基于高速公路自然驾驶数据的自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型

为解决当前自动驾驶车辆跟驰智能性评价中存在的以主观评价为主、缺少微观驾驶行为数据支撑的问题,以高速公路自然驾驶数据为基础,从自动驾驶车辆与人工驾驶车辆驾驶行为一致性的角度出发,构建自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。首先,通过无人机视频拍摄和图像处理,获取了国内18个省份部分高速公路上的高精度车辆轨迹,利用K-means聚类方法提取了15 446组稳定跟驰数据。然后,采用描述性统计方法对速度、加速度、跟车间距及跟车时距等指标进行分析。通过Gamma分布拟合不同速度下的跟车间距,以不同速度下跟车间距众数为中心,将跟车间距按照样本量的70%、20%、10%划分为与人工驾驶车辆驾驶行为一致性较好、一般、较差等3种情况,以此为基础建立自动驾驶车辆跟驰智能性评价模型。最后,通过自动驾驶车辆跟驰试验,证明所建模型适用于自动驾驶车辆跟驰智能性评价,相比既有研究,该模型的特点是能基于全过程、微观跟驰行为数据对自动驾驶车辆做出综合的量化评价。这表明基于自然驾驶数据与驾驶行为一致性构建的模型能客观、量化评价自动驾驶车辆跟驰行为,可用于自动驾驶车辆跟驰行为研究与技术参数设计。     

基于强化学习与安全约束的自动驾驶决策方法

在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络（Deep Q Network, DQN）算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但...     

船用燃料电池混合供电系统仿真与分析

针对船用燃料电池的供电问题,提出一种混合供电系统.建立以质子交换膜燃料电池堆(Proton Exchange Membrane Fuel Cell Stack,PEMFCs)为主,锂电池和超级电容(Ultra-Capacitor,UC)为辅的能源组成结构,构建PEMF-Cs-B-UC混合供电系统仿真模型,采用经典比例积...     

城市轨道交通网络运营组织协调性研究

分析了城市轨道交通由单线管理向网络化运营转变过程中的实际问题,提出了分析网络运营组织协调关系的必要性.从路网运输能力均衡配置角度,阐述了网络运营协调的主旨,对影响运营组织的多个关键要素做定性分析.采用解释结构模型法,根据推移律特性,建立网络运营协调要素的多级递阶结构,对层次划分结果进行要素间的关联性分析.该结构模型可作为协调准则应用于运营组织过程,为网络列车运行计划的制定提供理论依据.     

克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用

在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线.这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体...     

甚高频数字交换系统发展现状及推进工作建议

梳理甚高频数字交换系统(VDES)发展现状,分析VDES技术发展趋势和发展过程中面临的挑战;综合对比国内外VDES基站、VDES船台、VDES卫星的技术优缺点,并在VDES国产化、应用开发、设备准入、甚高频数字链路监测、VDES-R模式、标准体系、实施承担对象等七个方面提出我国VDES系统建设思路.     

船舶自动识别系统(AIS)装船和检验要求

1 AIS概念和意义船舶自动识别系统(AIS)是一套应用于船与岸、船与船之间的海事安全导航和通信的重要技术设备。该系统为船舶安全航行和海事安全管理提供了一种新型而有效的手段。若所有的船舶都安装有AIS,则本船     

数字化教育人文精神缺失的反思与构建

对数字化教育人文意蕴的缺失进行了阐释,对数字化教育人文意蕴缺失的归因进行了详尽的分析,提出了一些在数字化教育构建中人文精神应注重和遵循的原则。     

中欧集装箱海铁复合运输网络脆弱性分析

中欧贸易运输涉及多个港口和车站,构成复杂的运输网络,网络枢纽节点受到自然灾害、安全事故等影响失效,导致网络仅局部连通,进而影响全局效率。为量化分析中欧集装箱运输网络在枢纽节点失效后的网络功能变化程度,基于中欧班列和海运航线网络构建海铁复合运输网络。在此基础上结合负荷-容量级联失效模型提出1种网络脆弱性仿真模型,模型考虑到节点容量、攻击方式及负载分配策略3类影响因素,并设定网络连通性及网络效率为脆弱性测度指标,仿真实验分析影响该网络脆弱性的因素与演化规律,并通过网络效率变化曲线判断了关键节点。结果显示,中欧集装箱海铁复合运输网络共计167个节点,网络具有无标度和小世界特性,度相关性系数为0.13,网络体现弱同配性,度值相近的节点倾向于互相连接;针对枢纽节点的蓄意攻击相比随机失效的网络更脆弱,失效节点数为3时,蓄意攻击下的网络连通性和效率对比随机失效时,分别下降20.15%和37.19%。从影响因素看,基于地理距离对失效节点负载进行重新分配的策略会加剧网络崩溃,节点容量的增加使网络更为鲁棒,当容量冗余系数增到0.2后,脆弱性指标达到临界阈值,外界干扰不再对整体网络产生影响;海港失效对网络效...