自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求,提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度,构筑双层驾驶人跟驰模型框架,提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先,提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据,采用高斯混合和概率密度函数(GaussianMixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型,即驾驶人期望跟车距离模型。然后,将期望跟车距离参数引入模型,基于高斯混合-隐马尔可夫方法(GaussianMixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性,建立第2层模型预测加速度,即个性化驾驶人跟驰模型。其次,研究不同高斯分量个数对模型效果的影响,对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后,8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性;在最优高斯分量数量下,8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2,在测试集上为0.123 m·s-2;随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算,结果显示,加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2,预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层模型及通用模型30%以上,与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

考虑动力学模型系统误差补偿的智能车GNSS/IMU组合定位算法

为了解决智能车动态组合定位过程中,因动力学模型与实际模型之间存在偏差导致滤波精度下降的问题,针对智能车全球导航卫星系统(GNSS)/惯性测量单元(IMU)组合定位系统,结合非线性预测滤波(NPF)和自适应滤波的优点,提出了一种考虑动力学模型系统误差实时估计和补偿的自适应非线性预测滤波(ANPF)算法。首先,根据NPF算法原理,通过最小化预测观测残差与系统误差的加权平方和,估计动力学模型系统误差;其次,结合自适应滤波原理,利用状态预测残差向量构造自适应因子,设计了一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,用于估计系统状态向量,并通过自适应因子抑制动力学模型系统误差和线性化误差对系统状态估计精度的影响,克服NPF对系统状态估计精度有限的缺陷;再次,对动力学模型系统误差的估计误差和由动力学模型系统误差引起的系统噪声的等效协方差阵进行了分析和推导,以补偿动力学模型系统误差对系统状态估计的影响;最后,通过车载GNSS/IMU组合定位系统试验,从算法精度、鲁棒性和实时性方面对提出的算法和其他滤波算法的性能进行了验证和对比分析。研究结果表明:提出的自适应算法继承了NPF算法简易性和高实时性的优点,同时克服了NPF算法估计精度有限的缺陷,具有较好的滤波解算精度,水平定位精度小于1.0 m,算法单次平均执行时间约为0.013 9 ms,在精度和实时性的平衡方面显著优于其他滤波方法。     

多片组合式摩擦轮牵引绞车的牵引特性

针对深海减张力储缆绞车系统的牵引绞车收放缆时存在摩擦轮与铠装缆之间滑动位移大及张力分布过度集中于第一个轮槽的问题,提出基于多片组合式摩擦轮结构的牵引绞车.通过最大扭矩限制和多片式摩擦轮转动补偿铠装缆收缩位移原理,能有效地减少铠装缆与轮槽间的相对滑动位移,延长铠装缆和摩擦轮的寿命.通过分析现有牵引绞车和文章提出的多片组合式摩擦轮牵引绞车在工作过程中铠装缆的拉伸形变变化量及分布规律,证明了新模型的有效性,为提高铠装缆的寿命探索了一种可行的方式,也为减张力储缆绞车提升为升沉补偿绞车提供了一定的理论支撑.     

弧型布置的浮式防波堤水动力响应分析

非直线型布置的浮式防波堤对多浪向的掩护效果更佳,但其水动力响应相比直线型结构更为复杂,能否满足工程设计要求亟待研究,对此提出浮式防波堤弧型布局设计方案.基于三维势流理论对弧型布置的浮式防波堤的水动力性能进行频域和时域分析,计算得到运动幅值响应算子.在此基础上,考虑环境载荷和系统系泊与防波堤之间的耦合作用,研究其运动响应和系泊缆张力,并将所得结果与直线型布置的浮式防波堤数值计算结果相对比.分析结果表明:直线型布置的浮式防波堤在横浪作用下的横摇响应剧烈,在斜浪作用下存在横倾角;弧型布置的浮式防波堤在横浪和斜浪作用下的运动相对稳定,水动力性能表现更佳.     

遗传算法在高桩墩台桩位优化上的应用

良好的高桩墩台桩位设计可使结构更加经济、合理,然而桩位的设计过程通常需要耗费较大的人力劳动.通过Ansys有限元计算软件的APDL命令流将优化算法整合到模型计算与后处理之中,实现程序化自动优化特定荷载条件下的桩位布置.以一个遗传算法优化桩位布置的算例,介绍了遗传算法的优化过程以及优化参数对优化过程的影响,实现在极少的用...     

企业信息模型研究

分析了企业信息模型对企业信息系统建设的重要意义,提出了企业信息模型研究的前提,讨论了企业信息模型建立的具体方法,给出了企业信息模型的具体内容。     

推进交通运输能耗监测与统计的对策及建议研究

文章结合交通运输能耗监测统计工作的开展背景和实际意义,对交通运输能耗监测现状进行梳理,并分析其经验和不足。在此基础上,提出相应的政策建议,为节能减排工作的持续开展提供参考。     

基于模糊决策的锚泊定位系统张力分配优化

锚泊系统张力场分布的优化往往忽视单根锚链受力.为减小锚链的受力强度,同时维护张力场分布均匀程度,提出一种基于遗传算法随机性的决策集合生成方法,并结合广义q-ROF-TODIM决策法形成模糊决策策略.通过分析锚链顶端水平张力均值和张力场分布均匀程度均值随决策指标权重的变化确定指标权重,以基于改进降维遗传算法的张力分配策略为对象,对比分析优化前后锚链顶端水平张力和受力均匀程度时程.结果表明,经模糊决策方法优化的张力分配策略在合理偏好权重下能有效降低单根锚链的顶端受力强度,同时维护锚链张力场分布的平衡性,进而确保锚泊定位系统的安全可靠.研究结论可为锚泊定位控制系统优化设计提供参考.     

基于HMM的脱机手写字符识别方法研究

为了对手写字符进行识别,对隐马尔可夫模型算法及训练方法进行了探讨．首先简要地描述了字符识别的预处理和字符分割,然后利用Haar基函数提取字符特征,给出了解决隐马尔可夫模型的三个关键问题的算法,尤其是利用高斯混合模型对样本进行训练,建立了结合高斯混合模型的隐马尔可夫模型．实验结果表明,该方法有效可行,与已有研究结果进行对比,该方法具有一定的优越性。     

基于时延数据融合的港口船舶监控策略研究

在对现有港口船舶航行监控方法以及导航技术详细分析的基础上,结合基于Kalman滤波的数据融合技术,讨论了利用雷达、GPS以及AIS数据进行港口船舶导航算法和监控策略的设计问题。针对现有的时延平滑估计存在的缺点,提出一种基于时延的集中式预测估计融合算法。新算法具有很高的实时性和可实施性,同时,将新算法与现有的时延平滑估计融合算法相集成,提出一种完整的船舶导航和监控策略,计算机仿真算例验证了新算法的优越性,同时显示了新监控策略的有效性。