改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。     

基于系统动力学的港口吞吐量预测模型

将系统动力学方法应用于港口吞吐量预测模型。考虑了各种主要因素对港口吞吐量的影响，较好地解决了港口吞吐量预测方法中考虑系统因素较少的问题以及经济、社会发展水平的不确定性等影响港口吞吐量预测所产生的误差问题。采用宁波市港口各相关统计数据对模型进行了仿真和验证．结果证明该模型有效、可行。     

基于模型预测控制的锂电池主动均衡算法研究

为提高锂电池组电量均衡效率,提出一套高效主动均衡新算法,以均衡时间最短为目标,采用占空比动态调整均衡电流大小,使得在每个均衡周期内的均衡电流都是最优解,高效实现电池组电量的均衡控制。     

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。     

基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型

为提高复杂交通局面下的船舶航迹预测精度,提岀一种基于生成对抗网络的船舶航行轨迹预测模型(Gen-erative Adversarial Networks with Attention and Interaction,GAN-AI)对多艘船舶轨迹同时进行预测.通过编码器对船舶轨迹时空序列进行编码,设计交互模块对多艘会遇船...     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

电动汽车剩余续驶里程估算准确度分析

基于技术调研分析了电动汽车剩余里程估算相关影响因素及行业主流应用算法,结合实车测试对不同算法对应的剩余里程估算准确度进行对比分析,剖析当前行业技术现状及存在的问题,最后从提升用户体验的角度提出相关行业建议以及对未来技术发展的展望.     

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...