基于非合作博弈的车道保持共享控制

为了减少共驾过程中的人机冲突,提出基于非合作博弈的人机共驾控制策略.基于线性二自由度汽车模型,采用一阶微分方程对车道保持共享控制问题进行数学描述,利用非合作博弈理论(NCG)描述双驾双控系统中的驾驶控制权分配问题,即通过非合作博弈方法来解决多个决策者共同作用于同一个动力学系统的共享控制问题.设计控制权博弈模型,采用预瞄偏移距离(POD),对驾驶人与智能系统的置信度矩阵进行更新,能够实现驾驶人与智能系统之间驾驶控制权的平稳交接.基于模型预测控制(MPC)框架,采用二次型代价函数及线性不等式约束的形式,将车道保持共享控制的前轮转角决策问题转化成带约束的在线二次规划问题.基于驾驶人在环的CarSim/Simulink集成环境,对该控制策略进行验证.结果表明,该控制策略能够较好地兼顾横向运动控制精度及驾驶人的控制权裕度.

基于粒子群优化支持向量机的纱线质量预测

针对复杂纺纱过程中成纱质量预测精度不足以及深度学习对庞大数据集依赖性的缺陷,提出一种基于粒子群算法优化支持向量机的小样本成纱质量预测方法。首先,对原始数据集样本序列进行灰色关联预处理,按照关联度大小进行排序,再结合先验知识库筛选出主要的原棉纤维指标;其次,针对小样本预测问题,建立了线性核、多项式核、高斯核以及自适应带宽RBF核等不同核函数支持向量回归(SVR)预测模型;最后,采用粒子群优化(PSO)算法对高斯核SVR模型的超参数(正则化系数和带宽调节参数)进行辨识,设计一种综合适应度函数与线性递减惯性权重策略,用以提高PSO算法的寻优能力。仿真结果表明:PSO优化高斯核SVR模型对不同成纱质量指标有较好的预测效果,其平均相对误差不超过2%。认为:PSO优化高斯核SVR模型对成纱质量指标的预测误差较低,具有良好的适应性。

基于联合概率数据融合的多目标车辆安全跟随

为了实现密集杂波环境下多目标车辆安全跟随,提出多源传感器数据融合的多目标车辆跟踪算法与纵向避撞预警策略.针对多源传感器观测序列因采样周期、采样起始时刻、通信时延差异等引起的时间异步,以及空间上存在不同维度、不同坐标系的问题,给出时间配准与空间融合的软同步方法.采用基于改进的联合概率数据关联(JPDA)的单一传感器多目标状态估计算法对目标轨迹进行滤波估计,能够在保证有效关联的同时,在一定程度上降低计算复杂度.基于多源传感器联合概率数据融合(MSJPDA)序贯滤波算法对目标的运动状态进行序贯更新,将最后一级的输出作为融合中心的最终状态估计,再根据威胁估计模型对追尾危险的发展态势进行评估与分级.实车试验与仿真结果验证了该算法的可行性与有效性.

基于HSFCM模糊聚类的快速多目标车辆跟踪算法

为了提高复杂交通环境下多目标数据关联的实时性与可靠性,本文中基于半抑制式模糊聚类(half suppressed fuzzy cmeans clustering,HSFCM)发展了一种快速多目标车辆跟踪算法。首先对多目标车辆跟踪问题进行了数学描述,并建立了相机像素坐标系与世界坐标系的空间映射关系;其次基于模糊理论将点迹-航迹关联问题转换成量测模糊聚类问题,通过求解各候选量测与聚类中心的模糊隶属度,间接计算出联合概率数据关联(joint probability data association,JPDA)算法中不确定性量测与各目标的关联概率,再利用概率加权融合对多目标状态进行滤波估计;再次在车辆密集工况下通过合理调整卡尔曼增益对量测更新进行抑制,以克服车辆跟踪中目标短暂跟丢问题。实车试验与仿真结果验证了该跟踪算法的可行性与有效性。

脂联素对骨髓间充质干细胞增殖和凋亡的影响

目的探讨脂联素(Apn)对骨髓间充质干细胞(MSCs)的增殖及凋亡的影响。方法分离培养原代大鼠MSCs,用构建的小鼠Apn基因重组慢病毒(Lenti-Apn-IRES-EGFP)或对照空载病毒(Lenti-IRES-EGFP)转染MSCs,并测定转染率。转染后用CCK8试剂盒检测Apn-MSCs、Gfp-MSCs在体外的增殖情况,并在缺氧缺糖损伤模型(OGD)12 h后用流式细胞仪检测细胞凋亡率。结果与对照组比较,Apn-MSCs细胞增殖速度更快(P=0.001)。在OGD 12 h后,Apn-MSCs凋亡率比对照组低(P=0.01)。结论 Apn可以促进MSCs的增殖,并减少缺氧、缺糖损伤后MSCs的凋亡。