基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号.      

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

智能驾驶汽车视觉图像处理技术

环境感知系统是智能驾驶电动汽车智能驾驶系统中不可或缺的一部分,相关的视觉图像处理技术是基于视觉的环境感知系统的核心组成部分,是国内外学者关注的热点。在现有车道线识别算法的基础上,本文提出了一种更完善的检测算法。通过逆透视投影变换转换坐标,对输入图像应用双边滤波、大律法二值化、形态学处理等前处理过程,消减噪声;最后使用Canny算子进行边缘检测,并利用Hough变换识别直线,对结果进行筛选。实验证明车道线识别算法能在不同环境下成功地识别出车道线,该算法有着较好的实时性和鲁棒性。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

针对结构化道路上存在非车道线标记干扰的情况,提出一种基于成像模型的线扫描车道线检测及跟踪方法。检测算法中首先对路面图像进行形态学高帽变换预处理,然后建立前方道路图像的成像模型,将图像坐标系中车道参数和世界坐标系中实际车道参数对应,对图像进行初扫描,利用边缘贡献函数及RANSAC算法选取最确定线后,以此线为标准进行二次扫描,得到边缘点后统计边缘贡献函数局部最大值并拟合成直线车道线。跟踪算法中运用Kalman滤波器预测车道线区域,并提取符合标准的控制点拟合成模型为B样条的车道线。试验结果表明:该方法能够快速准确地在复杂环境中提取多个车道线,尤其对存在非车道线道路标记干扰的情况有显著效果。     

基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

基于Catmull-Rom样条曲线的弯曲车道线检测研究

车道线检测是智能辅助驾驶系统的关键技术之一。采用图像处理技术检测道路上的弯曲车道线,详细介绍了感兴趣区域的选取、背景减除和二值化提取车道线信息,结合Hough变换和Catmull-Rom样条曲线检测弯曲车道线。结果表明,基于Catmull-Rom样条曲线的算法可以有效地检测弯曲车道线。     

基于滑动窗多项式拟合的车道检测研究

识别前方车道并依此定位智能汽车在车道中的位置是安全辅助驾驶及自动驾驶中的关键技术。采用图像识别技术可以有效地获取车道线等地面非立体特征,本文详细介绍了利用多阈值分割消除背景和基于逆透视变换的滑动窗多项式拟合提取车道特征。结果表明,基于滑动窗多项式拟合的方法可以有效快速的检测车道线。     

A path-following driver–vehicle model with neuromuscular dynamics,including measured and simulated responses to a step in steering angle overlay

An existing driver–vehicle model with neuromuscular dynamics is improved in the areas of cognitive delay, intrinsic muscle dynamics and alpha–gamma co-activation. The model is used to investigate the influence of steering torque feedback and neuromuscular dynamics on the vehicle response to lateral force disturbances. When steering torque feedback is present, it is found that the longitudinal position of the lateral disturbance has a significant influence on whether the driver’s reflex response reinforces or attenuates the effect of the disturbance. The response to angle and torque overlay inputs to the steering system is also investigated. The presence of the steering torque feedback reduced the disturbing effect of torque overlay and angle overlay inputs. Reflex action reduced the disturbing effect of a torque overlay input, but increased the disturbing effect of an angle overlay input. Experiments on a driving simulator showed that measured handwheel angle response to an angle overlay input was consistent with the response predicted by the model with reflex action. However, there was significant intra- and inter-subject variability. The results highlight the significance of a driver’s neuromuscular dynamics in determining the vehicle response to disturbances.     

预应力曲线箱梁和异形箱梁的研究

近年来 ,国内外学者对曲线箱梁和异形箱梁的静力分析理论和计算方法作过大量的研究 ,但这些理论和方法在某种程度上都存在着一定的局限性 ,特别是在实际设计工作中 ,运用起来不能得心应手。为此本文在综合前人已取得经验下 ,针对桥梁结构设计中分析曲线箱梁、异形箱梁 ,经常遇到的难题进行了研究 ,建立一个较为完善的理论和方法 ,编制了等参元空间分析程序。在实际工程中进行实桥试验 ,验证了本文理论和方法的正确性。本文的研究工作更准确描述了箱梁的荷载响应 ,为设计人员提供直观的设计依据。对曲线箱梁和异形箱梁受力特性有了更一步的理解 ,并提出了新的见解     

