自动驾驶汽车避撞极限研究

精确计算不同避撞控制策略的极限避撞距离是自动驾驶汽车避撞决策与控制的基础。为厘清差动制动控制对避撞距离的影响,探究转向和差动制动集成控制的极限避撞能力,提高极限避撞距离的计算精度,本研究基于非线性车辆集成动力学和最优控制理论提出一种自动驾驶汽车极限避撞距离计算方法。首先,建立了非线性7自由度车辆动力学模型和复合滑移工况的Pacejka轮胎模型。进一步地,基于上述模型构建了极限避撞距离求解问题,并将其转化为最优控制问题。然后,设计了高斯伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题并求解。最后,分析了转向控制、制动控制、转向和制动集成控制、转向和差动制动集成控制的极限避撞距离,并与基于质点模型计算和CarSim测试的结果进行了对比。结果表明:转向和差动制动集成控制能够进一步减少自动驾驶汽车的避撞距离,显著提高其避撞能力;本研究所提方法能够显著提高极限避撞距离的计算精度和避撞决策结果的可靠性。

以脑脓肿为首发表现的肝硬化血行感染1例

本研究报道了1例发生在肝硬化失代偿期的以脑脓肿为首发临床表现的血行感染病例。肝硬化患者免疫功能低下,易导致血行感染,而脑脓肿为罕见并发症,其诊断困难。通过综合评估患者的临床症状、实验室检查结果及影像学检查(特别是MRI与PET/CT),我们实现了对该病例的精确诊断。鉴于患者存在肝硬化后凝血功能障碍,外科手术治疗受限,因此治疗策略聚焦于针对性的抗生素治疗,优先选用对革兰阴性菌敏感的药物。经有效的抗感染治疗后,患者脑脓肿病灶明显缩小并最终消退。本案例强调了早期诊断、个体化治疗方案及多学科协作在改善肝硬化合并脑脓肿患者预后中的关键作用。

基于前馈模型预测控制的类车机器人路径跟踪

在类车机器人路径跟踪控制方法中,模型预测控制(Model predictive control,MPC)在处理系统约束方面具有较大优势,但是现有的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC,NMPC)实时性较差,线性模型预测控制(Linear MPC,LMPC)精确性较差,因此亟需提出一种同时具有较高精确性与实时性的类车机器人路径跟踪控制方法.为此,以无预瞄点的LMPC为基础,引入基于逆运动学模型的前馈转向角信息,提出了一种前馈模型预测控制(Feedforward MPC,FMPC)方法,并通过MATLAB和Carsim进行了联合仿真测试.FMPC具有较高的精确性,在所有仿真结果中,位移误差绝对值不超过0.1110 m,航向误差绝对值不超过0.1177 rad.在相同工况下,FMPC与NMPC精确性相当,LMPC、前馈控制和Stanley控制误差发散.FMPC也具有较高的实时性,在每个控制周期内的解算时间不超过4.31 ms.在相同工况下,FMPC与LMPC实时性相当,相比NMPC能将每个控制周期内解算时间的最大值减小80.68%,平均值减小65.14%.此外,FMPC能够保证控制变量在系统约束范围内,且受定位误差的影响较小.

自动驾驶车辆换道意图识别研究现状

近年来基于数据驱动的自动驾驶车辆换道意图识别研究取得了显著进展,学者们发布了大量的研究成果.针对该领域面临的一些共性的技术挑战,如换道过程的认定、换道标签的缺失以及数据类别不均衡等问题,从不同的数据驱动方法进行分类,主要包括基于传统机器学习、基于深度学习和基于集成学习的换道意图识别方法,对近年来这些方法的研究成果进行了回顾和总结.关于换道行为的认定,存在两种主流方案,即车辆穿越车道线和未穿越车道线.对于未穿越车道线的车辆,主要应用于驾驶者换道意图的早期识别方法;而当车辆穿越过车道线时,则通常被用于完整的换道过程的识别.在换道意图标注的研究中,研究者们针对固定时间窗口和航向角阈值对标注精度的影响进行了深入探讨.为了找到最优参数,如最佳的固定时间窗口和航向角阈值,研究者们采用了网格搜索进行寻优.虽然这种方法在固定的驾驶场景中表现良好,但在不同的驾驶场景中,如何实现参数的自适应调节仍然是一个挑战.针对换道数据类别不均衡的问题,研究者采用两种策略:一是调整数据采样方法,利用欠采样和过采样技术平衡各类别样本数量;二是采用对不均衡数据适应性强的分类模型,如集成学习算法或代价敏感学习,以维持较好的分类性能.

