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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
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实际桥梁结构的整体有限元模型修正时自由度和单元数量较多,待修正参数多,有限元模型修正精度和效率低。为了提高有限元模型修正的效率,提出基于子结构的有限元模型修正方法。子结构方法是化整体分析为局部分析的方法,与直接修正大型桥梁有限元模型相比,子结构方法只需要计算每个子结构少量低阶模态,得到整体结构的特征解及特征解灵敏度,形成模型修正的目标方程和灵敏度矩阵,进而缩短模型修正时间。将基于子结构的模型修正方法用于怒江特大桥主桥(上承式钢桁拱桥)有限元模型修正,结果表明:修正后桥梁的前10阶频率与桥梁的模拟实测频率值相吻合,且模型修正时间仅为传统整体方法的56%。 相似文献
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多跨连续刚构桥采用边中跨同时合龙施工,在有效缩短工期、节约施工成本的同时,给施工带来了新的挑战.为解决边中跨同时合龙施工的关键技术问题,该文以白坪1号大桥为研究对象,首先建立其施工全过程的有限元模型,论证一次性合龙施工方法的可行性;其次,提出了基于多目标优化的连续刚构桥合龙顶推力计算方法;最后,为了避免合龙段混凝土在养护阶段开裂,提出了一种合龙段混凝土应力控制方法.研究结果表明:多跨连续刚构桥采用边中跨同时合龙相较于常规的逐跨合龙,成桥状态的主梁最大应力值相差不大,但主梁成桥线形有一定差别,合龙方式变更后需要调整施工预拱度和合龙顶推力值;提出的基于多目标优化的连续刚构合龙段顶推力确定方法和合龙段养护阶段应力控制方法效果良好,为多跨连续刚构桥边中跨同时合龙方法的实施提供了技术支撑. 相似文献
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数字城市的发展对基础数据提出更高的要求,获取地表三维空间信息的需求日渐增加。AS-900HL多平台激光雷达测量系统是一种集成高精度激光扫描仪与惯性导航的系统,可搭载在多种平台进行数据采集,具有工作效率高、扫描速度快、测点密度大、成果形式多样等特点。以鸭绿江白马浪至云峰大坝段河道地形测量为实例,对AS-900HL在河道地形测量的应用进行探讨。该河段地形高低起伏巨大,不具备直接接触测量的条件,由于对岸是朝鲜,无法登陆架设远程测量设备,也不能采用无人机航飞,属于实施难度很大的特殊河段。通过踏勘、路线设计、外业采集、内业处理和成果输出,验证了该系统在河道地形测量中的可行性。该系统适用于河道地形测量,尤其在特殊困难河段,能填补常规测量技术无法施测的空缺,可推动数字航道和数字城市建设。 相似文献
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抛石护岸工程水下抛石效果评价是工程水下质量控制的重点和难点。准确掌握和分析工程水下质量状况,对确保抛石护岸的施工质量起到了重要作用。GIS(地理信息系统)技术拥有强大的空间数据处理与分析能力,可用于对水下抛石效果进行多维度的定性与定量分析。分析结果可以准确评价施工质量、精准指导下一阶段施工、降低施工成本。通过对3个试验区的分析,总结出一般施工规律:1)由于工程区上游起始处以及下游深水侧容易产生冲刷,抛石效果较差。2)工程区中部及近岸区抛石效果较好,但容易过抛。 相似文献
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