面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。     

5G-R高铁车站场景MIMO天线阵列结构与传输性能研究

面向5G-R高铁车站应用场景,在2 155～2 165 MHz频段采用射线跟踪仿真技术,对4种不同天线阵列排布方式的MIMO系统多层传输性能进行对比研究。通过研究采取不同收发端天线阵列排布方式时的信道相关性,计算每个接收点位所能达到的MIMO系统最大传输层数,获取各层数对应的信噪比,计算在不同调制方式、不同天线排布方式下每个接收点位的下行峰值传输速率,确定面向5G-R高铁车站场景的MIMO系统最佳传输层数。仿真验证结果表明,面向5G-R频段高铁车站应用场景,基站端采用线阵、车载端采用方阵排列,可取得最佳峰值传输速率。研究结果可为5G-R专网建设中高铁车站部署MIMO系统提供技术积累和理论依据。     

基于高斯伪谱法的自动驾驶车辆状态研究

针对自动驾驶车辆的多阶段多约束轨迹优化问题,根据高斯伪谱法的思路,建立了基于场景的环境模型和车辆动力学模型,设置了车辆动力学约束、速度约束等各种状态约束,包括自动驾驶在每一阶段的起始状态和终了状态等参数的约束条件。采用高斯伪谱法通过将控制变量和状态变量进行离散化来获得其近似表达式,从而将自动驾驶的轨迹规划问题转化成性能指标的优化问题,最终求得了自动驾驶车辆的安全、有效的路径轨迹。研究结果表明:高斯伪谱法具有计算精度高、求解速度快的特点,能在考虑各种约束条件下,实现多阶段轨迹优化。     

新能源船舶路径跟踪自抗扰控制方法

新能源船舶运动路径控制属于欠驱动控制,传统PID控制动态性能较差,无法适应新能源船舶运动中遇到的扰动问题。本文在对新能源船舶进行运动分析的基础上,提出一种新能源船舶路径跟踪自抗扰控制器的设计方案,该路径跟踪自抗扰控制器包括舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器等,对舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器进行了详细设计,使用Matlab对新能源船舶自抗扰控制进行了仿真,得到了轨迹跟踪、首向角变化以及速度变化的仿真结果。仿真结果表明,设计的控制器能够对设定轨迹进行跟随,具有较好的稳定性。     

改进的中心差分卡尔曼滤波水下被动目标跟踪

中心差分卡尔曼滤波是目标跟踪领域中常用的非线性滤波方法之一,但在单站的纯方位目标跟踪中,有时受观测站的运动轨迹、观测噪声等影响,中心差分卡尔曼滤波会出现滤波不稳定甚至发散的情况。针对这一问题,本文提出一种基于奇异值分解平方根的中心差分卡尔曼滤波改进方法。通过采用QR分解和奇异值分解2种不同的方式计算协方差的平方根,代替协方差矩阵参与运算,增强算法的稳定性。通过3种不同情形下的仿真结果均表明,所提方法与常规的中心差分卡尔曼滤波和经典的平方根无迹卡尔曼滤波方法相比,具有最低的均方根误差。     

高植被覆盖下铁路隧道口危岩落石风险评估

山区铁路选线受地形条件制约,高陡边坡或陡崖地段的隧道洞口常面临危岩落石风险,传统人工调查方法困难,尤其是高植被覆盖地区,受现场条件限制不能完全查明危岩分布,同时常用的落石运动轨迹模拟缺少横向范围控制,存在一定的安全隐患。以某铁路隧道进口工程为研究对象,以机载LiDAR和三维倾斜摄影数据为基础,查明了危岩形成机制及分布特征,利用自主研发的Rockfall Hunter软件分析不同破坏形式的危岩三维运动特征,并给出防护措施建议。研究表明：(1)基于定性分析和定量计算,建立的“数据、方法、意义”三阶段高植被覆盖区危岩落石风险综合评估方案行之有效;(2)利用精细化三维实景模型可准确提取危岩体几何信息,危岩落石发育区数字地表灰度影像表面坎坷不平、具粗糙感,危岩体截面地面点棱角显著、地势陡峭,原生孤石或滚石截面呈凸起状、有明显界限;(3)研究发现可能对工程造成危害的危岩体120处,总体积约15 541 m³,以倾倒、坠落式破坏为主,局部发生组合式破坏;(4)落石进入隧址区最大速度为17.3 m/s,最大弹跳高度为12.5 m,最大冲击能量超过8 000 kJ,建议采用避让、清...     

基于船舶轨迹挖掘的海上航路网络构建方法

海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征,也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据,但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响,传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题,研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型,即停留点、出入点和航路转向点,设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法;提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略,可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点;根据不同种类航路点的分布特征,综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合;定义了航路网络节点的有效连接规则,从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇,根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边,形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域,对所提方法进行有效性验证,结果表明：所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线;航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%...     

基于STM32系统的自跟踪太阳能板设计与调试

太阳能利用效率低,这个问题一直影响和阻碍着太阳能技术的普及。本文介绍了一种新型太阳跟踪调节系统,为解决这一问题提供了新途径,大大提高了太阳能的利用效率。该系统以单片机为控制核心,采用新型太阳位置判断方式,可有效跟踪太阳位置,另外,其体积小,价格低廉,具有较广泛的应用前景。     

基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶跟踪算法

为了提升船舶跟踪效率,提出一种基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶目标跟踪算法.该算法根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用中心点算法检测船舶目标,利用卡尔曼滤波算法为检测目标创建跟踪器,并通过匈牙利算法解决检测目标与跟踪器预测目标之间的匹配关联问题,从而实现对实际场景视频中船舶目标的稳健跟踪.实验结果表明,基于中心点检测与卡尔曼滤波的跟踪算法能够有效应对船舶部分遮挡、船舶形变、光线不足、小目标等复杂情况.     

LNG运输船液货围护系统次层绝缘箱质量跟踪系统

次层绝缘箱是液化天然气（Liquefied Natural Gas,LNG）运输船液货围护系统的重要组成部分。阐述次层绝缘箱的箱体组装、胶条测试和质量风险,提出基于专用的环氧树脂涂胶流水线的次层绝缘箱质量跟踪系统,为LNG运输船液货围护系统提供安全保障。