基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器.设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小.尤其当车速较高时,改进后...     

基于合作博弈的合流区加速路段智能网联汽车协同控制

在智能网联环境下,为减少匝道合流区内车辆冲突、提高合流区加速路段车辆的舒适性与通行效率,提出了基于合作博弈的合流区车辆协同控制方法。首先,根据高速公路合流区道路条件和车辆运行状态,综合考虑行车舒适度成本和车辆通行延误构建加速路段车辆行驶的目标成本函数;然后,应用合作博弈对车辆通行次序进行分析,得到目标成本最小的车辆通行序列,并引入拉格朗日矢值函数求解车辆运动方程,推导出车辆在加速路段运行的最优纵向轨迹规划解析解。最后,以武汉市二环线某立体交叉口集散车道及匝道形成的合流区为例,构建合流场景并进行仿真实验,结果表明,相比于“先进先出”序列,所提合作博弈序列可使车辆行驶总成本降低4.54%,同时在保证车辆通行效率的前提下,使车辆行驶舒适度成本降低78.38%。这表明,在智能网联环境下,基于合作博弈的车辆序列能保持较高的通行效率,能提高行车舒适性。     

基于潜在特征的时空图卷积网络轨迹预测方法

为提高车辆轨迹预测精度,提出一种基于潜在特征的时空图卷积网络轨迹预测方法 CR-STGCN。首先,该方法特别添加了一个时间上更早、更长的历史轨迹作为输入,并基于该输入建立了潜在特征编码层。然后,CR-STGCN将该潜在特征编码层编码的潜在特征与时空图卷积编码的机动性与动力性特征拼接融合,并采用两层门控循环单元（Gate Recurrent Unit, GRU）解码出预测轨迹。最后,将采用时空图卷积编码和两层GRU解码的预测轨迹模型STGCN与CR-STGCN在NGSIM数据集上进行对比。结果表明,CR-STGCN在不同机动类型、交通密度场景下的预测精度均优于STGCN,证明了这一方法应用于车辆轨迹预测的有效性,为轨迹预测特征选取提供了新思路。     

基于车辆轨迹的高速公路异常事件自动检测算法

高速公路异常事件自动检测是有效保障道路交通安全和运输效率的重要手段,由于监控视频数据量巨大,现有自动检测算法存在实时性、准确性低的问题。为此本文提出了基于轨迹分类的对比性悲观似然（comparative pessimistic likelihood estimation,CPLE）算法。构建了包含车辆检测、车辆跟踪和轨迹分类3种功能的异常事件自动检测模型框架,采用YOLO v3对车辆进行目标检测,获得4类不同车辆类型的相关信息,采用简单在线和实时跟踪算法对车辆进行多目标跟踪,获得不同场景的异常事件车辆轨迹;基于半监督学习,采用极大似然法对车辆轨迹分类进行改进,引入对比性悲观似然估计,围绕其对比和悲观原则进行参数设置和标定,进行异常事件轨迹分类和确认,提出基于车辆轨迹的异常事件自动检测算法。以甘肃省G312线公路智能化检测系统为测试对象,共收集1 300段视频,形成530条测试集轨迹和630条验证集轨迹,测试结果表明：通过对不同场景异常事件进行检测和预警,基于对比性悲观似然估计的轨迹分类算法性能准确率达到89.7%,比自学习和监督学习方法的准确率分别高出23.6%和41.3%,尽管对散落...     

