基于驾驶行为生成机制的智能汽车类人行为决策EI北大核心CSCD

本文通过分析驾驶人驾驶行为生成机制,构建了类人行为决策策略(HBDS)。它具有匹配驾驶行为生成机制的策略框架,通过最大熵逆强化学习得到类人奖励函数,并采用玻尔兹曼理性噪声模型建立行为概率与累积奖励的映射关系。通过预期轨迹空间的离散化处理,避免了连续高维空间积分中的维数灾难,并基于统计学规律和安全约束对预期轨迹空间进行压缩和修剪,提升了HBDS采样效率。HBDS在NGSIM数据集上进行训练和测试的结果表明,HBDS能做出符合驾驶人个性化认知特性和行为特征的行为决策。     

汽车顶棚总成VOC性能的改善研究

为解决车内易挥发有机物（VOC）污染问题，以汽车顶棚总成为例，通过对其产品及原材料VOC检测、生产工艺和储存环境影响与分析，提出相应的改进措施和方法，从而开展基于材料、零部件及成形工艺的汽车顶棚总成低VOC绿色设计与开发，为主机厂和配套商提供汽车顶棚总成VOC溯源分析和低VOC材料工艺解决方案。