AUV任务规划技术的研究

任务规划技术是水下机器人使命任务能否完成的关键，介绍了项目所研制的水下机器人体系结构、远程作业任务规划、路径规划的方法，给出试验结果验证了路径规划算法的有效性。     

自律分布系统(ADS)在监控系统中的应用研究

分析了传统的监控系统存在的问题 ,介绍了一种新的系统———自律分布系统ADS (AutonomousDecen tralizedSystem)。用ADS的系统概念来组建的新型监控系统较好解决了传统监控系统的不足     

基于封闭试验场的驾驶模型生成方法研究

本文从封闭试验场驾驶模型的特殊性出发,采用合理的试验方案,得到了高精度的车速,定位(经度和纬度),航向角等数据。然后进一步地利用支持向量回归算法,得到基于封闭试验场的轨迹模型和速度模型。最终形成了驾驶模型,为下游仿真提供了更为可靠的智能驾驶速度曲线输入,从而不仅可以部分代替实车试验,减少实车的制造,降低开发成本,而且还可以更高效主动的发现车辆设计中的缺陷。     

“翻转课堂”在大学英语课堂的应用研究

翻转课堂是新兴的教学模式,本文将翻转课堂应用到大学英语教学中,翻转课堂有利于增加学生学习兴趣,增强自我管理意识,提升实践动手能力和自学能力,提高英语综合能力,同时增加师生、生生互动,帮助学生更好地知识内化和吸收。翻转课堂真正实现了从以教师为中心向以学生为中心的转变。     

模型参数不确定条件下的自主水下航行器（AUV）自适应编队控制研究

研究了自主水下航行器的编队控制问题,基于编队参考中心思想为每个AUV构造了期望参考轨迹。将每个AUV的系统误差分为自身跟踪误差和与邻居AUV的协同误差两部分,在此基础上,针对AUV模型参数不确定性,提出一种自适应分布式控制律,使得每个AUV沿着自身期望轨迹运动,并与相邻AUV保持同步,从而与编队参考中心保持期望的距离,达到编队控制的目的。文章基于Lyapunov稳定性原理从理论上证明了闭环系统的稳定性,仿真结果表明所提出的算法是有效的。     

大秦线分散自律调度集中工程实施方案

根据大秦线重载运输的需求，以及车站计算机联锁设备、无线通信平台的情况，制定了大秦线分散自律调度集中实施方案。     

浅析CTC系统典型通道故障处理

以郑徐线郑州铁路局管辖区段为研究对象,通过分析线路的总体结构和系统情况,归纳总结了系统及部分典型通道故障的处理方法。     

自动驾驶环境下面向交叉口自由转向车道的交通控制模型

在未来自动驾驶环境下，自动驾驶车辆之间能相互配合、相互穿插地通过交叉口，而无需信号灯控制。因此，有必要研究新一代的能保障自动驾驶车辆安全高效通行的交叉口控制模型。已有控制模型可分为基于交叉口空间离散的控制模型和基于交叉口冲突点分析的控制模型，目前主要存在控制方式和模型非线性等方面的不足。建立了基于混合整数线性规划（MILP）的自动驾驶交叉口控制（Autonomous Intersection Control，AIC）模型，设计交叉口自由转向车道，允许交叉口所有进口道都能"左直右"通行，将交叉口空间离散为等距网格并建立网格坐标方程，考虑车辆在交叉口内部的行驶轨迹，建立车辆轨迹的上边界和下边界方程，确定行驶轨迹压过的交叉口网格，并建立网格被车辆路径占用的时间方程，使用同一网格同一时间只能被一台车辆占用的冲突点约束保障交叉口安全通行。模型以所有车辆通过交叉口的总延误最低为目标函数，通过将约束条件线性化处理，使用AMPL （A Mathematical Programming Language）并调用Gurobi数学规划优化器对模型进行求解。最后对模型效益进行了案例分析。结果表明：所提模型能有效处理自由转向车道的交通流到达模式，对比已有模型经常采用的先到先服务控制策略，该模型能整体优化车辆通行方案，降低车均延误50.51%，降低最大车辆延误29.12%，同时交叉口空间利用率提高了66.17%。     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

人机混驾环境下无信号交叉口自动驾驶汽车左转运动规划研究

为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口，在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上，提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型，利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图，以概率形式输出意图预测结果并实时更新，进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突；接着，在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型，生成一系列期望加速度；最后，基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景，对所提左转运动规划方法进行仿真验证，将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较，并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明：基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图；基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互；不同算法对比效果表明，所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。