地下矿道无人车可行驶区域检测算法

地下矿道可行驶区域检测是地下矿山自动驾驶系统的关键感知技术,然而地下矿道光照强度低、工况复杂的特点给该任务带来极大挑战。鉴于此,本文提出一种地下矿道可行驶区域检测算法。首先,为解决地下矿道细节退化导致图像特征难以提取的问题,提出一种双分支特征提取骨干网络;然后,针对地下矿道可行驶区域检测不完整问题,提出一种自适应多尺度空间空洞池化金字塔特征增强模块;最后,为解决地下矿道边界提取不准确的问题,设计一种双分支通道注意力机制融合模块。在自制矿道可行驶区域数据集上进行实验,相较于Deeplabv3+、UNet、DDRNet-23、PIDNet,本文算法取得最佳效果,在MIoU分数上分别提升2.07、2.39、1.87、1.92个百分点,在mAcc分数上分别提升1.78、2.45、1.84、1.86。本文算法已成功应用于地下无人驾驶矿车,验证了其在真实矿道场景下的有效性。

人机共驾环境下驾驶疲劳研究综述

为减少自动驾驶过程中驾驶疲劳对驾驶人状态的影响,综合分析人机共驾环境下驾驶人的疲劳研究发展现状,系统梳理人机共驾模式下驾驶疲劳的研究成果,探索未来发展方向。首先,通过文献检索与关联性分析,明确人机共驾过程中疲劳累积研究现状;然后,从手动驾驶和人机共驾下的驾驶疲劳致因分析、驾驶时长和非驾驶相关任务对疲劳的影响、人机共驾环境下驾驶疲劳对驾驶行为的影响3个维度,讨论分析研究成果;最后,提出人机共驾环境下驾驶人疲劳研究的不足与发展方向。研究结果表明:人机共驾模式导致驾驶人被动疲劳增加,接管绩效受损,弹性设置非驾驶相关任务与自动驾驶时间可有效缓解被动疲劳;人机共驾过程中驾驶疲劳的演化规律与检测模型尚不明确,结合人机共驾场景特征探索驾驶人疲劳调控策略是未来研究重点。

考虑行车安全事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估

为解决驾驶行为风险评估方法存在事件危险程度度量缺失及个体行为习惯考虑不足的问题,采集15位被试的自然驾驶试验数据,通过配对T检验和具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN),聚类得到行车安全事件中指标偏离正常状态的显著程度和驾驶人风险倾向性等级;选取指标量化单次行车安全事件严重程度,修正驾驶风险权重,构建考虑行车事件严重程度和个体差异的驾驶行为风险评估方法;开展实例分析,使用车头时距(TH)验证模型的有效性。研究结果表明:速度标准差、速度极差、加速度均值和最大值对于驾驶风险评估的重要度较高;使用优化后的评估方法得到的驾驶行为风险评分范围为[21,42.6],均值为32.93,标准差6.62,相较于传统评分方法,该风险评分与实际情况更为接近;采用上述指标评价综合驾驶行为风险,有助于提升驾驶风险辨识准确性。

基于驾驶操作行为的驾驶员疲劳状态识别模型研究

以驾驶疲劳状态监测为研究对象,介绍现有几种疲劳检测方法及其优缺点,提出把驾驶行为操作和驾驶员生理指标相结合建立疲劳识别模型的思想。通过大量模拟器驾驶实验,建立驾驶操作和驾驶员生理指标之间的关系模型,并运用最小二乘法对数学模型进行了参数识别。利用驾驶员生理指标能较好判别驾驶员状态特性的特点,找出驾驶操作行为和驾驶状态之间的关系。研究结果有助于建立驾驶操作行为和驾驶员疲劳状态之间的关系模型。

汽车驾驶愤怒情绪研究现状与展望

系统分析愤怒驾驶的研究方法和研究难点,从汽车驾驶人愤怒情绪产生的情景、汽车驾驶人愤怒时的表现或行为、汽车驾驶人愤怒情绪对交通安全的影响、汽车驾驶人愤怒情绪识别4个方面介绍汽车驾驶人愤怒驾驶的研究进展,以及国外汽车驾驶人愤怒驾驶研究的方法和工具。提出研究汽车驾驶人愤怒情绪应该重点关注样本的选择和研究方法的突破,并对发展趋势进行了展望:准确识别汽车驾驶人开车中的愤怒情绪,预测愤怒下的驾驶人开车可能产生的不安全行为,如何有效地管理愤怒驾驶,消除驾驶人在行车中的愤怒情绪,避免或降低愤怒驾驶对交通安全的影响。

智能公路系统车道保持模糊控制研究

结合智能公路系统中车道保持系统的特点 ,引入模糊控制理论 ,设计基于磁道钉导航方式的汽车车道保持模糊控制器。根据驾驶员的经验和现场实验 ,确定模糊控制器的变量及相应的量化等级和隶属度函数 ,总结出汽车车道保持的模糊控制规则。经过实车现场实验 。

基于遗传算法的信息融合在摩擦学组合故障诊断中的应用

根据 8 NVD48A- 2 u型柴油机现场运行油液监测试验结果和长期的实践经验 ,在 6 0 0多个船舶柴油机故障诊断实例的基础上 ,总结出了各种零件磨损故障种类之间的关联度 ,结合 D- S证据组合理论给出了零件磨损的摩擦学故障组合支持度 ;利用遗传算法搜索出了缸套活塞组的划伤、拉缸和腐蚀 ;轴承的擦伤、烧损、剥落和腐蚀 ;齿轮的点蚀、胶合和剥离等 10种单一故障类型的 5种组合故障 ,并确定了各种油液监测方法对这 5种摩擦学组合故障的组合支持度 .把遗传算法引入信息融合 ,为解决摩擦学组合故障问题提供了一种新的思路 。

基于车辆自动驾驶的磁道钉编码系统设计与实现

论述了磁道钉编码系统对于以磁道钉方式导航的车辆自动驾驶的重要意义,提出了磁道钉编码方法,并说明了工作原理以及计算机的具体实现流程.结合具体工程给出了编码系统的编制过程,在交通部公路交通试验场的自动公路专用道路上进行了实车试验.试验结果表明,该编码系统可以为车载计算机提供准确信息,保证了弯道自动驾驶的稳定控制.