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

血清脂联素、基质金属蛋白酶-9与急性脑卒中患者认知功能障碍的相关性分析

目的分析血清脂联素、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)与急性脑卒中患者认知功能障碍的相关性。方法2021年5月至2023年2月我院收治的急性脑卒中患者116例(观察组),同期健康体检者114例(对照组),观察组再分为有无认知功能障碍组、不同神经功能缺损程度组。比较观察组与对照组、有无认知功能障碍组、不同神经功能缺损程度组之间血清脂联素、MMP-9水平;分析血清脂联素、MMP-9与急性脑卒中患者认知功能障碍的相关性。结果观察组血清脂联素水平低于对照组,MMP-9水平高于对照组(P<0.05);有认知功能障碍组血清脂联素水平低于无认知功能障碍组,MMP-9水平高于无认知功能障碍组(P<0.05);轻度损伤组31例,中度损伤组37例,重度损伤组48例,观察组不同神经功能缺损程度患者血清脂联素水平比较:重度损伤组<中度损伤组<轻度损伤组,MMP-9水平比较:轻度损伤组<中度损伤组<重度损伤组(P<0.05);Pearson相关性分析可得,血清脂联素与蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分呈正相关,MMP-9与MoCA评分呈负相关(P<0.05)。结论血清脂联素、MMP-9与急性脑卒中患者认知功能障碍发生、发展有密切联系,监测上述水平可帮助评估急性脑卒中患者认知障碍程度和预后。

体外膜肺氧合技术在救治多发伤3例患者中的应用

目的探讨体外膜肺氧合(ECMO)技术在救治多发伤患者中的应用价值及术后转往高质量创伤救治中心治疗的重要性。方法分析3例使用ECMO技术救治的多发伤患者的临床资料。结果ECMO技术作为有效的创伤救治手段,对维持患者生命体征、矫正休克和缺氧状态、改善多器官功能障碍等方面发挥了重要作用,术后及时转往高质量创伤救治中心进行多学科综合诊治,对控制感染、修复组织损伤、预防并发症等具有重要意义。结论ECMO技术结合术后转诊至高质量创伤救治中心的综合治疗策略,有助于提高重症多发伤患者的救治成功率。本研究为临床医生及时识别和抢救重症多发伤患者提供了借鉴和参考。

胫骨骨折髌上入路与经髌韧带入路交锁髓内钉内固定术疗效对比研究

目的 比较髌上入路与经髌韧带入路交锁髓内钉内固定术治疗胫骨骨折的临床效果及安全性。方法 回顾性分析2020-05—2022-05郑州大学第一附属医院急诊外科行交锁髓内钉内固定术治疗的76例胫骨骨折患者的临床资料,根据手术入路方式分为髌韧带入路组和髌上入路组,各38例。比较2组患者的基线资料,手术相关指标。统计2组患者术后随访期间并发症发生率。术前、术后6个月及12个月时采用膝关节功能评分(HSS)评价2组患者的膝关节功能。结果 2组患者术前的HSS评分、术中出血量、术后骨折愈合时间、术后12个月时HSS评分的差异均无统计学意义(P>0.05)。髌上入路组患者的手术时间短于髌韧带入路组,术中X线透视次数和术后髌前疼痛等并发症发生率少于髌韧带入路组,差异有统计学意义(P<0.05)。2组患者术后6个月和12个月时的HSS评分均优于术前,其中髌上入路组患者术后6个月时的HSS评分优于髌韧带入路组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 与髌韧带入路比较,采用髌上入路交锁髓内钉内固定术治疗胫骨骨折,能缩短术中X线透视次数及手术时间,促进膝关节功能早期恢复,且术后膝前疼痛等并发症发生率低,手术安全性好。

sidt2基因敲除小鼠对肝脂类物质代谢的影响

目的:使用sidt2基因敲除小鼠模型来研究sidt2在肝脂类物质代谢中的作用.方法:用Cre/LoxP技术制作小鼠模型,采用RT-PCR技术检测sidt2的mRNA表达,蛋白印迹分析其蛋白的组织分布.与野生型小鼠相比,用酶法来分析sidt2-/-小鼠血清脂类物质、天冬氨酸氨基转移酶、谷丙转氨酶和血清胆红素等的变化.结果:通过sidt2的基因鉴定,获得基因敲除小鼠,并且发现sidt2-/-小鼠肝功能和脂类物质代谢异常.结论:缺乏溶酶体膜蛋白sidt2会导致肝功能和脂类物质代谢发生异常.

