基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。      

面向常发拥堵点的主动交通诱导方法

基于动态用户均衡、系统最优分配的诱导方法,侧重路网需求的宏观预测和调节,难以准确辨识道路拥堵点的关联车流,制约了诱导效果。为精准调控致堵车流,有效缓解常发性拥堵,研究基于需求溯源的主动交通诱导方法。遵循靶向诱导的思路,分析车辆行驶轨迹和常发拥堵点的交通流关联性,运用卡尔曼滤波对关联车流进行短时预测,在此基础上,结合流量占比、路径饱和度等指标,对诱导目标车流进行优选。同时,从负荷均衡的角度出发,基于路段与路径交通流的时空关联更新路网交通状态,建立以饱和度均衡为目标的主动诱导优化模型。仿真结果表明:相比反应型诱导与基于路径偏好的主动型诱导,所提方法使常发拥堵点的车均延误、停车次数等下降30%~60%,路网车均延误、停车次数等下降10%~15%,模型收敛速度提高,交通效益提升,验证了该方法的有效性。      

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。      

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

组团型大城市绕城高速公路互通立交一体化布局模型

为合理规划布置大城市绕城高速公路互通式立交工程,做到既能够提升出入境交通的可达性和便利性,又不影响过境交通及城市内部交通系统的运行效率,在对绕城高速公路出入境交通组织特性分析的基础上,提出了以系统运行时间和出入境交通可达性二者组合效应最好为目标的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,并提出了模型求解的实用方法。最后,以某城市规划年绕城高速公路互通式立交布局规划为应用案例,阐述了模型应用的具体步骤。研究结果表明,本文提出的绕城高速公路互通式立交一体化布局模型,不仅考虑了绕城高速公路互通式立交布局规划的实际影响因素,也便于实际应用。     

新型油页岩弃渣路基土的动强度冻融特性分析

油页岩弃渣改良土是处治页岩油伴生废渣的一种有效方式。为评价其在季冻区的使用效果,特开展冻融循环条件下的动强度冻融特性分析。通过破坏动应力比,对不同应力条件(围压、竖应力)和多次数冻融循环后动破坏特征的变化规律、衰减趋势及影响因素进行分析。结果表明,油页岩弃渣改良土的动破坏特征在首次冻融循环后显著下降,随后趋于稳定,并以小幅度波动。围压及冻融循环都是影响动破坏特征的重要因素,单指数模型和3项多项式模型都可用于改良土冻融循环后的动破坏特征趋势预测,且前者的适用性更好。     

降雨条件下含夹层公路边坡渗流特性分析

公路边坡中夹层渗透性相对强弱对其渗流场的影响极大。基于饱和-非饱和渗流计算理论,利用GEO-Studio有限元计算软件,计算了不同雨型降雨入渗下夹层渗透性相对强弱不同的公路边坡的基质吸力分布,揭示了其渗流演化规律。结果表明:(1)降雨初期基质吸力随时间逐渐减小,降雨后期,前峰型和中峰型降雨下基质吸力出现增加,降雨停止后各雨型下基质吸力均逐渐回升。(2)夹层渗透性相对强弱不同,各雨型降雨入渗下基质吸力演化规律也存在差异:基质吸力在夹层与覆盖层的界面处均呈现突变,在后峰型降雨下会出现局部饱和区域,但位置不同;夹层渗透性相对较弱时,覆盖层内的基质吸力在中峰、后峰和均匀型降雨的初期减小速度更快;基质吸力减小阶段前峰型和后峰型之间的基质吸力差异更小,但基质吸力回升阶段差异更大;夹层内基质吸力仅在前峰型和后峰型降雨下回升时存在较大差异。     

再生料对微表处混合料技术性能影响

采用MS-Ⅲ和MS-Ⅳ两种级配,将不同掺量的再生料添加至两种级配的微表处混合料中,之后再进行微表处混合料的技术性能试验。根据实验结果得出结论:再生料微表处混合料的用水量和用油量小于新微表处混合料;再生料微表处混合料的黏聚力低于新微表处混合料。为使微表处结构更紧密,黏聚力增加,并提前开放交通,可用吨位较大的胶轮压路机碾压路面。     

节地型中央分隔带混凝土护栏的研究

为降低北方山区高速公路建设成本,同时保证中央分隔带混凝土护栏的安全防护性能,依托河北太行山高速公路,考虑到北方山区的特殊自然条件以及该高速公路的交通流特征等,对不同坡面型式混凝土护栏的优缺点进行了综合分析,选取最佳坡面型式并对其进行了优化,然后通过计算选取了护栏受碰撞后最易发生破坏的截面,并对该截面的配筋进行安全校核;以库伦理论建立了数学计算模型,计算护栏基础的抗倾覆能力;最后通过计算机仿真技术对护栏进行了碰撞模拟仿真。研究表明:加强型坡面型式的混凝土护栏更适用于北方山区高速公路,护栏坡面型式优化后制作、安装更便捷,且不易开裂;护栏底部泄水槽的设计取消了路中排水沟的设置,降低了公路建设宽度,减少公路建设成本;护栏危险截面处混凝土层碰撞后可能发生开裂,但钢筋不会发生断裂;护栏的抗倾覆力满足防护要求,且公路基础不会发生破坏;计算机仿真结果显示该护栏的防护能力达到了SAm级。     

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。