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(一)突出信息主导,要求车辆装备维修保障必须具备实时、高效的指挥能力。车辆装备网络化维修保障指挥能力,是以信息系统为支撑,以指挥系统为主体,以科学编配保障力量和资源为目标.在获得保障信息、形成保障决策到最终转化为保障行动的整个过程中所展现出来的态势综合判断、力量决策运用和协调组织控制等能力的总和。信息化战争突出强调了信息的主导地位,面对战场范围广、战损程度重、保障要求高的严峻形势.车辆装备维修保障指挥机构需要采取统一指挥、分散保障、机动灵活、快速高效的指挥方式,实施全要素、全方位、全系统的指挥控制,实现保障命令与作战命令同时下达.保障行动与作战行动无缝链接的信息化协同。 相似文献
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因技术和法规等因素限制,智能汽车短时间内难以实现L1级到L5级的快速跨越,人机共驾将长期存在;基于触觉引导的人机共享控制技术为L2级智能汽车人机共驾提供了有效的人机共享控制途径。通过综述国内外车辆人机共享控制技术相关问题的研究现状,重点分析了基于触觉引导的车道保持、换道、避撞、倒车辅助等人机共享控制在路径规划、意图决策和权限分配转移等过程中,可能会造成人机冲突进而导致车辆稳定性降低、行车安全性变差和驾驶员操作舒适度与自由度恶化等关键问题。同时针对人机共享控制中固有的驾驶人风格及认知差异进行了探讨,以期进一步明确人机共享控制器的设计方法及人机冲突产生的机理。提出未来应在大量仿真或实测行车数据的基础上不断迭代优化智能系统,提高智能控制系统对行车环境和驾驶人状态识别的精准度,从而合理分配人机共享控制权重,有效解决人机冲突、车辆稳定性、行车安全性、驾驶员操作舒适性和自由度等问题。基于现有研究存在的问题,指出自适应性触觉引导共享控制器、权重分配共享控制器、基于神经肌肉反应共享控制器及基于高级辅助驾驶系统共享控制器等将是智能汽车人机共享控制的主要研究方向。 相似文献
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为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。 相似文献
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道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境,其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论,构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型(Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing,LSTM-LC)。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用,对换道行为影响因素进行分析;同时,为了提升模型的迁移性,引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求,使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation(NGSIM)构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型,以均方差MSE作为损失函数,使用RMSprop优化方法进行训练,对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后,针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明:相比GRU-LC模型,LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确,在模型的精度和迁移性上有着显著的提升;GRU-LC模型的均方差为4.64 m2,迁移性均方差为119.82 m2,而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m2,迁移性均方差为79.58 m2,分别优化了31.5%和39.71%;通过引入道路横向偏移量M,可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%,且模型稳定性更强。 相似文献
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沃尔沃公司开发的铰接式专用车,一直领导着铰接式卡车技术的发展。其适用于在气候恶劣和没有道路的情况下,运送大批量物料及土方工程、并适用于采石场、矿山和垃圾处理等方面的作业。沃尔沃 D 系列重型铰接式专用车新品有效载荷在24~37吨之间,主要特性包括:铰 相似文献
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本文主要研究人机工程学在公交车驾驶室设计中的应用,从人机工程学的角度对驾驶室作业空间设计、座椅设计、人机界面设计等进行研究,以期达到使公交车司机驾驶更加舒适、安全、降低疲劳的效果,相关研究结果可以为城市公交车的人性化设计提供参考. 相似文献