基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆网络的车辆轨迹预测

针对传统算法无法满足复杂交通场景下无人驾驶车辆对周围运动车辆轨迹预测需求的问题,提出一种基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的车辆轨迹预测方法.首先利用一维卷积神经网络(1DCNN)提取由传感器所获取的车辆运行状态观测数据的潜在特征,然后将以序列方式构造的具有时空关系的特征向量作为BiLSTM网络的...     

基于航迹偏差角和航向差的自航模运动轨迹控制方法研究

针对水面自航模运动轨迹传统控制方法的缺点,提出用航迹偏差角代替航迹偏差、航向差代替偏航角速度为输入变量的模糊控制方法。通过实船试验,与传统控制方法相比,改进后的控制方法操控性更强、轨迹波动更小。     

混批式智能下车体制造中心集成开发

为满足多样化、差异化的市场需求,推动公司制造能力向数字化、网络化、智能化方向转型,提出混批式智能下车体生产线开发方案.该方案基于柔性生产理念,建立了车架调配中心;设计出"风火轮"结构式工装夹具;又提出一种"三点法"虚拟仿真程序用于焊点定位,提高了现场仿形效率,最后设计了同平台以及跨平台夹具兼容与切换方案.结果表明该开发...     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

飞机牵引滑行入港安全运动路径生成及其轨迹跟踪控制方法

针对飞机紧急降落后无法继续利用自身动力滑行入港场景，研究使用牵引车牵引其滑行入港的方式，考虑牵引滑入时机轮与机场跑道及滑行道边缘的安全净距，分别提出适用于机型-机场匹配时的牵引车-飞机系统的铰接点过中心线(HPOC)法和不匹配时的飞机主起落架几何中心过中心线(GCOC)法，并基于2种方法建立运动学模型，在净距及飞机前轮转角约束下对系统转弯滑行入港运动进行轨迹规划。基于GCOC法建立连续非线性系统的轨迹跟踪模型，通过线性二次调节器(LQR)对不同权重系数及存在初始偏差的轨迹跟踪问题进行了研究。结果表明:牵引车以HPOC法牵引飞机在与其机型不匹配的机场滑行入港时，机轮会发生碰撞危险；而采用GCOC法时其运动轨迹可以满足跑道及滑行道边缘的安全净距要求。在对系统进行轨迹跟踪控制时，当将飞机主起落架几何中心的横、纵坐标权重系数Q₁、Q₂及表示飞机姿态的角度权重系数Q₃均设为100，而表示牵引车姿态的角度权重系数Q₄设为0时，即:Q＝(100，100，100，0)，该方法可将实际牵引滑行入港轨迹与参考轨迹的偏差保持在0.05~0.1 m以内，且能够在10 s左右抑制系统状态变量误差，并使控制变量达到稳定；同时能够在12 s左右修正系统的初始偏差，相较于单机偏差修正的10 s，具有可接受的效果。