质性数据分析的科学性——兼论NVivo在教育领域中的应用

质性数据分析的科学性一直是学界争论的话题。随着质性数据分析软件的应用,质性研究的效率、技术衍生的“客观性”均进入大众视野,也出现了若干对质性分析软件的误解。本研究以NVivo软件在教育领域的应用为例,澄清软件的“可为”与“难为”,并借此从分析过程层面呈现教育质性分析的科学性。作为组织研究想法、记录并追问研究发现、追踪与反思乃至共享结论诞生过程的工具,软件有益于质性研究实现从熟悉文本、结构化到整合数据的过渡,提升质性分析效率,并提供了让复杂的诠释性实践拥有可见、可讨论的可能。然而,软件操作只有与方法论、分析策略相结合,为研究者所善用,才能在提升效率的同时保障质性研究的科学性。

论高校外语课程体系建设——以新文科建设为视域

新文科建设为我国高校外语教育发展指明了新方向,同时也对高校外语课程体系建设提出了新要求。当前我国高校外语课程体系建设存在课程设置问题导向性不强、课程结构单一,课程内容单薄、跨学科性不强,课程覆盖面不足、国别区域专业知识欠缺,非通用语种课程发展不均衡、无法满足社会需求,高校外语课程与新技术的利用与融合不够充分等诸般问题。鉴此,结合新文科建设的背景和外语学科的学科特点,宜进一步优化高校外语课程体系建设,扩展培养国际化复合型外语人才的复合型及多语课程体系,巩固跨学科交叉融合的人文通识课程体系,深化文化与区域国别专项课程体系,合理规划非通用语种课程体系,促进高校外语课程体系建设与新技术深度融合。

工业厂房建筑外观设计的方法

为解决建筑外观设计问题,文章以工业厂房建筑外观设计为例,对工业厂房建筑外观构造、外观设计、墙体颜色设计等进行了详细分析,以提高工业厂房建筑外观设计效率,旨在为其它建筑外观设计提供参考,也为相关人员的设计工作提供借鉴。

面向大规模农田的农机跨区作业紧急调配研究

针对大规模农田的粮食抢收工作,由于抢收约束时间的限制,导致可能无法在规定时间内完成所有粮食的收割任务,此时则会出现粮食损失值。构建以粮食损失值最小化为目标的农机跨区紧急调配模型,提出基于两阶段的农机紧急调配算法(Agricultural Machinery Emergency Algorithm based on Two Stages,TSEA)。首先按照基于距离的分区策略对大规模农田进行分区,接着采用改进的遗传算法分别对各农田分区进行农机紧急作业调配。为验证算法的有效性,主要从紧急任务的粮食损失值、算法运行时间等方面将TSEA算法与GA、SA算法进行比较,试验结果表明,TSEA算法得到的紧急调度方案优于其他两种算法。为验证本文分区策略的有效性,分别采用TSEA算法和不分区的紧急调配算法从粮食损失值、算法运行时间等方面进行比较,验证分区策略的有效性。多组试验结果表明该文提出的策略和算法对于解决大规模农田的农机跨区紧急调配问题更有效,可为农机管理部门提供解决方案。

凝心聚力促发展,奏响奋进最强音——星海集团75年发展纪实

历史于时序更替中前行,梦想在砥砺奋进中实现,七十五载风雨淬炼,是不变的坚守和信念,七十五载砥砺前行,是戮力同心共谱新篇。星海集团承历史之重托,担时代之使命,以团结拼搏之姿,求实创新之魂,披荆斩棘,勇攀高峰。从延安鲁艺之微光初现,至新中国乐器工业之辉煌成就,星海人以匠心独运,在历史的长河中留下了浓墨重彩的一笔。75载砥砺奋进,星海集团秉承红色基因,切实服务大局,掀开“先进制造业+现代服务业”双轮驱动高质量发展新篇章。

