基于环境态势评估的智能车自主变道决策机制

汽车面对的是复杂高动态的行驶环境,且车载传感器信息具有不确定性,对动态环境进行正确态势评估是提高车辆,尤其是智能车行驶安全性的关键因素之一,本文中基于环境态势评估对智能车自主变道决策机制进行研究。首先基于人类驾驶认知机理对车辆环境态势评估模型进行层次化分析,然后利用动态贝叶斯网络实现态势评估,并结合最大期望效用原则实现自主变道决策,最后通过实验验证了本文方法的有效性。结果表明,该方法能在动态复杂环境和车载传感器测量数据存在偏差等信息不确定的条件下,做出正确合理的变道决策。

基于最大互信息的激光雷达与相机的配准

针对智能车中激光雷达与相机的配准问题,提出了一种基于点云反射值与图像灰度值最大互信息的自动配准方法。该配准方法以刚体变换作为两传感器间坐标变换模型,首先利用点云反射值和图像灰度值计算互信息,将互信息值作为相似性度量,然后分别采用Barzilai-Borwein算法和改进Powell算法搜索互信息最大值,从而求得最优配准参数,最后通过实验对两种优化算法进行了分析比较。实验结果表明,基于最大互信息的配准方法可以实现智能车激光雷达与相机配准参数的自动、准确求解,并且改进Powell算法比Barzilai-Borwein算法具有更高的准确性和鲁棒性。

数学教材中“综合与实践”的教学方法研究

实践能力是学生必须具备的基本能力,也是不可忽视的能力。教师承担着培养学生运用知识的能力、情感价值观、创新能力、实践探究能力的重要责任。在苏科版小学数学教材中增加了“综合与实践”这一板块,教师如何利用有效的教学方法帮助学生正确掌握“综合与实践”的相关知识,以提高学生自主探究、解决问题的能力,这是当前需要探讨的重要课题。