仿驾驶员DDPG汽车纵向自动驾驶决策方法

汽车纵向自动驾驶的决策层根据车辆当前运动状态与环境信息,决策出理想的动作指令.目前如何在自动驾驶决策策略中考虑人类驾驶员的行为成为研究热点.在纵向自动驾驶决策策略中传统的基于规则的决策策略难以运用到复杂的场景中,而当前使用强化学习和深度强化学习的决策方法大多通过设计安全性、舒适性、经济性相关公式构建奖励函数,得到的决策...     

驾驶员稳态预瞄动态校正假说

针对汽车运动学和动力学自身的特点及驾驶员对其的理解和认识，基于预瞄跟随理论和预测控制理论，在驾驶员行为建模中作出了汽车运动学和动力学特性的分隔处理，提出了驾驶员稳态预瞄动态校正假说，并结合仿真计算和驾驶模拟器实验论证了假说的合理性和有效性。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

老旧油田工作船风险评估技术

为实现对老旧油田工作船的安全管理,通过对船体结构和设备进行数据搜集、档案调查、现场勘验检测、分析计算及功能试验等对比分析,得到船体及机电设备现有技术状况,结合船舶具体作业类型进行HAZOP风险分析,全面掌握船舶技术状况。     

汽车碰撞瞬间驾驶员颈部肌电信号变化规律研究

为了解驾驶员在汽车碰撞瞬间的颈部肌肉主动反应,在汽车性能模拟器上构造了具有高度虚拟现实感的汽车正碰工况,选择10名志愿者在模拟器上分别以20、50、80和100km/h时速驾驶,记录在碰撞发生时驾驶员胸锁乳突肌、头夹肌和斜方肌的肌肉电信号及其肌肉激活程度。实验结果表明,发生碰撞时,驾驶员主要工作肌群的肌肉电信号明显升高,同时,肌电信号增幅随着车速升高呈现整体增大态势。本研究揭示了汽车碰撞时驾驶员颈部肌肉力学特性的动态变化规律,为高仿生保真度的假人模型的建造和更为准确地分析乘员碰撞损伤提供了理论支撑。     

驾驶员轨迹决策行为影响因素的仿真研究

通过分析包括前方道路可行区域、驾驶员体力负担及道路交通法规在内的众多因素对驾驶员开车的影响，利用模糊决策理论建立了驾驶安全性、驾驶轻便性和驾驶合法性3个评价指标，并进行了在几种典型路况下的驾驶员-汽车-道路闭环系统仿真计算，有效地描述了驾驶员在开车时动态决策汽车预期轨迹的行为。     

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展.通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于...     

基于混合神经网络的汽车运动状态估计

针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN混合神经网络架构,实现了车辆运动状态的深度学习估计。基于多个标准工况组成的数据集与典型实车测试工况进行了网络训练与测试验证。结果表明,相比于传统算法,本算法基于神经网络实现了精准的无动力学模型的汽车运动状态估计,提高了估计精度,且对路面附着系数变化具有鲁棒性。     

考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法

无人驾驶车辆进行障碍物规避时,须考虑车辆的运动特性以保证避障过程的安全性、舒适性、操纵稳定性等.本文中提出了一种在车辆运动约束下的避障轨迹规划算法.该算法结合障碍物的运动状态和位姿信息,在局部环境地图中对超越障碍物的期望位置进行局部采样组成离散终端状态点集,将复杂道路环境中的避障轨迹搜索问题转换为自车与状态点集之间的轨...