人机协作系统中车辆轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

自动驾驶系统需具备响应驾驶人意图且有效执行驾驶人意图的能力，以解决人机协作系统中存在的人机冲突、人机优势融合等问题。提出决策层“以人为主”、执行层“以机为首”的人机协作关系，构建包含驾驶人意图识别模块、基于意图识别的轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块的人机协作一体化控制系统框架，并重点对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展研究。首先，结合双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）与注意力机制模型建立换道轨迹规划模型；在改进人工势场算法中引入模型预测控制并建立避险轨迹规划模型。其次，通过开展驾驶模拟器试验建立换道与避险驾驶行为数据集，为拟人化模型训练和模型参数确定提供支撑。然后，综合考虑车辆状态变量、控制输入与输出以及道路结构参数等约束条件，构建基于最优转向前轮输入的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器，实现对规划轨迹的精准跟踪。最后，基于驾驶模拟器搭建人机协作系统硬件在环测试平台，对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展硬件在环测试与验证。结果表明：换道与避险规划轨迹光滑且平稳，轨迹跟踪控制过程中，车辆航向角与前轮转角变化平稳；所构建的轨迹规划与轨迹跟踪控制模块在确保安全性前提下可实现不同场景中的车辆运动控制需求。     

考虑智能网联近邻车辆信息的交织区换道风险预警

面向车辆换道风险预测时特征差异大、样本不均衡、参数调优时间久的问题，将高精度微观车辆轨迹数据与超参数优化机器学习方法相结合，提出了一种可应用于智能网联车辆(ICV)的交织区换道风险识别与预警方法；基于无人机航拍视频，从广域视角提取了城市快速路交织区时间精度为0.1 s、空间精度为每像素0.1 m的换道轨迹，测算了车辆间距、矢量速度、加速度、接近率、速度角度等换道风险感知信息；引入考虑近邻车辆信息的换道TTC模型，以反映车辆汇入或汇出主线的迫切需求，描述其在不同位置的换道行为差异性；结合15分位数法和四分位差法，划分了换道风险预警等级；基于准确率、真阳性率、灵敏度等多项评价指标，遴选并对比了线性分类器、支持向量机、K近邻以及RUSBoost模型换道风险预测结果，得出交织区换道风险实时预警优选模型，针对优选模型进行了超参数优化与验证。研究结果表明：RUSBoost模型为优选模型；超参数优化机器学习方法迭代至第24次时，RUSBoost具有最小误差与最佳点超参数；RUSBoost、BRUSBoost优化模型预测准确率分别为91.40%、99.80%,AUC分别为0.96、0.99;BRUSB...     

驾驶机器人车辆的多模式切换控制EI北大核心CSCD

为实现不同驾驶工况下精确的车速与轨迹跟踪,提出了一种驾驶机器人车辆多模式切换控制方法。通过分析驾驶机器人操纵自动挡车辆踏板与转向盘的运动,建立了驾驶机器人加速与制动机械腿和转向机械手的运动学模型和车辆纵横向动力学模型。在此基础上,设计了加速/制动机械腿切换控制器、模糊PID/模糊PID+Bang-Bang车速切换控制器和模糊PID/模糊PID+Bang-Bang转向切换控制器。加速/制动机械腿切换控制器以目标车辆加速度为切换规则,协调控制加速和制动机械腿,车速切换控制器以车速误差作为Bang-Bang控制器的模式决策准则和模糊PID控制器的输入,转向切换控制器以轨迹跟踪侧向误差作为Bang-Bang控制器的模式决策输入,并以当前与下一个控制时刻横摆角速度之差作为模糊PID控制器的输入。仿真和试验结果验证了所提出方法的有效性。     

一种计及姿态变化的船舶阻力预报方法

对于航行于水面的舰船,船体姿态会随着航速的增加在航行中发生明显变化,这种姿态变化后的阻力较通常计算的以约束模型为基准的阻力预报是有明显差别的。采用CFD方法实现了以KCS船为模型进行模型自由状态下的阻力预报,并和相关实验数据进行了比较。结果表明,该方法避免了由于船体运动造成流场网格扭曲与计算发散等问题,具有良好的稳定性。另外,该方法充分考虑了船体姿态的影响,计算结果令人满意。     

