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21.
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。 相似文献
22.
采用扣除系数法对快慢车模式下的城市轨道交通线路通过能力展开研究。先根据扣除系数理论设定基准列车,并以某线路若干个中间站为例设定列车越行的判定条件;然后确定模糊开行比例范围、铺画5种不同开行比例及越行次数的列车运行图,并分别列出扣除系数、损失通过能力及实际通过能力的计算表达式。最后以上海轨道交通16号线为例,结合线路输送能力及客流需求进行对比分析,确定高峰时段线路通过能力最佳的开行比例。 相似文献
23.
回转质量系数对高速列车牵引电算的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
高速铁路电动车组在列车编组方式、牵引及制动性能、列车运行控制模式等方面与普速铁路旅客列车有着较大区别。本文以高速动车组列车牵引计算特点分析为基础,从回转质量系数因素阐述了高速列车牵引计算指标参数的影响,并推导了基于回转质量系数的高速列车加速度、运行时分、加速距离及制动距离等指标国际单位制表达式,最后以CRH3型动车组及京津城际铁路线路纵断面为依据,进行模拟计算分析得出回转质量系数对牵引计算指标的影响规律。 相似文献
24.
土质路基荷载下地基反力试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地基反力σ能够反映荷载作用下地基受力的情况,但其在土质路基特别是高压实度土质路基荷载作用下的研究并不多。本文通过现场及室内离心模型模拟土质路基的填筑及放置过程的试验,对地基反力进行研究。研究表明:高压实度土质路基荷载作用下地基反力呈弧形分布,路基宽度范围内地基反力小于γH值,靠近坡脚的路基边坡区域大于γH值。路基中心处地基反力σc与路基宽高比b/H有很大关系,当路基宽高比b/H较小时,σc与γH值差距较大;当b/H较大时,σc与γH值差距减小;当b/H大于10时,σc基本等于γH值。本文结合试验结果得出考虑b/H影响的路基中心处地基反力σc的计算方法,提出新的地基反力沿路基横断面的计算公式,使路基荷载下地基反力的计算结果更接近实际;结合试验得到路基中心处实测地基反力及地基沉降值,对两种中等压缩性土地基在路基荷载作用下的地基反力与地基沉降的关系进行讨论,得出其相关性较好的地基反力系数,为今后土质路基荷载作用下地基反力系数的应用提供了参考资料。 相似文献
25.
26.
地铁列车模拟驾驶器故障处理系统用于培训司机的故障实时处理能力。介绍了多媒体故障处理系统的主要功能。早期的故障处理系统功能相对简单,只能实现部分硬件的故障处理操作培训。多媒体故障处理系统应用CGI计算机成像技术来完善其环境逼真程度,通过软件仿真实现无法在硬件上完成的故障处理操作,同时虚拟列车设备,对难以用硬件完成的列车部件进行全数字化仿真,实现覆盖列车运行中所遇到的各类故障的处理操作。功能完善的多媒体故障处理系统大大提高了培训质量,节约了培训成本,能培养同时具备实际操作和故障应变处理能力的司乘人员,从而保障地铁列车的安全平稳运行。 相似文献
27.
针对目前上海轨道交通快速发展的现状以及对司机培训的需求,提出了一种通用桌面模拟驾驶台的解决方案,介绍了其系统结构,并进行了系统实现。该通用桌面模拟驾驶台通过更换司机控制器结合虚拟仪表技术,能实现多种列车类型的模拟驾驶培训,达到了较好的培训效果。 相似文献
28.
29.
详细介绍重庆跨座式关节型道岔运动系统的仿真设计过程,阐明如何在设计中布置驱动点、计算曲臂长度、布置导槽、获得台车运行轨迹。通过道岔的运动特性分析和道岔的驱动扭矩计算,全面了解道岔的运动特点和各个驱动点的受力状况。 相似文献
30.