基于符合性证据链的航电系统工程试验方法

为形成逻辑严密、可追溯的适航符合性验证资料,提出一种基于符合性证据链的航电系统工程试验方法,并对实现中的关键问题进行分析研究。以自动飞行控制系统的工程试验为例,设计与实现了基于自动飞行控制系统适航验证需求的验证平台。在验证方案设计中,针对复杂验证环境中部分参数不确定性描述问题,提出一种基于分类概率多场景分析的验证方案设计方法,基于适航验证需求,对飞行数据进行筛选,通过对筛选后的飞行数据进行统计特性分析、随机抽样与合并缩减,生成包含发生概率的确定性场景,描述验证环境中部分参数的不确定性。在验证数据分析中,针对多场景多参数条件下的适航符合性判断问题,提出基于加权Dempster-Shafer证据理论的适航符合性评估方法,以确定性场景发生概率为权重,进行证据融合,避免部分小概率场景对融合结果的干扰。基于实际飞行数据,自动飞行控制系统的自动飞行模式工程试验结果表明,所提方法有效可行。

船舶避碰虚拟测试场景生成方法

结合虚拟测试验证要点,梳理测试场景构成要素,实现场景要素跨域融合,构建测试船、目标船和环境间的博弈与对抗行为特征,针对场景表示的3种抽样层次,提出面向虚拟测试的场景生成方法。基于场景优化生成方法,在场景组合生成方法的基础上离线生成测试场景,主要针对参数空间的边缘场景,让智能算法参与场景生成过程,其场景覆盖度更低,通过测试高风险的边界场景,以测试特定系统性能效果。以单船避碰为例,在虚拟仿真测试平台进行仿真验证,结果表明优化生成后的场景文件能够有效降低场景生成数量,显著提升生成效率,且在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好性能。

自动驾驶合规性虚拟测试场景构建方法研究进展

基于场景的测试推动了自动驾驶技术的开发与应用,如何构建合规性虚拟测试场景已成为自动驾驶技术领域的关键问题。首先针对不同主体对于合规性的需求进行了详细分析,基于场景交互性对测试场景构建方法进行分类,回顾了一系列虚拟测试场景构建方法,对各类场景构建方法从研究进展、应用情况和优缺点等方面进行归纳总结。此外,为解决不同主体差异化测试需求的场景构建方法适用问题,提出了覆盖度、边缘性、真实性三类测试场景构建方法评价指标,并用三类指标对各类场景方法的优势和局限性进行了综合评估。最后,基于评估结果详细分析了各类测试方法对差异化测试需求的适用性,并对当前存在的不足和未来研究趋势进行了总结和分析,以期为自动驾驶测试场景构建研究提供有益参考。

机载嵌入式训练系统飞行试验及评价方法

机载嵌入式训练系统是实现随时随地面向真实作战场景训练的机载设备,通过飞行试验可对其指标符合性、设计一致性、使用有效性等进行综合考核。首先分析了嵌入式训练系统的工作模式及系统功能;其次提出了基于三维结构的飞行试验需求分析方法及面向作战任务的飞行试验场景设计方法;并进一步形成了基于改进Sigmoid函数的定量指标评价方法及基于模糊综合评判的定性指标评价方法。最后基于实际试飞完成实证。结果表明提出的试验设计方法及评价方法的可用性和合理性。

基于风险场景搜索的自动驾驶测试方法

自动驾驶测试方法是自动驾驶研究体系中重要的组成部分,也是当前研究的热点之一。提出了基于风险场景搜索的自动驾驶测试方法,通过NGSIM数据集提取出换道场景,确定场景参数空间范围和特征,通过基于遗传算法的场景搜索方法构建自动驾驶测试场景。为了提高场景生成效率,改进了场景参数的搜索过程,对前车换道场景设置了约束,对单个场景的仿真时间进行优化,增加了记忆模块以防止相同场景进行复测试。基于PreScan/Simulink平台构建了三车道前车换道场景,生成并完成了439个场景的测试,其中有266个场景发生了车辆碰撞。分析发现,碰撞失效是由于被测算法制动不及时和未触发紧急制动所导致。

自动驾驶仿真测试场景库体系建设方法综述

基于自动驾驶仿真测试场景库可以有效加速测试进度,提高测试的安全性和覆盖度。对自动驾驶中的场景进行分析,论述了相关的场景定义、场景元素以及场景来源;对场景中的数据处理、特征提取、场景聚类进行描述,总结提出自动驾驶测试仿真场景库的体系搭建方法,并对未来发展趋势作了相关预期分析,可以为自动驾驶测试开发提供参考和借鉴。