基于声传递向量法的锥柱混合结构声学特性分析

为解决多工况载荷下复杂结构的计算效率问题,采用基于边界元原理的声传递向量ATV方法进行声学数值预报,与FEM/BEM方法对比表明,两种方法在整个频段的计算结果基本一致;将该方法用于求解多工况下锥柱混合结构模型的远场声学响应,讨论模型锥度及肋骨因素对声场特性的影响,得到肋骨对声场的作用要远大于锥度的影响;利用对模型的声辐射贡献量的计算结果,对模型局部面板进行阻尼处理,降低了声场的噪声峰值和平均噪声声压级。     

基于l_1范数最小化的水下圆柱壳振动声辐射预报北大核心CSCD

基于模态叠加理论,将圆柱壳结构在流体中的响应以真空中振动模态形式展开,通过测点振动速度和模态矩阵建立以模态参与系数为未知量的欠定方程组。利用结构中低频段振动对应的模态参与系数的稀疏特性,采用l1范数最小化法求解基于测点振动所建立的欠定方程组,得到模态参与系数,从而重构结构振动速度场,最终采用边界元法进行声辐射预报。通过单层圆柱壳振动与声辐射实验结果和预报结果进行对比,验证了该预报方法的正确性。在此基础上,研究基于布置在内壳上的测点振动速度重构双层圆柱壳体结构振动和实现辐射噪声评估的可行性,并初步研究了测点数目和位置对预报精度的影响。     

公路隧道超前地质预报技术的应用

隧道多深埋在山体,其地质条件比较复杂,在施工中所存不确定地质因素以及潜在因素比较多,易引起各种突发事故,比如塌方、涌水、沉陷、突泥等,导致结构变形,严重时还会威胁到人员的安全。超前地质预报技术是指借助于相关技术方法以及手段对施工地质以及水文地质进行探查,预测可能出现地质灾害的不良地质的大致位置、性质以及规模等,为施工提供较为可靠且合理的依据,从而避免和降低突发事故的发生,保证施工质量以及安全。本文结合某工程实例就公路隧道超前地质预报技术的应用进行探讨分析。     

基于浮动车数据的车辆时空相遇关系分析

为研究离散时空数据之间的时空关系,以离散的浮动车数据为基础,提出了一种以时空路径为枢纽的车辆时空相遇关系分析方法.采用地图匹配方法对离散的浮动车数据进行空间插值,以获取车辆在空间上连续的轨迹;提出了根据邻接采样点的时间戳和轨迹进行线性插值的方法,以获取邻接采样点之间轨迹上任意一点的时间;以空间关系理论和Allen的时间段逻辑模型为基础,分析了不同时态关系车辆的相遇情况;最后,设计了基于浮动车数据的时空轨迹获取及时空相遇分析实验,并分析了车辆之间的时空相遇关系.实验结果表明:以连续时空轨迹为核心的分析方法,能较好地表达离散时空数据的时空关系.     

基于功效系数法和超前地质预报的隧道塌方风险预测

塌方是地下工程施工过程中最常见的事故之一,风险评价是衡量硐室塌方风险大小的手段。为确保施工安全,提出了基于功效系数法和超前地质预报的隧道塌方风险超前评价模型。综合分析塌方影响因素的基础上,选取岩石单轴抗压强度、围岩完整性系数、不连续结构面状态、主要结构面与洞轴线的夹角和地下水影响5个主要因素作为隧道塌方风险评价指标。采用TSP203系统和钻孔取芯的手段对评价指标进行定量描述,并基于功效系数法的基本原理,建立了隧道塌方风险预警模型。最后将建立的塌方风险预测模型应用于昌宁高速川风凹隧道的塌方风险超前识别中,结果表明该方法塌方风险识别具有较高的准确性,为隧道塌方风险超前预测提供一种新思路。     

非机动车安全左转的交叉口条件研究

在论述非机动车在交叉口处左转组织形式的基础上,针对比较典型的非机动车与机动车同相位直接左转的形式,通过建立机动车运行轨迹间最短距离模型;综合考虑左转车道宽度、绿化带宽度、中心线偏移量等参数对机动车左转轨迹的影响,得出非机动车安全左转的交叉口条件;通过实际案例分析,提出交叉口优化改善措施。