带时间窗的多目标农机跨区协同作业调度方法研究

由于缺少科学合理的优化调度策略,在农收季节多机跨区作业常常出现作业成本高、作业效率低、无法在适宜作业的时间内完成农田任务等情况。针对此问题,在作业时间窗的约束下,以农机作业转移距离最短、调度总成本最低为目标,构建多机多目标跨区协同作业调度模型,设计基于优先级策略的多目标自适应优化调度算法(APRMOGA)。采用双层编码方式对基因进行编码,按照时间窗优先级规则依次分配联合收割机进行作业,产生初始种群;设计基于双层编码的时间窗优先级顺序交叉方法,优先保留开始作业时间早的基因,结合自适应变异概率和精英策略对个体进行选择变换,得到全局最优的Pareto解集。选取河北省内某地区24块农田进行试验验证,结果表明:APRMOGA算法运行效率要高于NSGA-Ⅱ算法;通过APRMOGA算法计算得到的联合收割机作业转移距离和调度总成本比NSGA-Ⅱ算法分别下降23.60%、13.72%。

神经内科护理中常规护理联合中医护理干预的应用观察

探讨传统护理与中医护理相结合的方法,解决神经内科病人存在的问题。方法 192例住院病人,随机分成两组96例,观察组96例。对照组给予常规护理,观察组给予中药治疗。结果 护理前后,观察组病人自我照顾能力评分(76.27±6.15)比对照组(61.84±5.97)高,神经功能缺失评分(6.86±1.28)较对照组(10.13±1.85)降低,护理满意率93.75%,比对照组的76.04%有所提高(P<0.05)。结论 传统护理与中药护理相结合,可以明显改善神经科病人的自我照顾能力,降低病人的神经功能障碍,提高病人的护理满意度,在临床上有很大的实用价值。

一步法与分步法活化对氮掺杂煤沥青基多孔碳电储能性能的对比

分析了一步法与分步法在制备氮掺杂煤沥青基多孔碳材料的结构和储电效能对比。研究表明,一步法因其简便的操作步骤和低能耗而适用于成本敏感的应用,且在使用三聚氰胺作为氮源时,该方法制备的材料展现出优异的电化学性能;分步法制备过程更为复杂和耗能,但其优势在于能够精确控制材料的微观结构和化学性质,尤其是在使用硫酸铵作为氮源时,显示出更佳的电容特性。

基于时变局部模型的无人驾驶车辆路径跟踪

目前常用于无人驾驶车辆路径跟踪控制的有模型控制方法有两类,一类是基于全局模型的控制方法,另一类是基于局部模型的控制方法.基于全局模型的路径跟踪控制中无人驾驶车辆的纵向速度与全局坐标系中的横向、纵向位移误差之间存在随航向角变化的耦合关系,这种耦合关系使得控制器无法将纵向速度作为控制输入来提高路径跟踪控制的精确性.基于局部模型的路径跟踪控制器通常采用误差模型作为参考模型,这种模型使得控制器在参考路径曲率变化幅度较大时精确性较低.针对前述问题,基于非线性模型预测控制滚动优化的原理,提出一种基于时变局部模型的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法,并在低速高附着路面、低速低附着路面和高速低附着路面等工况下进行仿真验证.在仿真结果中,相比于基于全局模型的路径跟踪控制器、基于局部模型的路径跟踪控制器以及Stanley路径跟踪控制器,基于时变局部模型的路径跟踪控制器精确性更高,其位移误差绝对值不超过0.3342 m,航向误差绝对值不超过0.0913 rad.

混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测研究

为实现智能网联车对周围车辆运行轨迹准确地长时预测,本文提出一种混合示教解码的长短时记忆网络的车辆轨迹预测方法。首先,通过特征筛选和历史轨迹序列标注建立轨迹预测数据集;其次,构建长短时记忆网络的编码器-解码器模型,编码器将自车和周围车辆历史轨迹及道路环境信息编码为上下文向量,解码器采用混合示教的模式将上下文向量解码动态解码为未来轨迹;最后,采用真实道路数据集NGSIM US101和I-80路段验证模型的可行性。多组对比分析实验结果表明:本文所提方法在长时域预测的终点位移误差指标上的有效性和优越性,5 s的终点位移误差在2.7 m以内;并且模型在稀疏采样后的数据集上达到更高的预测准确率,5 s的位移误差在1.3 m以内。