基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

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。     

邮轮儿童活动区域设计

来自国际邮轮协会的数据显示,每年有超过150万儿童乘坐邮轮出行.邮轮具有省时、省力、省心的特性使其作为最适合阖家出游的旅行方式之一,是缓解工作压力、远离城市喧嚣的盛宴,而且近年来邮轮亲子游愈发流行.因此在邮轮旅行中孩子是重要的受众群体,如何设计出新颖独特符合儿童心理需求的娱乐项目,让孩子爱上邮轮旅行,是设计的重点.从人机工程学、色彩设计、导向设计、安全性等多方面阐述邮轮上儿童活动区域的设计方针,层层剖析出设计师的基本设计思路和原则,让更多的人了解邮轮,了解邮轮儿童活动区域设计的理念.     

Ramsis眼点在汽车设计中的应用

Ramsis系统能根据不同参数调整人体模型、从设定的人体模型中提取眼点。介绍了Ramsis眼点的求取方法。以上海大众帕萨特轿车仪表盘可视区的求取为例，比较了使用Ramsis眼点集与使用SAE眼椭圆的区别：指出，SAE眼椭圆是从统计学角度描述驾驶员的眼点位置，而Ramsis眼点则从人体优化的角度描述眼点。     

基于UG平台的汽车驾驶舒适性评价

在介绍汽车驾驶人体舒适姿势的基础上，利用人机工程学原理和三维CAD软件UG(Unigraphics)，建立了可用于汽车设计和校核的三维人体模型；利用UG二次开发工具开发了汽车驾驶员驾驶姿势校核系统，最后给出了应用该系统和三维人体模型的一个实例。     

《交通需求管理理论与方法》获“第四届钱学森城市学金奖”提名奖

<正>2014年10月26日,"中国城市学年会·2014"与"第四届钱学森城市学金奖"颁奖会在杭州召开。同济大学晏克非教授的专著《交通需求管理理论与方法》荣获中国"第四届钱学森城市学金奖"提名奖。"城市交通问题"是钱学森院士生前倡导的城市学系统科学研究的主要方向。本届钱学森城市学金奖参评作品(专著、论文、研究成果报告等)共有369篇(部),包括由杭州国际城市学研究中心推荐的晏克非教授的专著《交通需求管理理论与方法》。经过初选、初评和组     

海军工程大学电气与信息工程学院

夏立——海军工程大学电气与信息工程学院院长1964年1月生,教授,博士生导师,电气工程、检测技术及自动化装置领域学科带头人,兼任湖北省自动化学会副理事长、中国电力教育院(校)长联席会常务理事等职。长期致力于电力系统智能化监测与控制技术研究,多项成果填补了国内空白,达到国内领先和国际先进水平。     

奥列格·帕乌洛维奇·沃尔洛夫

奥列格·帕乌洛维奇·沃尔洛夫,1942年出生于热列兹诺戈尔斯克。1965年毕业于列宁格勒造船学院,同年进入克雷洛夫中央科学研究院工作,现为该院首席科学家。《中国舰船研究》第二届编委会编委。他的研究领域为船舶流体力     

桥梁设计中的耐久性分析

随着经济的发展,我国桥梁工程的建设得到了大幅提高。但由于我国目前的桥梁设计水平还不够完善和成熟,所以非常有必要对其耐久性进行分析。文章就公路桥梁设计中耐久性的问题进行分析,并提出一些解决措施。     

可拓学理论在铁路工务系统安全评价中的应用

为客观评价铁路工务系统安全状况,应用可拓学方法建立铁路工务系统安全的可拓评价模型。算例结果表明,能够有效地对铁路工务安全状况进行排序,识别安全状态倾向、减少评价指标层级以及增加待评方案的区分度等优势,能更为有效地解决铁路工务安全风险评价问题。