智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

质量风险管理在科研生产中的应用

对质量风险管理的来源、基本流程进行介绍,同时结合风险流程简要讲述其在科研生产中的应用,旨在提升人员对质量风险管理的认识,倡导科研生产各环节树立风险思维,采用科学的方法去识别风险和控制风险,提升产品和服务质量。     

驾驶辅助系统中判断驾驶员制动接管的方法研究

文章梳理了自动驾驶中主动制动技术的主流执行方案,分析了各执行方案对驾驶员输入制动和自动制动的响应机理,明确了制动执行器内部表征驾驶员制动意图和自动制动意图的参数,提出使用制动执行器内部参数准确判断驾驶员制动接管的方法,即通过实际主缸压力值超出自动制动目标液压一定阈值,或响应驾驶员制动输入的目标电机转速超出自动制动的目标电机转速一定阈值,判断自动制动过程中驾驶员通过制动接管车辆的方法。     

基于D2D技术的车车通信研究

阐述车车之间实现直接通信的应用价值和意义。利用列车在RBC中的注册数据(车次号)及同方向列车在区间内相对固定的运行顺序,在RBC端加入列车通信管理单元协助列车完成身份识别,并对特殊情况下的列车通信管理单元的布置原则进行分析。探讨利用D2D技术实现车车之间的信息互通,在结合C3线路列车的运行特征与D2D技术的模式特征后,选择D2D基站中继模式建立前后行列车的通信模型。在车车通信系统模型建立的基础上,对该系统的故障因素进行分析,利用马尔科夫模型对系统可靠性进行验证,结果显示其可靠性满足目前铁路运输的需求。     

钢轨波磨对地铁车内噪声影响及其控制试验研究

随着轨道交通快速发展,车内噪声已成为列车运行中一个重要问题。为了研究某地铁车内噪声超标的原因,对该线路钢轨打磨前后车内噪声进行测试,分别使用A计权和响度来分析其声学特性,并比较A计权和响度评价车内降噪效果的差异。结果表明:波长0.025 6～0.051 2 m波磨是地铁车内噪声超标的主要原因,通过清除波长0.025 6～0.051 2 m波磨,6个测点声压级明显降低。通过A计权分析可知,钢轨打磨对前端和后端车厢降噪效果较为明显,而对中部车厢降噪效果不如前者。通过响度分析可知,列车前端和后端车厢的4个测点车内噪声总响度降低,而在中部车厢的2个测点总响度略有增大。评价噪声主观感觉大小的A计权低估了中部车厢100～300 Hz频率的噪声影响,而响度作为反映人耳对声音强弱感觉的心理声学参数,能够更为准确地评价低频车内噪声对人耳的影响。     

地铁列车障碍物视频识别系统设计

基于视频图像识别技术的列车障碍物识别系统,可以实现无人驾驶列车前进方向轨道内障碍物的自动检测。该系统通过采用2台独立的高清摄像机采集图像数据,经软件的智能计算分析,可识别列车前方是否存在障碍物,并实现障碍物与车辆之间的距离测量。该技术在业内属首次开发,可实现列车前方障碍物的检测,有效替代司机进行线路瞭望。目前本系统已通过功能仿真验证测试,拟在实际运行线路的列车上进一步进行功能验证。     

桁架结构损伤识别的单元模态应变差法

从桁架结构的受力特点出发,利用两节点空间铰接杆单元有限元法,由节点模态位移推导出单元模态应变,提出采用损伤结构前后的单元低阶模态应变差作为桁架结构损伤定位的动力指纹,建立一种基于杆单元模态应变的桁架结构损伤定位方法.数值算例分析表明,该方法能在低阶模态测试自由度信息条件下,针对单处或多处损伤、支撑处损伤、轻微或严重损伤,以及多种损伤共存等不同损伤状况的桁架,均具有损伤定位的能力;并能根据损伤单元模态应变的差值确定出损伤程度;且在一定噪声水平下具有较强的抗噪能力,适用于实际观测条件下的桁架结构损伤定位.