基于非合作博弈威胁度的智能驾驶策略研究

本文基于非合作博弈竞争威胁风险度（CTRD），提出了在风险驾驶场景中的智能驾驶决策及执行算法系统。基于实时采集的博弈双方直接和间接信息，进行浅层和深层分析，计算每次竞争行为的CTRD，并在持续高频的连续博弈场景中对博弈威胁风险水平（CTRL）综合度量分类，以此建立驾驶员行为风险评估模型并标签化处理。此方法可描述具备较强相关性和行为逻辑的交互竞争，通过理性妥协以避免攻击性鲁莽驾驶行为造成的碰撞事故，在保障系统对危险驾驶场景及行为做出安全决策基础上提高通行效率。实验采用3 000多组实际道路的切入数据，对其中涉及博弈竞争行为进行比较分析。结果显示，在连续交互非合作博弈回合中，面对竞争威胁挑战，基于CTRD的驾驶策略预测与驾驶员实际行动呈相关性分布，标签化的CTRL对实际博弈行为预测符合度为94%。     

快递物流空铁联运场站布局研究

快递物流空铁联运是快递物流发展的新模式、新业态，研究其作业场景、功能区设置及场站布局具有一定的理论指导意义和实践应用价值。借鉴快递物流多式联运发展经验及典型实例，归纳分析其衔接模式、作业流程、功能构成，围绕高铁物流场站与航空货区一体布局，构建无缝衔接式空铁联运作业场景，提出功能区设置要求。在此基础上，根据高铁物流区、航空物流区位置关系和联运作业流线的不同，重点研究横列式、纵列式、相交式3种布局模式及适用条件，提出适应不同联运场景及作业规模的典型平面布局，并从作业模式及流程、功能布局两方面对空铁联运接驳区空间利用进行探讨，为空铁联运场站规划设计、推进空铁联运高质量发展提供借鉴。     

数据驱动的智能车个性化场景风险图构建

为实现智能车辆危险预警辅助功能，精确建立个体驾驶员的个性化辅助系统，提出一种数据驱动的智能车个性化场景风险图构建方法。构建复杂交通场景中动静态要素属性与要素之间隐含交互关系的图表征，使用图核方法对图表征数据进行相似性度量，处理分析驾驶员操作数据并获取驾驶员个性化场景危险程度评价标签。基于支持向量机训练识别模型，建立驾驶员个性化危险评价机理与场景特征之间的映射关系，以模型输出的危险程度评价标签与真实值进行实验对比。结果表明，基于场景风险图构建的驾驶员个性化危险场景识别模型识别准确率可达95.8%，比特征向量表示法提高了38.2%，能够有效地做出基于驾驶员驾驶风格的个性化场景危险程度评价。     

分心驾驶事故场景研究

为在车辆主动安全系统开发测试中提供具有危险性的典型分心驾驶场景，基于375例分心驾驶事故深度调查案例，确定了包括道路环境、参与方速度和运动状态3个方面的场景参数，对比分析国家统计数据与样本各事故类型间的特征，分别提取出关键特征参数，利用二阶聚类分析方法得到不同事故类型的11类分心驾驶事故典型场景，并结合关键特征参数进一步提炼得到4类核心测试场景。     

铁路数字人民币管理系统设计

为积极推进数字人民币在铁路场景的应用研究，结合数字人民币特点，分析铁路各类业务对数字人民币支付和管理的需求，设计了铁路数字人民币管理系统。该系统实现了交易处理、数字钱包管理、智能合约管理等功能，重点阐述了交易处理的4种交易方式的具体实现过程，对加速数字人民币在铁路场景的应用具有积极意义。     

预期功能安全场景库复杂度量化方法研究

基于Pegasus场景分层体系,提出了一种关于场景复杂度的量化方法,以此来评定场景数据的质量。该方法确定了每层要素的决定因素,根据决定因素确定每层要素的复杂度,通过求出各层要素复杂度之和,得到场景数据的总复杂度。此外,为了防止"过复杂"现象,提出了"母子库"法和"系统场景概率"法,将场景要素的复杂度乘以该要素的出现概率,得到修正后的复杂度。研究结果显示,通过该方法可以构建合理可用的场景库。     

