基于模型预测与策略学习的智能车辆人机协同控制算法

针对智能车辆在复杂环境下高机动运动控制的难题,提出一种基于模型预测与策略学习的人机协同控制算法。该算法利用人类驾驶员对环境的理解和综合处理能力在决策规划层面辅助机器进行局部轨迹规划,包括速度调节和动态路径生成,实现决策规划层面的人机协同;面向高机动行驶的车辆在线优化规划与控制存在时效性问题,一方面在局部规划层采用较长采样间隔和简化的动力学模型设计基于模型预测控制的局部轨迹规划方法,以实现高效在线轨迹优化;另一方面在控制层采用基于滚动时域强化学习的学习型预测控制方法在线优化控制策略,以提升在线优化控制的计算效率与适应性。驾驶员在环的山区公路高机动仿真结果表明:新方法能遵从驾驶员的加减速指令和转向指令生成安全、平滑的规划轨迹,而且能够精确控制车辆沿期望轨迹行驶;在人机协同控制模式下,6位驾驶员完成相同驾驶任务的时间比手动驾驶平均缩短了8.3%,转向操作负荷降低了51.1%。

浅谈江苏茶博园深度旅游开发

随着我国旅游业的蓬勃发展,人们多样化旅游需求增加,茶旅融合发展成为旅游行业的一种新业态。本文在深度旅游开发的理念下,通过对江苏茶博园的茶文化旅游产品的现状分析,提出江苏茶博园深度开发的对策,以此增强江苏茶博园旅游产品竞争力,助力乡村振兴。