AUV自主收放装置结构及控制系统设计

AUV技术对于提高海洋资源环境的勘测和开采效率具有重要意义。在AUV收放过程中,传统的回收方式是在母船上起吊回收,人为参与完成挂钩任务,这种方式受风浪的影响较大。为了提高AUV的使用保障能力,需要针对AUV的自主收放技术展开研究。基于AUV良好的实时性、连续性及可移动性的特点,本文设计一套AUV自主收放装置,可用于AUV的自动布放及回收。该装置由固定架、控制台、吊机装置、绞车、定滑轮、钢丝绳、收放架等组成。设计各部分的机械结构,并通过系统校核验证结构设计的合理性。同时,设计AUV收放存储装置控制系统,实现对机械液压执行器的精密控制、传感器的数据采集、系统状态参数显示、试验参数调整、工作状态监控和安全报警等功能,能够对控制系统的控制流程进行辅助判断和安全保障。解决了传统AUV收放技术的难题,提高了AUV收放的智能化水平。     

自主式水下滑翔机关键技术专利扩展分析

为解决目前自主式水下滑翔机的导航技术、水声通信以及组网技术3个分支专利数量较少,存在一定的技术瓶颈和技术壁垒的问题,本文基于自主式水下滑翔机的功能、效果、适用等技术需求,将其研究范围扩展至水下航行器领域,通过对扩展领域中导航技术、水声通信技术以及组网技术的专利申请进行多角度分析,得到了3个分支在扩展领域的专利申请趋势、主要技术来源地、活跃度以及国内主要申请人等结论,以对自主式水下滑翔机的研究进行技术支撑。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

铁路信息系统国产化改造方案及建议

铁路信息系统国产化改造是保障铁路安全运营、保护铁路系统数据隐私、避免被"卡脖子"的必由之路。目前,铁路各类业务信息系统已经成为保障铁路正常运营不可或缺的技术支撑,既有铁路信息系统的国产化改造任务艰巨,亟须明确国产化改造的目标和策略,研究系统化国产化改造方案。因此,文章分析了铁路信息系统国产化改造的背景、现状和现存问题,提出国产化改造工作的策略、实施流程及推进建议,以期有序推进铁路关键信息系统国产化改造工作,实现所采用的核心技术完全自主可控,及早消除潜在风险和安全隐患,为保障铁路各类业务信息系统长期安全稳定运行夯实基础。     

数字化学习平台建设与教学模式研究

当今,信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面,人们的生产、生活以及学习方式正在发生深刻的变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。本文结合郑州铁路职业技术学院实际,对数字化学习平台建设和教学模式进行了探讨。     

轿车制造主要跨国公司的对华战略暨我国轿车制造业的应对策略研究

分析、研究表明，轿车制造主要跨国公司已大举直接进境投资建厂，规避我国汽车产业政策的相关规定，促使或参与我国内资轿车产业的兼并及重组是跨国公司对华战略的主要行为方式。通过具体案例分析，结合我国轿车制造业的实况及未来市场的发展趋势，提出我国轿车制造业应该以重视创立自主品牌、培育在国际合作化前提下的自主开发能力；以B级车的开发为自主品牌创立的切入点；建立自主品牌产品的制造基地为应对策略。     

自主开发:我国汽车工业不容忽视的课题

改革开放后，我国的汽车企业与国外先进的汽车企业相继成立了合资公司，这使汽车技术跃上了新的台阶。加入WTO后，这种合作将会进一步加强，汽车工业的技术水平会进一步提高。然而，值得注意的是，尽管不断地引进新产品、新技术，但我国汽车企业的自主开发能力并没有达到相应的水平。     

对"民族产业"和自主开发的思考

1重思"民族汽车产业" 汽车产业在许多国家被视作支柱产业,其原因在于汽车产业对实现经济增长的重要作用,以及对上下游相关产业的巨大关联作用,汽车工业也被看作国家制造业整体水平的象征,甚至是国家综合竞争力的体现.