美元疲软的利与弊

美元疲软是导致最近国际金融市场动荡的一个主要原因。因此，人们担心，美元会进一步下跌。人们到底担心什么。     

基于深度强化学习的高速公路换道跟踪控制模型

为解决自动驾驶汽车在高速公路安全换道问题,提出了一种基于深度强化学习算法的换道跟踪控制模型,并进行了仿真实验。采用五次多项式方法,建立车辆换道路径模型,并给出跟踪误差函数;将车辆三自由度动力学模型与深度强化学习框架相融合,搭建换道路径跟踪控制模型;通过深度确定性策略梯度（DDPG）算法来更新该模型;学习得到换道路径跟踪的最佳转向角,来控制车辆完成换道过程。结果表明：在100 km/h车速条件下,本方法控制的横向位置误差绝对值的最大值接近0,角偏差绝对值最大值为10 mrad;所提出的方法相比传统的模型预测控制方法而言,轨迹跟踪的横向位置误差和角误差更小。因而,该模型能够实现高速环境下的自主换道过程,这对保证交通安全和缓解交通有意义。     

浅谈大学生素质展示节的问题与对策

武昌理工学院的"大学生素质展示节"已经举办了三届,是对学生进行素质教育的一种很好的方式。本文主要结合实际调查,指出展示节存在的一些问题,并对此提出建议。     

行人过街场景下车辆避障路径规划与控制方法

为解决行人横穿过街场景下自动驾驶车辆安全避障问题,设计了一种基于行车风险场的车辆避障控制模型。考虑了行人加速运动中的潜在风险,采用了基于行人斥力场重心的新型避障函数,以优化横向避障距离。采用行车风险场理论,来构建全局路径规划层。基于模型预测控制(MPC),构建局部路径规划和跟踪控制器。在PreScan-Carsim平台上进行了仿真试验。结果表明：与跟踪传统静态全局路径相比,动态行车风险场下的避障行驶稳定性提高了7.21%,横向安全性提高了4.63%。因此,设计的控制器能够达到安全避障的目标。     

匝道合流交通场景下自动驾驶汽车安全性测试评价方法

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

考虑路面附着系数的行车风险场建模及避障控制研究

针对车辆在不同路面条件下的主动避障问题，提出一种考虑路面附着系数的行车风险场避障路径规划方法。首先，建立了包含道路边界风险场、目标引力场和障碍物风险场的行车风险场；基于容积卡尔曼滤波算法实时估算路面附着系数，并对考虑路面附着系数的行车风险场函数进行负梯度求导，得到风险值下降最快的避障路径；然后，采用5次多项式拟合优化得到满足车辆约束的避障参考路径；最后，采用模型预测控制算法跟踪避障路径。仿真结果表明：在相同车速下，路面附着系数越小，避障时的横向加速度越小，横向加速度的标准差越小，避障效果越平顺。