智能网联汽车协同感知信任度动态计算与评价方法

协同感知技术增强了智能网联汽车的感知性能,但协同网络中出现的异常车辆和恶意攻击信息会影响协同感知结果的真实性与有效性。针对该问题,本文结合车辆协同网络中的检测结果提出一种基于遮挡状态判别与检测有效性识别策略的智能网联汽车信任度动态聚合评价方法。仿真结果表明,本文提出的协同感知信任评价方法提升了协同感知车辆对检测结果的可信度,增强了智能网联汽车协同感知过程的鲁棒性,并实现了信任管理模型面对高信任车辆突发恶意攻击的动态识别。

浅析企业文化在企业发展中的外在表现

当今时代的企业文化在企业中起到了极高的凝聚与规范作用。这些作用都在企业的发展中表现出来。为了企业更好的外在表现,企业文化需要很好的结合人员与远景两个领域,整合领导者、管理、文化多方面因素,形成具有自己特色的思想管理功能,从而凝聚、指导、约束职工工作行为。本文着重探讨企业文化所表现出来的价值观与组织氛围的构建对员工的影响问题。

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征,可以实现路面类型的在线识别,为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础.但越野环境地面特征复杂,车辆响应机理分析困难,给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战.提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架,通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化:首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征;进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征,并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型;利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性,完成特征筛选;最后,利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器.基于实车数据的算法验证试验表明,设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上,召回率在93%以上,相比高维的随机森林路面识别模型,各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%,证明本文提出的SHAP-RF路面识别算法设计框架能够在选用较少特征的情况下依然保证车辆行驶路面类别的准确识别.