沥青玛蹄脂碎石混合料路面(SMA)的应用和施工技术

SMA是沥青码蹄脂碎石(Stone Matrix Asphal)的缩写,是一种以沥青结合料与少量的纤维稳定剂、细集料,以及较多的填料(矿粉)组成的沥青玛蹄脂,填充于间断级配粗集料骨架间隙中组成一体所形成的沥青混合料,简称SMA。该文介绍了SMA在上海的应用及其施工技术。     

混凝土施工中裂缝的防治措施及处理办法

混凝土的推广使用已有一个世纪,目前在现代工程建设中仍占有重要的地位。而在今天,混凝土的裂缝较为普遍,在桥梁工程中裂缝几乎无所不在,尽管我们在施工中采取各种各样的措施,但收效甚微,裂缝仍然时有出现。该文指出,究其原因,人们对混凝土温度变化所产生的应力注意不够是其中之一,尤其是大体积混凝土。对此,温度应力与温度控制具有重要的意义。     

发动机采用BOOST建模和与CRUISE联合仿真的研究

利用AVL公司开发的BOOST软件可宏观地描述发动机的热力学过程且优化发动机的性能,而AVL的CRUISE软件可调用BOOST建立的发动机模型.在进行道路循环工况的仿真时,须对发动机全部工况点进行准确的标定.文中采用BOOST开发了发动机的仿真模型.通过调整节气门开度和燃烧模型参数,标定了发动机在多个转速和负荷点的转矩、功率和油耗,较好地模拟了发动机的动力性和经济性.最后基于ECE循环工况,将此模型与CRUISE进行联合仿真,分析了发动机瞬态工况的动力性、油耗和NO_x排放等参数.     

Analysis of the capabilities of a two-stage turbocharging system to fulfil the US2007 anti-pollution directive for heavy duty diesel engines

This article presents a two-stage turbocharged heavy-duty diesel (HDD) engine designed to fulfil the US2007 anti-pollution directive. This directive imposes very restrictive limits on the NOx and particle emissions of HDD engines. In this work, the possibility of combining particle traps in the exhaust line to reduce soot emissions with very high EGR rates to reduce NOx emissions is considered. This new generation engine implements two-stage turbocharging in order to improve the bsfc when the engine is working on steady conditions as well as to optimize the engine transient response. After carrying out the tests, the results were analyzed and the engine settings were adjusted to maximise its behaviour and minimise pollutant emissions. NOx and soot emission peaks were also analyzed at engine transient conditions in order to keep them under certain levels, and thus maintain the overall pollutant emissions to a level that is as low as possible. In summary, a double-stage turbocharging configuration can greatly improve engine driveability (between 23% and 36% depending on engine speed), while reducing NOx emissions during transient evolution without increasing opacity peaks beyond the stated limits.     

新一代同步器开发与应用

随着用户对车辆驾驶舒适性要求的不断提高,国内重型商用车辆对全同步器型变速箱的需求迅速增长,有必要开发适合重型卡车变速箱恶劣工况的高性能同步器。设计人员从结构设计和材料选型2方面着手,设计了具有专利结构的钢环碳纤维摩擦材料同步器。工艺人员解决了制造过程中的技术难点,建成了高标准的同步器生产线。新一代同步器针对重型卡车变速箱恶劣工况而设计,在市场上获得了很大的成功。     

超薄磨耗层沥青混合料的应用研究

该文从研究超薄磨耗层的级配的选择入手,简单分析了超薄磨耗层的结构特点和强度形成机理,给出了几种国内外常用的超薄磨耗层级配范围,并提出了将SAC-10做为其研究的设计级配。在研究超薄磨耗层沥青混合料配合比设计的基础上,通过对SAC-10沥青混合料的马歇尔试验,确定了该沥青混合料的矿料级配和最佳沥青含量。最后采用车辙试验、浸水马歇尔和冻融劈裂试验及小梁弯曲试验等一系列试验,检测超薄磨耗层沥青混合料的各项路用性能,为在实际工程中的应用提供理论依据。     

基于DDS技术的发动机爆震信号仿真研究

基于直接数字频率合成(DDS)技术,通过设计相应的硬件电路来模拟发动机的爆震信号,在发动机平均值模型的基础上添加改进的双区燃烧模型,用以计算分析缸内燃烧过程,进而预测、判断爆震,并以爆震等级强弱等信息作为模型的输出量,最终驱动硬件电路产生信号。对信号的发生及处理过程作了针对性的研究。试验结果表明,模拟信号的幅值、频率等参数均可调,实时性满足系统的要求。