基于蒙特卡洛模拟的虚拟测试场景生成方法

为了提高用户在虚拟测试场景中的体验感,提高虚拟测试场景的真实度,提出基于蒙特卡洛模拟的虚拟测试场景生成方法。采用Meanshift分割方法分割输入图像,并对分割后的图像块实施融合,标记图像区域,获取对应的深度图,融合上述深度图获得虚拟测试场景的深度图。采用透射率估计方法融合虚拟测试场景的深度图,通过梯度融合方法融合归一化处理低照度图像,将支持向量机学习方法引入场景生成过程中,控制场景生成过程。采用蒙特卡洛模拟方法消除场景中存在的噪声斑点,优化生成的虚拟测试场景。实验结果表明,研究方法的场景生成误差较小,生成的虚拟测试场景具有较高的逼真度和真实感。

基于不同驾驶习惯的自动泊车系统控制策略测试方法研究

自动泊车系统的准确性与有效性的提高,将推动自动泊车技术发展。文章对自动车系统进行了测试方案设计、关键测试场景选取、驾驶习惯分析,分析了自动泊车系统在不同场景及工况下的表现。通过功能分析、场景测试、信号采集和数据分析,为自动泊车功能的研发设计提出了方案。测试结果显示,无论针对平行车位或是垂直车位,基于副驾驶侧的自动泊入有效性优于主驾驶侧的自动泊入,但在耗时与效率方面有待进一步提升,性能参数有待进一步优化。

基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航研究

现有组合导航算法在卫星信号复杂的环境中存在误差随时间发散的问题。针对不同的车载场景增加不同的辅助策略,以提升导航精度,提出了一种基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航技术。首先,根据行车过程中的卫星导航数据和车辆状态数据构建特征,并通过Kruskal-Wallis检验比较不同车载场景下特征的分布差异;其次,使用XGBoost算法拟合经过预处理的数据,得到车载场景识别模型;最后,当识别到地库场景时,通过力学编排计算航向角的变化量,也使用轮速运动学模型计算航向角的变化量,然后对两种方式计算的航向角变化量求均值,重新计算当前时刻的姿态,再用新的姿态更新速度和位置。实验结果表明,在地库场景下,相较于不增加轮速运动学辅助的算法,增加辅助的组合导航算法的航向精度标准差平均提升55.27%。

基于AI的自动化渗透测试平台构建

随着数字化时代的来临及强化学习、深化学习、大模型技术等的应用普及,也产生了极大的安全隐患。文中分析了基于AI的自动化渗透测试技术,并实现了渗透测试平台的架构设计、功能实现,总结了自动化渗透测试方法及其实现过程。基于大模型技术进行自动渗透测试,可显著提升渗透测试工作的高效性和系统的安全性。

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证,提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术,即真实车辆行驶在真实测试场地中,同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合,从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合,搭建起数字孪生自动驾驶测试平台,实现算法的验证测试与评价,并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用,对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。

基于道路驾驶技能考试的辅助制动策略探索与实践

针对道路驾驶技能考试避险需求,本文利用辅助驾驶新技术,研究路考典型场景下的制动策略,并开展测试评价。基于考试员紧急踩副制动的常见情形,构建了3种典型路考场景;通过建立场景的运动学模型,解析制动安全边界范围及影响因素;试制辅助制动系统样机,并对制动性能开展功能测评,验证系统的有效性和安全性,从技术层面探索了路考辅助制动的新方法。

模型试验在"矿山压力与岩层控制"课程教学中的辅助研究

针对"矿山压力与岩层控制"课程岩层空间位置抽象、岩层运移和支护理论难以理解的特点,该文从标准岩石试件受压变形破坏规律、岩层开挖运移规律和锚杆支护构件的作用原理等角度,实景展示矿山开采过程中的压力显现与岩层移动,对学生掌握课程核心知识点起到了较好的促进作用,加深了学生对"矿山压力与岩层控制"课程知识的理解,教学效果良好.