基于自然驾驶数据的高密度立交出入口车辆轨迹特征研究

互通式立体交叉是道路交通网络重要的节点,而随着相邻立交之间的间距不断缩小,逐渐形成了高密度立交群,容易造成交通拥堵,加大驾驶负荷和事故风险。为明确在高密度立交群出入口区段的运行风险和安全隐患,在重庆内环路选取了1簇高密度立交群作为研究对象,开展了实车驾驶实验。使用车载仪器采集自然驾驶状态下车辆轨迹数据,包含速度、实时行驶位置以及车辆中心与两侧车道线之间的横向距离;基于对实测数据的深度分析,明确立交出入口的车辆轨迹形态以及车道选择行为特征和驾驶人性别对轨迹形态的影响关系,挖掘车辆驶离（汇入）主线过程中的换道行为特征和驾驶风险影响因素。结果表明：(1)出入口类型对车道选择和轨迹形态有明显影响,相比于平行式出口,直接式出口的轨迹更顺畅,换道次数更少;(2)驾驶人在净距较近的2座立交驶入驶出时,进入主线路段更倾向选择辅助车道或者最外侧车道行驶,以减少换道次数;(3)出入口附近的主线车道数变化会影响驾驶人的车道选择行为;(4)驶离主线时,平行式出口的换道持续时间要高于直接式出口,而入口类型对于换道时间没有显著影响,78%驾驶人的换道时间为5～10 s;(5)出口区段的运行风险高于入口区段,可在出...     

基于粒子群算法的码垛机器人时间轨迹优化研究

阐述了码垛机器人的工作路径,根据D-H参数及机器人各关节坐标变换图进行运动学正逆解.应用Matlab对机器人码垛任务进行关节空间和笛卡尔空间轨迹规划.兼顾脉动连续性和减小计算量两方面要求,应用POS优化算法,考虑运动约束,并满足最大速度约束条件下对码垛机器人一个码垛周期的3-5-3次多项式轨迹最优时间求解,解决了多项式...     

基于动态距离窗的交叉口CAV轨迹规划算法

针对目前智能网联车(connected and autonomous vehicle,CAV)通过交叉口的轨迹规划算法无法兼顾效率与安全协同最优的问题,根据CAV驶入交叉口通信范围时的不同初始行驶状态引入动态距离窗(dynamic dis?tance windows,DDW)概念,提出适用于可控安全行驶条件下通行效率最...     

基于深度强化学习的智能网联车辆换道轨迹规划方法

以提高智能网联车辆换道安全和效率,降低燃油消耗为目的,该文提出了一种基于深度强化学习的智能网联车辆（ICV）换道轨迹规划方法。分析复杂交通场景智能网联车辆换道功能需求,设计了分层式智能网联车辆换道轨迹规划架构;兼顾车辆安全和换道效率,设计了基于完全信息纯策略博弈的换道行为决策模型;解耦车辆纵横向运动状态,构造了以燃油消耗和乘客舒适度为目标的联合优化函数,提出了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的智能网联车辆纵横向换道轨迹规划方法,得到了车辆纵横向优化换道轨迹,并利用搭建的3个典型换道仿真场景,验证了算法的有效性。结果表明：与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比,提出的方法在左换道和右换道实验中的训练效率平均提升了约10.5%,平均油耗分别减少了65%和44%,而且单步轨迹规划时间在10 ms内,能够实时获取安全、节能、舒适的换道轨迹。     

鱼雷水下发射的6-DOF运动仿真

为了直观、量化地描述鱼雷在发射出管的运动状态,研究质浮心间距对于鱼雷航行质心轨迹及姿态角的影响,本文通过建立鱼雷发射的网格模型,运用重叠网格方法和6-DOF方法对鱼雷出管的运动状态进行数值仿真分析。对仿真数据进行分析,得到了鱼雷运动时质心轨迹随时间的变化规律、姿态角随时间的变化规律、质心轨迹和姿态角随发射速度的变化规律和质浮心间距对于鱼雷运动姿态角的影响,以及鱼雷运动时的瞬态速度场分布。为鱼雷发射后运动姿态的调整和控制提供理论依据。     

船舶起吊机械臂轨迹规划精准控制方法研究

在船舶起吊机械臂上使用传统的控制方法,存在着误差大、精准度差的问题,为此提出了轨迹规划精准控制方法,并进行具体研究。首先在起吊机械臂上建立空间直角坐标系将其运行轨迹量化,在坐标系当中利用坐标齐次变换的方式,实现运动轨迹的空间规划,以规划结果作为基准从滑模控制和动力控制2个方面实现精准控制方法。通过速度控制实验和轨迹控制实验得出结论:精准控制方法的速度误差相比于传统PD控制方法低2.5,轨迹误差也能控制在–0.5～0.5之间,从而确定该方法具有更高的精准度。