自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

交通流速度时空二维预测方法

从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测.该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到.将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性...     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题,提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型,该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足,输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性,结果显示轨迹非常平滑,并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。     

基于自相关分析的交通流预测输入步长研究

目前的交通流预测研究中,输入步长主要取决于人为的选择,容易受到干扰,并且缺少从理论方面选择输入步长的方法。为了能够自适应地选取输入步长,基于交通流历史时间序列的自相关分析,以机器学习中典型的最小二乘支持向量机（LSSVM）、随机森林（RF）以及长短记忆（LSTM）3种算法进行多输入步长的交通流预测,探究以自相关系数值选取最佳输入步长的方法可行性。实验结果表明,在输入步长的自相关系数为0.80～0.91时,LSSVM能获得较优的预测精度,当自相关系数为0.47～0.51时,LSTM能有较好的预测精度,而RF交通流预测的最低误差对应的输入步长自相关程度较低,自相关分析方法 可能并不适用。     

航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换...     

基于北斗短报文的船舶连续轨迹传输压缩方法

本文开展基于北斗短报文数据传输压缩方法的研究.该压缩方法通过设计的短报文压缩编码规则,实现利用北斗卫星系统的短报文功能传输远离海岸船舶的连续轨迹.方法设计合理、简单易行、使用方便、传输快捷有效、性能稳定可靠、应用广泛,应用效果非常显著.     

昔榆高速水土流失预测研究

公路施工建设过程中,项目建设区内的原地貌将会被严重扰动,再加上强降雨的冲刷,可能造成严重的水土流失和生态环境破坏.以昔榆高速为例,根据工程布局和不同施工特点进行防治分区,并采用经验法对各防治分区水土流失量进行预测分析,进而确定出该工程水土流失的重点区域,为客观评价水土流失危害、开展水土保持监测提供科学依据.     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。