货车自动驾驶技术及标准法规发展分析

目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

S^2 BHCA Multiple AUVs cooperation oriented control architecture

Oceanographic survey, or other similar applications should be the applications of multiple AUVs. In this paper, the skill ＆ simulation based hybrid control architecture （S^2BHCA） as the controller＇s design reference was proposed. It is a multi-robot cooperation oriented intelligent control architecture based on hybrid ideas. The S^2BHCA attempts to incorporate the virtues of the reactive controller and of the deliberative controller by introducing the concept of the ＂skill＂. The additional online task simulation ability for cooperation is supported, too. As an application, a multiple AUV control system was developed with three ＂skills＂ for the MCM mission including two different cooperative tasks. The simulation and the sea trials show that simple task expression, fast reaction and better cooperation support can be achieved by realizing the AUV controller based on the S^2BHCA.     

使用构件和零件的实际疲劳特性进行车辆疲劳寿命预测

疲劳寿命计算是机械设计的重要步骤,而利用标称应力和可比构件或零件的实际疲劳特性这一疲劳分析方法是疲劳寿命计算的有效方法。本文详细地阐述其计算原理和具体步骤,并将此疲劳分析方法应用于货车车辆实际的疲劳计算中,验证了该方法具有很好的应用价值。     

专家系统在分散自律调度集中系统中的应用

描述了将专家系统理论应用于分散自律调度集中系统的车站自律机的设计,给出了自律机专家系统的知识库、推理机的构架及原理,并介绍了自律机知识库自学习机制.由于采用了专家系统,从而提高了自律机的自动化和智能化程度.     

角色自律分散系统概念及体系结构

从理论研究和应用研究等角度综述自律分散系统技术的国内外研究现状,归纳出系统潜在功能的自律表达应用模式。对自动化系统进行多层次抽象,明确了集中式、客户/服务器和自律分散结构的适应领域,明确了系统功能及其表达方式的时空关系。自动化系统的功能包括固定功能、人工进化功能、潜在功能和自我进化功能;系统功能表达方式的时空关系有时空不变、时间可变和时空可变3种。对系统潜在功能的自律(时空可变)表达模式进行提炼,定义角色自律分散系统的概念。提出角色域与数据域双重驱动的角色自律分散系统的体系结构,角色和数据通过角色域与数据域进行交互,角色自律控制器实现角色转换的协调,数据仲裁器确保分散环境中的数据一致性,角色/功能/对象调度器分别实现系统角色,功能和对象的调度与激活。将角色自律分散系统体系结构应用于铁路调度系统中,表明技术上是可行性的。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

AUV自主收放装置结构及控制系统设计

AUV技术对于提高海洋资源环境的勘测和开采效率具有重要意义。在AUV收放过程中,传统的回收方式是在母船上起吊回收,人为参与完成挂钩任务,这种方式受风浪的影响较大。为了提高AUV的使用保障能力,需要针对AUV的自主收放技术展开研究。基于AUV良好的实时性、连续性及可移动性的特点,本文设计一套AUV自主收放装置,可用于AUV的自动布放及回收。该装置由固定架、控制台、吊机装置、绞车、定滑轮、钢丝绳、收放架等组成。设计各部分的机械结构,并通过系统校核验证结构设计的合理性。同时,设计AUV收放存储装置控制系统,实现对机械液压执行器的精密控制、传感器的数据采集、系统状态参数显示、试验参数调整、工作状态监控和安全报警等功能,能够对控制系统的控制流程进行辅助判断和安全保障。解决了传统AUV收放技术的难题,提高了AUV收放的智能化水平。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

电传动技术在矿用自卸车上的应用

电传动技术具有无级变速,传动部件受冲击小,动力制动行驶安全的特点,因此在国内外获得了广泛应用。介绍了电传动技术用于矿用自卸车中的必要性,并以DE170矿用自卸车为例进行了说明。