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。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

汽车饰件在吐鲁番双重极端环境中的耐候性表现及分析

文章对近4年以来在新疆吐鲁番盆地开展自然气候环境老化试验的32辆试验车的老化问题进行了统计分析,并结合皮尔逊相关系数法,考察变形、松动、异响、变色、渗析物、脱胶和操作力异常等常见劣化现象出现频次随季节的变化。结果表明,变形、松动及异响等力学性能变化现象在全年持续出现;变色、脱胶和渗析物等劣化现象主要集中出现在夏季中后段;冬季低温环境容易产生操作力异常等阶段性或永久性的劣化现象。     

2011年北京奔驰E260L发动机无法启动

车型:配备M271EVO发动机。故障现象:客户投诉发动机无法启动。故障诊断:询问客户说,早上突然出现发动机无法启动,然后就拨打救援电话拖车进厂。检查车辆功能,结果车辆无法启动,COMAND显示屏提示“防盗保护已激活”的信息,大灯无法开启。接上奔驰专用的诊断仪(DAS)对车辆进行快速测试,发现有不少控制单元无法检测到,而其他控制单元大都报出CAN网络通信存在故障,故障石A如图1~图3所示,少数几个模块正常。     

USV复杂水域环境综合感知技术

从无人水面艇（Unmanned Surface Vessel,USV）所处的工作环境,分析单目摄像头、双目摄像头、海事雷达、激光雷达等传感器的组成原理、优缺点、性能测试。介绍多传感器数据在USV上的融合原理、融合流程及其应用情况。经过实船海上试验,多传感器数据融合指标良好,较好地解决USV在复杂水域安全航行的感知技术问题。所描述的感知技术,对设计和研发搭载不同任务的USV,识别不同工作场景环境,具有积极的参考价值。     

基于LSTM的滚动轴承寿命预测

针对滚动轴承剩余使用寿命预测难、一般的神经网络预测精度差的问题,提出了一种基于振动信号时域特征,结合滚动轴承理论寿命值和具有处理时序特征功能的LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)剩余使用寿命预测方法。首先按照时间顺序提取振动信号的均方根值、峰度、偏斜等15个时域特征作为判断滚动轴承退化的特征值;然后将其输入到LSTM中,将网络输出的轴承退化值设定为[0,1],0表示轴承完好,1为完全退化;最后采用滚动轴承理论寿命计算公式,根据滚动轴承的转速和载荷计算滚动轴承的基本额定寿命,结合其理论寿命和退化值得到定量的剩余寿命。试验结果表明,LSTM与理论寿命结合的滚动轴承寿命预测方法相比于一般的神经网络具有较高的预测精度。     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

列车网络控制系统时延特性研究

针对列车网络控制系统在列车运行中产生的时延问题,通过搭建列车网络控制系统时延测试模拟平台,研究列车通信过程中控制系统的时延特性。根据时延特性分析出TCN网络各子系统的时延影响因素。重点研究任务周期与源端口特征周期对网络控制系统时延的影响。利用TCN网络分析仪测出系统时延,结合所得数据归纳出系统时延的变化规律。通过分析任务周期与特征周期的匹配关系对系统时延的影响,获得减少时延抖动的方法,达到减小网络控制系统时延的目的。     

铁路下一代移动通信系统LTE-R检测技术研究

GSM-R应用过程中,在频率规划、传输速率和系统应用等方面受到较大限制,我国铁路已确定下一代专用移动通信系统的发展方向为LTE-R。从带宽、网络结构和系统承载的业务等方面分析LTE-R系统与GSM-R系统的异同;基于LTE-R所承载的业务,前瞻性地研究了LTE-R相关检测技术及其检测系统的架构和组成,为LTE-R系统日常动态检测提供技术积累和系统支撑。     

苏州轨道交通2号线轨道减振措施性能测试分析

在苏州轨道交通2号线隧道内采用III型轨道减振器扣件、中量级钢弹簧浮置板道床以及重型钢弹簧浮置板道床等3种减振措施的代表断面上,采用落锤法测量钢轨、轨枕、道床及隧道侧壁测点的振动时域信号,计算得到各断面上测点的传递函数,并评价分析了这3种减振措施的性能。选取对列车振动较敏感的轨道下穿居民小区路段进行地面振动测试,分析了地下列车运行对居民生活的振动影响。研究结果表明,苏州轨道交通所采取的大埋深及重型钢弹簧浮置板道床等减振措施是卓有成效的。