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21.
自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
22.
为研究6 km长公路隧道全射流纵向排烟的可行性与有效性,依托羊鹿山隧道开展全射流纵向排烟现场实体火灾试验。试验在不利于排烟的下坡隧道(左洞)内进行,考虑5、10 、20 MW3个不同等级的火灾规模,并对不同工况下隧道内沿程风速、排烟时间等进行研究。通过对不同火灾工况下油盘火现场试验,得出如下结论: 1)现场火灾试验期间,羊鹿山隧道左洞内自然风速为1.0~1.6 m/s,与排烟方向相反,为排烟阻力; 2)隧道内开启6组以上风机时,下坡隧道内沿程风速大于3.0 m/s; 3)根据5、10、20 MW油盘火排烟试验结果,采用全射流纵向排烟方式能将隧道内烟气全部排出洞外,且从点火开始到烟气全部排出洞外的时间约为30 min。 相似文献
23.
为解决目前特长公路隧道通风方案比选时局限于送排式通风的问题,从方案设计角度分析几种不同纵向通风模式的功能特点、适用条件,结合送排式通风与互补式通风的特点,提出单通道互补式通风的组合通风模式,并以金门特长公路隧道为例,从全寿命周期角度,对“通风井送排式”“单通道互补式”“双通道互补式”“吸尘式”4种通风方案进行比选研究。结果表明: 1)送排式通风受通风井位置影响较大,从运营通风角度,宜设置在上坡隧道中部偏下风方向; 2)互补式、吸尘式通风能够突破通风井选址的限制,但对于超过5 km的隧道,需要设置专用排烟井; 3)单通道互补式通风省去送风井,保留了送排式通风的排烟功能,具备比选价值。 相似文献
24.
25.
以下穿岩堆段的丽香铁路黄山哨隧道为工程依托,对岩堆段地表开裂及洞内初期支护边墙严重变形的问题进行研究。地表埋设6根测斜管监测地表位移情况,洞内布置3个断面进行围岩压力、钢架内力、二次衬砌内力、初期支护与二次衬砌间的接触压力、锚杆轴力量测。在分析现场岩堆段洞内外受力机制及原因的基础上,根据数值计算结果优化二次衬砌断面型式及进一步加大二次衬砌厚度及配筋。采取以下措施控制隧道岩堆段变形: 1)地表岩堆土石接触面开裂处增设截排水措施; 2)加大隧道初期支护钢架型号及加长岩堆侧边墙径向系统锚杆; 3)加大隧道边墙轮廓曲率并优化隧道二次衬砌型式为圆顺型; 4)隧道预留变形量加大至30 cm; 5)隧道二次衬砌内净空预留50 cm补强空间; 6)隧道拱部设置42小导管超前支护。现场岩堆段采取以上措施后已顺利施工通过,根据洞内外监测结果显示,结构在安全可控范围内。 相似文献
26.
针对港内长周期波风险问题,使用MIKE 21 BW模型建立了港内波浪传播数学模型。模型的构建使用了白噪谱和天然波况作为入射波浪条件。基于白噪谱的模拟结果,使用数字滤波技术分析了港池固有共振周期,并给出了相应共振周期下的水面高程和能量密度分布;基于天然波况的模拟结果,提取了泊位处的波高时间序列,以30 s为界限,分离出了长周期波。以西非某港为例,探讨了港池的长波风险,模拟结果可作为港池布局的参考依据。 相似文献
27.
28.
29.
大跨隧道双侧壁导坑法施工力学行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合某城市道路,对大跨隧道双侧壁导坑法施工进行了弹塑性数值模拟,探明了施工过程中国岩深部位移、围岩稳定性,以及衬砌结构的受力特性.研究表明,围岩等级较高,围岩条件差的情况下,采用双侧壁导坑法在技术上是可行的,并且能够很好的控制施工过程中围岩的稳定. 相似文献
30.
城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献