基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测

城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高，且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题，在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上，考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸，建立车辆间交互影响力场模型，提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子，重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息，并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性，得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性，在开源数据集上对算法进行迭代训练，并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明：SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升，且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降，预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3...     

双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。     

耦合深度学习-运动学的自动驾驶一体化换道研究

现阶段主流算法都面临着数据量不足导致的模型无法完全应对所有场景，从而造成换道失败或者影响换道过程中的安全性。提出了一种新的耦合深度学习-运动学的自动驾驶换道一体化模型。该模型基于经典BP神经网络，对神经元中的激活函数进行替换，从而克服已有模型的不足。通过CarSim仿真来研究了本模型产生的自动驾驶车辆换道轨迹的可跟踪性，结果显示本模型可以更好地学到人类的安全换道行为，可推广使用。     

An improved method for estimating internal solitary waves force on small circular cylindrical structures

Theoretically calculation and laboratory experiments were performed to investigate the horizontal force exerted by internal solitary wave (ISW) on small circular cylindrical structures. Improvement in calculation of drag force and inertia force by introducing two-drag-coefficient method and spatial derivative of velocity into the calculation of force by eigenfunction was made based on systematically study on theoretical foundations. Particle image velocimetry (PIV) method and high precision force sensor were used to measure the velocity and force exerted by ISW, respectively. ISW waveform was traced by analyzing image frames follow grayscale threshold method. For the first time, components of horizontal force were calculated from PIV data, which show good agreement with theoretical one. Moreover, series comparisons between experimental data and calculational results were carried out to examine the proposed method. The results show ideal accuracy of the method and significant improvement comparing to the traditional method.