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针对当前冲突探测技术难以同时实现精准识别与实时识别的问题,研究基于概率神经网络(PNN)的通用航空器冲突探测方法.将冲突探测视为模式识别问题,通过冲突模型分析,提出了航空器"冲突角"概念,改进了现有冲突识别方法采用的关键特征指标,将原有的4个关键特征指标提炼为3个指标,分别为航空器相对距离、相对速度以及冲突角,以此构造概率神经网络,训练形成神经网络分类器.结果表明,基于3关键特征的概率PNN冲突分类器分类误警率和漏警率保持在1%左右,在冲突误警率上优于基于4特征的SVM冲突分类器的6%,提高了航空器冲突探测的准确度;分类所耗时间始终保持在1.2 s左右,远低于Monte Carlo仿真方法的同时,较4特征分类器也降低了0.2 s左右,提高了冲突识别效率. 相似文献
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为了提高BRT的安全运行速度,以增强BRT的安全性、高效性为出发点,通过系统分析有无隔离设施、隔离设施的种类、隔离设施的安装方式以及驾驶员心理等影响BRT运行速度的因素,比较不同路段BRT运行速度的差别。结果表明,BRT在有物理隔离的专用道上的运行速度比无物理隔离专用道上高38.14%,比合用公交专用道高41.49%。 相似文献
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机车车辆限界标准的制定一般基于各国铁路的运营及技术装备特点,由于我国非黏着制动技术的研究及应用起步较晚,国内限界标准对相关问题的规定不明确,制约了机车车辆的升级换代和新设备的应用。近年来,非黏着制动技术的应用需求日益增长,对国内外现行的机车车辆限界标准以及非黏着制动相关的问题进行了系统对比分析,并对我国限界标准修订提出建议,为机车车辆和制动技术的发展提供依据。研究表明,国内外机车车辆限界的计算方法及下部限界规定均有差异,其中,欧洲限界标准充分考虑了近轨道区域以及与轨面接触区域的部件空间,是非黏着制动装置设计的重要依据;现有非黏着制动装置外形尺寸可满足我国限界标准的横向空间要求,但对于近轨面区域需进一步明确相关规定。 相似文献
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科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括:采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明:智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流(≤30 veh),在中高密度车流情况下(≥40 veh),自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·(5 min)-1]或过低[10次·(5 min)-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。 相似文献
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