对神经网络进行训练,并预留出1根PC梁的试验数据对网络进行仿真。仿真结果表明,采用所研究的神经网络方法识别无粘结预应力混凝土梁桥的自振频率是可行的,这种网络具有很好的预测能力和泛化能力。     

智能车辆视野及其图像变形矫正的研究

对ＪＵＴＩＶ－Ⅱ型智能车机器视觉系统的结构和该视觉系统产生的图像畸变的原因进行分析，提出并证明视野中等腰梯形区域的对角线交点就是经ＣＣＤ摄像机得到的矩形图像对角线交点的结论，根据该结论推导出机器视觉的图像畸变矫正算法，实验结果表明本文所研究的图像矫正算法可以有效地矫正导航路标的图像畸变，为智能车辆导航路径的识别提供了准确的图像信息。     

基于 SPH 方法的空调进气口进水量分析及优化

由于雨刮臂摆动频次与导水槽及空调外循环进风口结构不匹配等因素，部分车型在淋雨工况下，有水滴甚至水流沿空调进风口进入空调系统，导致空调出现异味，甚至有水渗漏进入乘客舱，出现严重的感知质量问题。采用 SPH 方法，考虑雨刮臂运动、车身姿态及气流效应工况下，借助 PreonLab 软件仿真，复现某车型淋雨场景下的水管理质量问题，通过在空调外循环进风口位置增加挡板，显著减少了溅入空调箱的雨水量，并在实车淋雨试验中得到验证。方法能在车辆开发阶段发现并整改车辆在淋雨场景下的流通路径设计不合理等问题，可改变目前车辆淋雨场景水管理质量控制主要依托实车测试的现状，也可应用于车辆水管理的其他性能质量的控制，如涉水、雨污等。     

降雨量对城市内河径流污染控制的影响

针对由地表径流造成城市内河污染的问题,直接有效的控制手段以改善城市内河水质的状况是当前的难点。本研究试图通过降雨量找到突破口,根据气象部门的降雨量来提前做出控制,减少径流污染对河道水质造成的污染。利用MIKE 11构建河网模型,通过分析全年天气条件,得出了不同水质参数COD、NH3-N、TP在河道空间的降解状况,以及对超V类水情况下的降雨量进行了量化。城市两条内河分析结果表明：通过雨污分流整治,城市内河在晴天时均可达到V类水;雨天时,COD与NH3-N超V类的降雨量在气象部门降雨等级里在中到大雨区间;TP在中雨、中到大雨两个区间。下一步为决策者在雨季河道控污方面提供理论依据和技术支持。     

快速装配式简支梁桥的分区围堰法施工

采用装配式施工和分区围堰的方法来快速重建或扩建简支型桥梁.尤其适用于不停航要求的浅层河流上,可以同时满足水上运输和雨季防汛需求.同时,对新桥要求更高车辆荷载通行能力和施工区域大量车辆通行需求时,要在桥梁台后进行地基处理.对原有的管线进行搬迁和保护.     

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.     

分流制系统泵站放江污染特征研究

以上海市中心城区的4个分流制排水系统为研究对象,以COD、NH3-N及SS为主要指标,研究各排水系统在大雨、中雨及小雨时的泵站放江污染特点及初期效应。结果表明,4个排水系统泵站放江时污染物浓度严重超标。小雨时,放江浓度与旱天生活污水浓度接近,大雨、中雨时受管道中旱天沉积物冲刷效应影响,COD及SS浓度增加,受稀释效应影响,NH3-N浓度降低。通过分析,发现4个排水系统雨天泵站放江初期效应不明显,上述现象与放江时管蓄污水的排放以及管道沉积污染物的冲刷排放两者效应的共同作用有关,小雨时以前者为主,大雨时以后者为主,中雨时则与两种作用均有关系。揭示了市政泵站雨天排放特征及其影响机制,可用以支撑制定上海市分流制排水系统泵站雨天放江污染控制策略。     

雨天对高速公路交通安全的影响及对策

对雨天气象条件下高速公路交通管理要未雨绸缪、提前介入、积极主动、多措并举、协同作战、形成合力,以最大限度地减少雨天恶劣气象带来的负面影响及危害,维护好高速公路的安全、畅通,遏制重特大交通事故的发生,全力保障好人民群众的生命财产安全。文章分析了雨天对高速公路交通安全的影响和事故特点,并提出了雨天高速公路交通事故的预防对策。     

基于雨水资源化利用的城市排水系统优化设计

为解决城市日益突出的水资源危机以及现有雨洪排水系统所导致的城市水涝、城市生态环境恶化等一系列严重环境问题,提出了基于雨水资源化利用的城市雨洪排水系统优化设计方法,采取相应的工程措施,将汛期雨水“先就地利用,后排出,再蓄积调节利用”。该方法可以达到节约城市生活饮用水资源并减轻防洪压力的目的。     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径搜索是车载定位导航系统中很重要的一个功能,最短路径搜索问题本身也可以归结为组合优化问题.蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路.文章尝试采用蚁群算法来解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,并在VC 6.0的环境下进行了仿真实验.实验结果表明,该方法能有效解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际意义.     

基于“移动水坝”的高速公路雨天行车安全性研究

为了减少雨天交通安全隐患,保障高速公路行车安全,根据雨天高速公路实际行车状态、路面径流特点和车辆水膜相互作用探究雨天安全行车速度。首先,提出“移动水坝”概念,并分析“移动水坝”现象出现的原因和形成机理;依据水力学基本理论探究“移动水坝”现象中水膜厚度和车辆滑水限速值的变化规律;然后,利用Fluent软件仿真车辆对水流的阻挡作用,依据外侧车道大车行车间距的水压力探究连续“移动水坝”形成的条件,并确定外侧车道大车在不同行驶速度下相应的临界车头时距;最后,应用流体力学原理仿真分析车辆行驶速度和水膜厚度与轮胎受到的动水压力之间的关系,确定不同降雨强度下内侧车道小客车的滑水限速值。研究结果表明：雨天在高速公路外侧车道行驶的大车会对路面径流产生阻挡作用,出现“移动水坝”现象;“移动水坝”作用下水膜厚度较正常排水状态下增加,导致内侧车道行驶的小客车滑水限速值降低;设定试验条件下外侧车道大车间距40 m时,两车的水坝作用连续,增加大车车头时距可以减弱连续“移动水坝”作用;车辆行驶过程中轮胎受到的动水压力随水膜厚度及行驶速度的增加而增大,小客车在“移动水坝”作用下发生滑水的概率增加,根据轮胎动水压力值和滑水值确定不同降雨强度对应的临界滑水速度,可相应作为雨天高速公路小客车行驶速度限值。     

车辆导航动态路径规划的研究进展

针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。