大型远洋船舶光伏电站经济性分析

提出一种在大型远洋船舶上建设船用光伏电站的设计方案,结合其在船体布置上的特点分析该光伏电站与船舶电力负荷之间的匹配关系,比较与传统船用柴油发电机之间的成本,认为该光伏电站完全能满足大型远洋船舶的电力需求并具有一定经济优势。     

基于EKF学习方法的BP神经网络汽车换道意图识别模型研究

实时准确地识别驾驶人的换道意图有助于提高车辆行驶的安全性,达到安全辅助驾驶的目的。文中提出了一种基于EKF（extended kalman filter）学习方法的BP神经网络模型,用于识别驾驶人的换道意图,并进行短时行为预测。通过实验采集了20组高速公路实车行驶数据,利用前方车头时距、转向盘转角值、驾驶人头部水平位置数据,以及车道偏离量4类数据样本进行训练得到结果。实验结果表明：本模型较传统的神经网络识别模型具有更短的识别时间,且模型的可信度更高。在车辆换道和直线行驶2种工况下,本模型对换道意图的识别准确率达到了95％。     

考虑道路平曲线设计的驾驶疲劳对车道保持能力影响研究

不同的道路平面线形几何设计对于驾驶人车道保持能力的需求是有差异的,驾驶人受疲劳程度影响也会呈现车道保持能力下降的趋势,当前的研究未综合考虑以上2个因素:线形和疲劳程度对驾驶横向表现的交互影响.邀请41位被试者分别开展550 km的实车实验,获取车辆位置信息GPS以匹配道路线形类型,基于问卷调查方法获取驾驶过程疲劳等级.分析不同疲劳程度、不同平面线形类型以及弯道半径条件下的车道偏离标准差参数,构建了多元线性回归模型.数据分析结果表明,相同疲劳程度下驾驶人在圆曲线段驾驶的偏离值要超过直线段以及缓和曲线段;当弯道半径超过5 500 m时,曲线段弯道半径越大,车道偏离差值越高.同时,考虑了线形影响的多元线性回归模型对疲劳程度的预测精度要高于未考虑线形因素的模型,进一步说明在针对驾驶疲劳行为表现开展研究时,有必要对道路设计参数加以考虑以提高疲劳辨识精度.      

BIM技术在棋盘洲长江公路大桥北锚碇施工中的应用

棋盘洲长江公路大桥北锚碇具有内部异形构件多、施工规模庞大、构件繁多等特点,施工管理工作量极大.为了提高建设管理效率,运用BIM技术,采用Revit软件建立北锚碇三维可视化模型,基于该模型进行碰撞检查、虚拟漫游、施工模拟和工程量统计.通过碰撞检查,可以有效避免锚碇构件之间的碰撞冲突;虚拟漫游可以节省识图时间,提高设计方和...     

面向智能汽车测试的弱势群体服饰色彩研究

智能汽车测试是其技术开发与应用中必不可少的环节，封闭场景下测试目标物准确反映真实道路环境下交通对象特性是保障测评结果可信的关键，而道路弱势群体服饰色彩是相应测试目标设计的关键参数，也是智能车测评相关标准中要求的一个主要指标。为此，通过对中国某省份2018～2020年间重大交通安全事故案例的分析和筛查，得出178例弱势道路使用者群体伤亡人员样本，首先提取样本服饰颜色，然后选取适当的色彩空间，将色彩数据从RGB(Red-Green-Blue)空间转换至LUV(Lightness-Chroma)空间。以转换结果作为聚类参数，采用K-means聚类算法，获取受害者样本基于季节、出行方式等不同因素下的服饰代表颜色。区别现阶段欧洲标准中目标物黑色上衣/蓝色长裤的搭配组合，黑色上衣/黑色长裤作用于符合中国国情的自动驾驶场景中测试目标物的服饰颜色更具代表性。鉴于中国新车评价规程(China-New Car Assessment Programme, C-NCAP)选取行人目标物与自行车骑行者目标物，将目标物服饰改为黑色上衣/黑色长裤组合，以测试目标物与测试车辆位置分别构建相对横向及纵向运动的多个场景，...