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.

基于优化速度模型的城市交通微观尾气排放模型

介绍了城市交通尾气排放模型的特点,提出建立微观交通流与现有排放模型相结合的思想.把微观交通流中的优化速度模型与微观尾气排放模型结合起来,建立了基于微观交通流的城市道路微观尾气排放模型.用武汉市的观测数据对优化速度模型参数进行了辨识,对10辆车在十字交叉路口启动过程中的尾气排放进行了动态仿真,仿真结果表明该模型可以模拟城市交叉路口车队启动过程中尾气排放的动态演化过程.

交通从众行为研究——机遇与挑战

从众是1种常见的社会现象,道路交通系统中的从众行为也非常普遍。从众效应直接影响驾驶人及行人的决策行为,进而影响交通流特性,对于交通规划、设计与管理都具有重要的意义。文中分析了国内外从众行为的研究现状,从我国交通行为的研究方向,研究内容,研究方法等角度提出了交通从众行为研究的机遇,并从实验手段,数据获取,研究结果的不确定性角度提出了交通从众行为研究的挑战。交通从众现象的研究在学术上可以促进心理学与交通工程的学科交叉;在理论上可完善微观交通流模型;在实践上可以为有效利用从众效应进行交通规划、设计与管理等提供理论指导,具有广阔的应用前景。

疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度分析

个体差异是影响疲劳驾驶识别的重要因素.为研究基于转向行为的疲劳驾驶识别受个体差异的影响,本文对疲劳驾驶转向特征指标的个体差异敏感度进行分析.通过实车试验获得自然驾驶数据,对正常和疲劳状态下的指标进行Kruskal-Wallis(KW)检验,以H统计量表示指标有效性;以H统计量最大的单被试为基础逐一与其他被试组成双被试组合,采用线性模型拟合双被试组合的H统计量和指标个体差异度,以斜率绝对值表征指标个体差异敏感度.研究获得9个转向特征指标的个体差异敏感度,结果表明,敏感度越低,指标有效性受个体差异影响越小,其中方向盘转角标准差的个体差异敏感度最低为2.056.本研究可为转向特征指标的性能评估及疲劳驾驶识别模型的特征选择提供参考.

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型。以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别。最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真。仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近。

机动车道路考试系统智能评判方法与数据交换技术

设计了1种机动车道路考试系统,该系统能对部分考试项目进行自动评判,同时可以监督整个考试过程,使机动车道路考试更加客观公正。该系统的核心是智能评判方法与数据交换技术。介绍了机动车道路考试系统的总体架构;提出了利用人工智能技术对机动车道路考试项目进行自动评判的原理和方法;对于无法进行自动评判的项目,开发了基于考官打分的人工评判方法;针对机动车道路考试系统的数据特征,设计了系统的数据交换方法。研究成果对于开发机动车道路智能考试系统具有一定的指导作用。

油液监测诊断系统的信息融合方法及模型

本文系统地分析了油液监测技术的四种监测手段及其与信息融合的联系，并在此基础上探讨了在油液监测系统中运用信息融合的方法，提出了油液监测系统中信息融合的模型。

变区域多层遗传算法的研究

本文在遗传算法的基础上 ,提出了一种变区域多层遗传算法。本算法把可行域分为若干个区域 ,并按区域分布子群体 ,除了每一个子群体在指定分配的区域中进行基本的遗传操作外 ,还在子群体间按适应度进行选择复制、同区域的子群体间进行交叉和群体内部进行变异 ,逐步淘汰较差的区域 ,最终集中在较小的区域进行搜索。经测试函数检验 。

信息融合技术的研究

完整地描述信息融合产生的过程,全面地讨论了信息融合技术的研究热点与现状,提出了目前研究中存在的问题和难点,并对我国信息融合技术的发展进行了展望。

自动公路系统横向控制研究

在分析了国内外自动公路系统 (AHS)研究现状的基础上 ,着重对以磁性道钉导航方式的车辆横向控制原理进行了阐述 ,建立了自动公路系统车辆横向控制模型结构 ,并以神经网络为例描述了其实现方法。

一种多层遗传算法的提出及实现

在基本遗传算法的基础上 ,把个体分层归属于子群体中 ,并在子群体间也进行复制、交叉、群体内部进行变异的多层遗传算法 ,经测试函数检验具有较好的应用效果 .

汽车驾驶员驾驶疲劳监测技术研究进展

当今驾驶疲劳已成为引发交通事故的主要原因,但由于其形成原因复杂,监测技术和手段都还不成熟。驾驶疲劳客观监测技术是目前研究的热点,主要包括对驾驶员脑电图、心电图、眼睑眨动、头部运动轨迹、方向盘的运动、车辆行驶方向等的监测技术。由于上述监测技术都存在一定的局限性,因此,笔者认为,今后的研究应该从以下4个方面着手进行:①研制非接触性高灵敏度传感器;②寻求新的监测指标和方法;③将多传感器信息融合技术应用于监测技术中;