加装传统AEB后的未避免事故典型碰撞场景与事故特征

为了解车辆装备自动紧急制动系统（AEB）后的典型人车碰撞场景及事故特征，在再现187例事故并采集碰撞前参数后，运用联合仿真技术评估传统AEB系统的效果，并用统计学方法分析未避免的73例事故（39%），获得6类典型的未避免人车碰撞场景。研究发现，未避免事故中：事故主要发生在照明条件良好、路面干燥的非路口，且95.88%案例中碰撞速度低于40 km/h；人车碰撞损伤均显著降低，但不同场景中降幅有差异；人地碰撞损伤降低方面存在不确定性，典型场景中61.9%的案例中人地碰撞损伤有增加风险，损伤增加比例随碰撞场景变化而不同。进一步分析发现，人地碰撞损伤增加的主要原因是AEB降低车速后行人落地顺序改变、人体下肢与车辆前端再次接触、人车碰撞位置改变等。研究成果不仅能为智能车主、被动安全研究中的实验设计提供边界条件，还能为设计更安全的AEB系统提供支持。     

基于动态博弈算法的切入场景下自动驾驶车辆运动规划研究

鉴于在车辆换道切入的场景中，自动驾驶车辆容易出现频繁的误减速、误避让，而造成通行能力和乘员舒适性的下降，提出一种基于主旁车动态博弈的切入场景决策规划算法。在行为决策层，根据切入场景中主旁车的冲突性关系，联立相关车辆运动方程建立整体系统的运动模型，构建考虑旁车状态的切入博弈模型，设计安全性和舒适性收益函数，进行驾驶行为博弈，输出行为决策结果。在轨迹规划层，根据车辆间距构建避障约束条件，以Sigmoid函数轨迹的变曲率和速度切向矢量的时间分量来构建车辆动力学约束。同时以加权收益方式联合考虑驾驶习惯和舒适性等需求，建立轨迹规划数学模型，求解得到满足上层博弈决策要求的运动轨迹。Carsim-Simulink联合仿真结果表明，在不同的初始条件下主车与切入的旁车能进行多种形式的合理的交互决策，准确完成切入场景下的运动规划任务，车辆能准确跟踪输出的轨迹，更符合一般驾驶习惯，提高了车辆的舒适性。     

金属3D打印技术工艺探索及应用

为了实现产品性能指标提升、技术创新、降成本、缩短制造周期、个性化定制目标，现阶段对金属3D打印激光选区融化（SLM）工艺制作铝合金（AlSi10Mg）与不锈钢（316L）材料零件进行了深入技术研究，主要对金属3D打印支撑工艺优化、无支撑技术探索、零件力学性能研究以及在汽车产品上的应用进行了深入研究，探索其实际应用场景；根据探索结果，总结了金属3D打印支撑技术工艺指导规范及无支撑技术工艺探索规律、总结打印零部件力学性能所能达到的具体数值，同时开发了汽车零件应用场景，通过金属3D打印激光选区融化（SLM）工艺替代复杂长周期高费用的传统工艺零件，为汽车零件进一步应用金属3D打印工艺技术提供了理论依据及实际应用案例参考。     

非限制场景下铁路机车车号定位检测方法

针对传统铁路机车车号定位检测模型泛化性较低，不适用于多种检测应用场景等问题，提出一种适用于非限制场景、基于YOLO(You Only Look Once)v4-tiny模型的铁路机车车号定位检测方法。文章采用空洞卷积代替标准卷积，增大机车车号特征提取感受野，提升传统YOLOv4-tiny模型的检测精度；建立铁路机车车号数据集（RLND,Railway Locomotive Number Dataset），用于模型训练，并对模型的检测效果进行验证。验证结果表明，该方法对铁路机车车号的定位检测精度为99.44%，检测速度为50帧/s，能够应对非限制场景下的机车车号定位检测需求。