地质类专业水环境测试分析实验教学认识

水环境测试分析是地质类专业一项重要的实践教学内容,对专业高素质人才培养具有重要作用。实践教学中面临传统测试方式与现代集成式仪器测试手段并重挑战,教学过程中需要兼顾传统水质测试方法教学,与现代全元素测试方法相结合,提升学生的认知和实操能力。同时,还要做好虚拟场景式教学开发与实验室建设工作,从而进一步提升学生应用层面的实践能力,激发学生的创新意识。通过深度融合课程思政与实验教学内容,积极引导学生树立尊重自然的理念,切身投入水环境保护工作,以期培养适用于社会发展需要的全能型高素质人才。

基于外场静态试验数据实现无源箔条干扰作战场景动态构建

外场静态试验相对于全弹道实弹打靶试验具有试验成本低,样本量大,组织实施方便的优点,但也存在实战化不足的局限性,外场静态试验产生大量的试验数据,其中蕴含了丰富的有用信息,而目前这些试验数据尚未得到充分挖掘利用,那么如何有效利用这些试验数据,实现实战化的无源箔条干扰作战试验,就成为研究的重点。通过关联利用多源实测试验数据,实现零中频原始回波中目标和箔条回波的分离,结合作战仿真推演态势,对拆分后回波数据进行重新计算,实现弹目动态逼近条件下无源箔条干扰作战场景动态构建。以实测试验数据为输入,大幅提升了作战场景中目标回波模拟的逼真度,支撑装备作战使用方案决策优化,提升装备作战能力,在实战化作战试验方面具有重要意义。

基于数字孪生的测试场景架构及应用研究

虚拟测试场景在智能船舶评估中占有重要地位,数字孪生技术能够对现实环境进行描述、预测,实现智能现实环境与虚拟场景的交互映射。本文探索如何将数字孪生应用于智能船舶虚拟测试,构建船舶和环境数字孪生体来实现船舶在现实环境中如何获取数据、在哪获取数据,获取何种数据映射到虚拟测试场景中,并寻求更为准确的参数。初步构建出基于数字孪生的船舶虚拟测试场景架构,基于该架构进行虚拟测试前后以及船舶远程操作时延优化应用,该架构具有一定的有效性和可靠性。基于数字孪生技术能够提高智能船舶虚拟测试系统的效率和操作精度,增强实验结果的可靠性。

面向L3级自动驾驶高速公路道路测试场景的构建方法

自动驾驶技术的发展离不开道路测试,科学完善的自动驾驶测试评价体系需要完整的测试场景做支撑。高速公路场景作为L3级自动驾驶的典型应用场景,相关的测试标准、测试方法、测试场景亟需明确。文章通过对L3级自动驾驶高速公路道路测试场景来源、场景分类与要素、场景构建关键技术等分析,结合L3级自动驾驶高速公路应用场景,从自动驾驶车辆应急处置、人工介入能力和综合驾驶能力等方面,提出L3级自动驾驶高速公路道路测试场景及测试项目,为后续道路测试评价方法提供基础。

基于CIDAS碰撞事故仿真的AEB效果测试

针对三种不同自动紧急制动(AEB)控制模型在不同碰撞事故场景下的适用性进行分析,基于中国交通事故深入研究(CIDAS)数据库,利用PreScan软件搭建事故场景,并联通Simulink添加车辆控制模型,通过重建CIDAS交通事故数据库中真实碰撞事故场景进行测试。仿真结果验证了基于安全距离模型的AEB控制策略可以有效避免追尾碰撞事故或减轻碰撞造成的危害,其中Mazda模型算法相对保守,适用于高速场景,Honda模型算法和Berkeley模型算法相对激进,适用于中低速场景,为主动安全技术的测评与改进提供了参考。

数字孪生自动驾驶仿真测试方法

研究基于封闭智能网联试验场地的智能驾驶仿真测试方案,结合仿真测试和数字孪生技术,构建虚实结合的场地在环仿真测试方案,重点研究不同车型感知注入方案的统一性,提出一种仿真软件输出信号和车辆传感器输出信号匹配的方案,提供信号匹配接口,供不同传感器方案进行适配更改。

FAO试验线系统设计及关键场景实施

FAO试验线的建设对FAO技术的发展及工程项目建设有着重要意义。阐述了天津FAO试验线的系统设计方案;以FAO关键场景“自动唤醒”为例,对场景实施过程中的技术方案和现场测试进行了详细说明。天津FAO试验线已成功应用于天津FAO技术的科研及工程项目中,可为后续FAO试验线的建设提供指导和借鉴。