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11.
自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。  相似文献   
12.
为了保证桥梁结构安全,并使维修效果最好,研究了如何确定桥面板最佳维修策略的问题。建立了桥面板维修的多目标优化模型。提出一种基于交互式遗传算法的维修策略优化方法,通过非精确偏好信息引导遗传搜索,使种群朝着多个目标的最佳综合性能进化。引入适应值共享方法增加种群的多样性,最终获得符合决策者偏好的解集。并通过算例进行了分析验证。结果表明,基于交互式多目标遗传算法的混凝土桥面板维修优化方法可以在有限的桥梁维修资源和良好的维修效果之间进行折衷,不仅获得一组比较理想的维修方法组合,还可以考虑决策者的个人倾向,降低了维修策略的选择难度,为桥梁管理者提供了有力的决策支持。  相似文献   
13.
据航空周刊报道,5月29月,1艘德国潜艇在水下成功试射了一枚光纤制导的“潜射交互式防御和攻击系统”(IDAS)导弹.标志着德国在水下战领域达到了一个重要的里程碑。  相似文献   
14.
装备交互式电子技术手册(IETM)是结构化、交互化的、智能化的装备技术数据的载体。IETM技术的推广和应用是信息化作战条件下我军对航海导航装备保障信息化提出的必然要求。文中首先分析和总结了IETM的国内外发展状况,进一步阐释了GJB6600的颁布实施对推进我国IETM具有重要意义。深入的研究了基于GJB6600标准的IETM的一般开发流程,并针对我军航海导航装备使用和维修的实际,对GJB6600的IETM通用开发平台进行了设计。  相似文献   
15.
舰船装备的信息化保障是部队战斗力的重要因素之一。传统的装备维修保障方式已无法满足部队信息化建设的要求,通过交互式电子技术的运用,建立实时交互的舰船装备管理平台,可提高装备维修保障信息化管理的水平和效率。针对舰船装备发展趋势及维修管理的要求,采用VB软件和Access数据库编制了某型舰船装备交互式电子技术手册。通过该手册,可方便快捷地浏览、查询、添加和删除设备的三维模型、工程图、故障案例和维修标准等信息。手册的应用极大的促进了舰船装备的信息化管理水平,具有广阔的应用前景。  相似文献   
16.
来自ASW直升机的威胁不断增加,除了装备一套合适的防御系统外,未来的潜艇将别无选择。该系统将配置水下发射的小型近程导弹。  相似文献   
17.
罗自来  常汉宝  张晓怀 《船舶》2009,20(4):55-58
舰船机电设备的信息化保障是部队战斗力的关键因素之一。传统的设备维修保障方式已无法满足部队信息化的要求,通过交互式电子技术的运用,建立实时交互的舰船机电设备管理平台,可提高机电设备维修保障的信息化水平和效率。针对舰船机电设备发展趋势及维修管理的要求,采用VB语言编制了舰船机电设备交互式电子手册,并对研制过程中的主要技术问题和系统进行了介绍,对于编制设备技术手册和舰船完工文件具有指导作用。  相似文献   
18.
为了满足三峡升船机齿轮箱维修保障的需求,文章基于对齿轮箱模型构建、交互式电子技术手册(IETM)、虚拟拆装等关键技术方法的研究,设计并开发了一套具有良好交互性和实用性的齿轮箱维修辅助系统。该系统能够为维修人员开展维修保障工作提供可靠的信息支持和技术指导;同时也为维修人员提供了一个良好的拆装训练平台,帮助维修人员更好地掌握齿轮箱的结构特点以及拆装流程。  相似文献   
19.
交互式件杂货码头装卸工艺CAD系统主要包括设计计算、绘图以及数据库管理、图形库管理等模块。文章主要介绍系统结构、各模块功能及特点。  相似文献   
20.
将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。  相似文献   
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