计及出租车充电行为的微电网能量管理研究

针对可再生能源发电和电动汽车并网的不确定性给微电网运行的经济性和稳定性带来挑战，本文在设定不同充电场景的基础上，构建了考虑光伏发电和出租车充电不确定性的微电网经济运行模型，以最小化微电网总发电成本为目标，各分布式电源的功率限值与功率平衡为约束，采用混合粒子群优化算法进行求解，得到不同充电场景下各分布式电源的最优功率输出和系统在调度周期内的最低运行成本。优化结果表明，综合优化充电行为能提高孤立微电网的可调度性，使微电网的运行成本降低21.2%。     

基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究及应用

结合铁路设计人员对三维大场景应用需求不断提升，以及铁路三维GIS技术研究及三维可视化平台开发在勘察设计多专业综合应用方面尚存在不足的现状，开展了基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究，提出了不同阶段铁路三维大场景的制作方法，构建了铁路勘察设计数据库并开发了后台数据管理系统，研发了大场景铁路线路设计优化与决策系统(简称“大场景平台”),实现了铁路三维大场景网络化构建、多源数据管理以及三维虚拟踏勘、专业调查、线路优化、专业设计验证、成果展示等应用功能。经过铁路工程项目实际应用，大场景平台能够满足铁路勘察设计人员室内开展三维数字勘察与设计优化的应用需求，可明显提高铁路勘察设计作业效率及数字化技术水平，并为设计成果数字化交付打下了良好基础。     

T2T和T2G混合网络中的功率分配算法

现有功率分配算法大多基于理想信道状态信息(CSI)实现性能优化，在列车对列车(T2T)双移动端通信场景中并不适用.针对城市轨道交通系统T2T和车地(T2G)混合网络场景，引入CSI反馈延时，研究非理想状态时仍可保障通信质量的功率分配算法.考虑单蜂窝用户复用单T2T用户对情况，以T2G用户传输速率总和最大化为优化目标，构建多约束条件下的功率分配模型.首先，根据分步思想将非凸模型简化为最优分配功率计算和最佳复用用户匹配2个子模型；其次，利用线性规划分析可行域内目标函数的最优解及最优值，并通过二分法求解最优分配功率；最后，筛选出可行复用对集合后，利用匈牙利算法进行二分图匹配.仿真结果表明：该算法兼顾城市轨道交通系统中T2T通信中断概率约束和T2G用户传输速率，且可实现1.0 ms内的CSI反馈延时.     

基于无损跨尺度特征融合的交通目标检测算法

针对复杂道路环境下交通目标与背景区分度低、交通小目标密集度高、部分遮挡严重、容易产生漏检、误检等问题，提出了一种融合注意力的无损跨尺度复合空洞残差网络的交通目标检测算法。通过改进SSD基础骨干网络和残差结构，加强网络提取强表征性的高级语义信息能力，解决信息传递损耗和丢失问题。在此基础上提出一种新的多视野聚合空洞残差单元，通过设置不同膨胀率的空洞卷积，获得不同大小感受野，聚合上下文信息实现大目标与小目标的兼顾。提出一种新的无损失跨尺度融合模块，通过该模块进行通道重组，结合通道维度信息填充像素，实现跨通道像素信息融合，进一步提升特征提取的能力。同时引入了坐标注意力机制，将轴向的空间坐标通道信息有效整合到生成注意力图中，构建出能够捕获跨通道信息且包含方向感知和位置敏感信息的注意力残差单元与多视野聚合空洞残差单元。此外，通过引入Soft-NMS降低与高置信度预测框重叠度较大的目标框的置信度，增加二次检测机会，提升了网络模型召回率。最后引入解耦检测头以加快模型收敛速度和提高检测精度。在VOC数据集07+12上的试验结果表明，算法平均精度提升了6.46%,证明了提出算法的准确性和鲁棒性。     

基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法

提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法，首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性，然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本，得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险，并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列，实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明，相比于经典TTC指标方法，基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化，为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。     

汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究EI北大核心CSCD

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。     

面向智能汽车测试的弱势群体服饰色彩研究

智能汽车测试是其技术开发与应用中必不可少的环节，封闭场景下测试目标物准确反映真实道路环境下交通对象特性是保障测评结果可信的关键，而道路弱势群体服饰色彩是相应测试目标设计的关键参数，也是智能车测评相关标准中要求的一个主要指标。为此，通过对中国某省份2018～2020年间重大交通安全事故案例的分析和筛查，得出178例弱势道路使用者群体伤亡人员样本，首先提取样本服饰颜色，然后选取适当的色彩空间，将色彩数据从RGB(Red-Green-Blue)空间转换至LUV(Lightness-Chroma)空间。以转换结果作为聚类参数，采用K-means聚类算法，获取受害者样本基于季节、出行方式等不同因素下的服饰代表颜色。区别现阶段欧洲标准中目标物黑色上衣/蓝色长裤的搭配组合，黑色上衣/黑色长裤作用于符合中国国情的自动驾驶场景中测试目标物的服饰颜色更具代表性。鉴于中国新车评价规程(China-New Car Assessment Programme, C-NCAP)选取行人目标物与自行车骑行者目标物，将目标物服饰改为黑色上衣/黑色长裤组合，以测试目标物与测试车辆位置分别构建相对横向及纵向运动的多个场景，...     

基于三维大场景的铁路线路方案优化技术研究及应用

随着正射影像采集、无人机倾斜摄影、点云激光扫描等技术的发展，在GIS平台中构建三维场景的方法日趋成熟，现有的数字化选线软件多为图形、数据分离的二维设计软件，在GIS平台下开发的具备符合线路设计业务且勘察设计流程的软件较为欠缺，因此，从统筹规划、数据筛选和利用服务进行铁路选线的角度出发，开发GIS平台下的人机交互线路方案优化功能势在必行。将目前三维GIS领域的新技术应用于系统开发中，结合铁路选线的常规调整优化作业流程，提出基于GIS三维大场景中的线路方案优化流程、三维单一及二、三维组合场景下的线路方案优化方法。通过集成线路表达参数、平面交点、断链、纵断面等线路走向控制数据，对优化区域内的线路方案进行空间变换及同步调整，为线路设计提供更加直观、全面的环境信息，以及与之契合的线路空间实体。在铁路大场景系统中开发线路方案优化模块，通过对2.3 km线路方案进行功能应用，验证了本文所提方法的科学性和实用性。     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

基于全自动运行场景的信号系统与车辆系统控制时序设计

全自动运行工程中信号系统与车辆系统接口的控制质量决定着列车运行的安全性、可靠性及运行效率，同时也是设计谈判过程中的难点。提出以全自动运行场景为顶层设计的理念，通过梳理全自动运行信号系统与车辆系统的联动场景，对唤醒、联合自检、蠕动模式、自动校准等典型功能的控制时序进行设计，可为后续类似工程提供参考。