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基于人-车交互的行人轨迹预测 被引量:13
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作者 连静 王欣然 +2 位作者 李琳辉 周雅夫 周彬 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期215-223,共9页
针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了... 针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 展开更多
关键词 工程 行人轨迹预测 长短时记忆神经网络 人-车交互 深度学习 注意力机制
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人-无人车交互中的可解释性交互研究 被引量:1
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作者 郭炜炜 王琦 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第18期22-28,共7页
目的随着现代人工智能技术在自动驾驶系统中的广泛应用,其可解释性问题日益凸显,为此探讨人-无人车交互过程中的可解释性交互的框架以及设计要素等问题,以增强自动驾驶系统的决策透明性、安全性和用户信任度。方法结合可解释人工智能和... 目的随着现代人工智能技术在自动驾驶系统中的广泛应用,其可解释性问题日益凸显,为此探讨人-无人车交互过程中的可解释性交互的框架以及设计要素等问题,以增强自动驾驶系统的决策透明性、安全性和用户信任度。方法结合可解释人工智能和人机交互的基本理论与方法,本文首先介绍了可解释性人工智能,对当前可解释内容的提取方法进行总结,然后以人-机器人交互的透明度模型为基础,建立人-无人车交互中可解释性交互的框架。最后从解释的对象、方式和评价等多个设计维度对可解释性的交互设计问题进行探讨,并结合案例进行分析。结论可解释性作为人与模型决策之间的接口,不仅仅是一个人工智能技术问题,而且与人密切相关,涉及到人-无人车交互中的多个层次。本文提出人-无人车交互中可解释性交互的框架,得出在人-无人车交互每个阶段需要的解释内容以及可解释交互设计的要素。 展开更多
关键词 共驾 人-无人交互 可解释性人工智能 透明度
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Three-dimensional visualization interactive system for digital twin workshop 被引量:6
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作者 Zhang Qinglei Yang Zhiwei +2 位作者 Duan Jianguo Liu Zhen Qin Jiyun 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2021年第2期137-152,共16页
To improve the human-physical-virtual coordination and integration of the digital twin workshop,3D visual monitoring and human-computer interaction of the digital twin workshop was studied.First,a novel 6D model of th... To improve the human-physical-virtual coordination and integration of the digital twin workshop,3D visual monitoring and human-computer interaction of the digital twin workshop was studied.First,a novel 6D model of the 3D visualization interactive system for digital twin workshops is proposed.As the traditional 5D digital twin model ignores the importance of human-computer interaction,a new dimension of the user terminal was added.A hierarchical real-time data-driven mapping model for the workshop production process is then proposed.Moreover,a real-time data acquisition method for the industrial Internet of things is proposed based on OPC UA(object linking and embedding for process control unified architecture).Based on the 6D model of the system,the process of creating a 3D visualization virtual environment based on virtual reality is introduced,in addition to a data-driven process based on the data management cloud platform.Finally,the 6D model of the system was confirmed using the blade rotor test workshop as the object,and a 3D visualization interactive system is developed.The results show that the system is more transparent,real-time,data-driven and more efficient,as well as promotes the coordination and integration of human-physical-virtual,which has practical significance for developing digital twin workshops. 展开更多
关键词 digital twin workshop three-dimensional visualization human-computer interaction data driven OPC UA(object linking and embedding for process control unified architecture)
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考虑驾驶人特性的一主多从混合博弈容错控制 被引量:2
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作者 张博涵 卢少波 +1 位作者 谢文科 谢菲菲 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期161-171,共11页
为保证线控底盘电动汽车在遭遇执行器失效时的稳定性,并考虑人-车交互行为,提出了以驾驶人为领导者的一主多从(Single-leader-multiple-follower,SLMF)混合博弈容错控制框架。为实现驾驶人-车辆的交互控制,首先建立了两者的耦合模型。其... 为保证线控底盘电动汽车在遭遇执行器失效时的稳定性,并考虑人-车交互行为,提出了以驾驶人为领导者的一主多从(Single-leader-multiple-follower,SLMF)混合博弈容错控制框架。为实现驾驶人-车辆的交互控制,首先建立了两者的耦合模型。其次,将驾驶人及5个底盘子系统即主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)系统和4个轮毂电机建模为博弈中的6个参与者,基于Stackelberg主从博弈与多人合作博弈设计了SLMF混合博弈控制框架。考虑驾驶人具有优先控制权限及执行器对驾驶人行为的补偿作用,基于Stackelberg博弈理论建立了驾驶人与底盘子系统的主从博弈模型,其中驾驶人作为领导者通过感知跟随者的行为做出转向决策,而5个底盘子系统被建模为跟随者。由于跟随者追求共同的横向稳定控制目标,因此基于合作博弈理论建立了合作模型,并对领导者的转向策略做出最优响应。最后,为研究跟随者之间追求不同目标导致不合作时的控制效果,设计了非合作Nash博弈与Stackelberg博弈相结合的混合博弈为对比方法,通过实时硬件在环测试验证并对比了2种方法。结果表明:针对不同风格的驾驶人,所设计的方法可以保证遭遇执行器卡死失效车辆的稳定性。与不合作的情况相比,2种不同风格的驾驶人驾驶的车辆在底盘子系统合作时,车辆稳定性分别提升了54.62%和53.78%,驾驶人工作负荷分别降低了31.79%和36.07%。 展开更多
关键词 工程 容错控制 一主多从博弈 人-车交互 合作博弈 分布式驱动汽 主从博弈
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