自动-人工驾驶车辆混行下路网可靠性研究

随着自动驾驶技术的快速发展,自动和人工驾驶车辆混行情况将不可避免,对于自动-人工驾驶混行环境下的交通特性亟待研究。交通路网可靠性可以更全面地反映交通流运行状态,而现有交通路网评价模型未能充分考虑突发事件的干扰,难以准确评估自动-人工混行条件下路网的可靠性。为此,在现有模型基础上,考虑路网受到干扰下的恢复属性,引入道路韧性指数,改进现有路网可靠性模型。基于北京市永乐店镇实测路网数据,利用Vissim构建自动驾驶条件下混合交通流仿真模型,对不同自动驾驶渗透率下的路网可靠性进行研究。结果表明:考虑道路韧性指数的可靠性评价模型可以有效降低最小误差平方和,显著提高路网可行性评价准确性;在自由流状态下,随着渗透率增加,路段可靠性显著提升,全自动驾驶情形下路段可靠性可提升18%;在重度阻塞流状态下,当渗透率超过40%后,路段可靠性呈上升趋势,全自动驾驶情形下路段可靠性可提升27.8%;当加入较小比例的自动驾驶车辆时,路网可靠性改善并不明显,但当渗透率超过50%时,该路网可靠性逐渐提升,全自动驾驶情形下路网的可靠性可提升23%。

智能网联车专用道内队列控制模型

在智能网联车与人工驾驶车辆混合通行的场景中,为提高混行交通流的通行效率,提出了一种智能网联车专用道内车辆按编队行驶的队列控制模型。根据快速路道路条件和智能网联车的运行模式,通过分析智能网联车专用道内前后两车的运动过程,构建了智能网联车车队创建、加入和巡航控制模型,并求解出专用道内智能网联车形成编队行驶的最优策略。为验证队列控制模型的有效性,利用SUMO仿真平台搭建单车道和多车道仿真场景,模拟智能网联车在专用道内形成车队的过程,统计分析车流的通行效率,其中单车道仿真结果显示,相比于传统CACC跟驰模型,队列控制模型能将车辆编队时间减少23.06%;多车道仿真结果显示,当CAV渗透率在23.22%~40%时,队列控制模型下的车辆平均行程时间缩短17%。这表明在智能网联车专用道内,队列控制模型能更有效地利用专用道的空间资源,从而缩短车辆编队时间,提高智能网联环境下混行交通流的通行效率,故可用于混行交通流下智能网联车专用道的设置。

基于秃鹰搜索算法优化的三维多无人机低空突防

三维空间环境复杂,多无人机的低空突防航迹规划计算量大,现有多目标秃鹰搜索算法存在求解易趋于中心点及精度低的缺陷,为此提出基于改进多目标秃鹰搜索算法(IMBES)的三维多无人机低空突防方法.构建三维环境模型、威胁源模型、无人机物理约束模型、多无人机协同约束模型以及路径平滑度约束模型,确定多目标代价函数.设计耦合混沌映射初始化,有效提高初始化种群质量;设计基于“侦察鹰”的自适应高斯游走策略,平衡开发与搜索能力;引入快速非支配排序,进一步提高算法效率.利用秃鹰位置与无人机速度、转弯角度、爬升角度的对应关系,采用IMBES高效搜索无人机构型空间,找到最优的帕累托前沿.实验结果表明,IMBES的成功率为70.5%.与现有路径规划方法相比,所提方法的优化能力强、能耗低,适用于多无人机协同低空突防.

导弹自主编队综合作战效能评估方法

针对导弹自主编队协同制导与控制技术的综合作战效能评估问题,引入了协同制导与控制能力等级(CGCL)的概念,并结合层次分析法(AHP)和ADC效能评估模型建立了导弹自主编队综合作战效能的分析模型,分析了导弹自主编队典型作战想定下导弹编队成员的协同突防概率、交班成功率、命中概率和毁伤概率,分析过程充分考虑了导弹自主编队作战的能力和特点,并在搭建的导弹自主编队攻防对抗综合仿真验证系统上分析和验证了其有效性,为定量地分析导弹自主编队的综合作战效能提供了快速可靠的计算方法。

考虑无人驾驶车辆影响的道路网络容量模型

为了研究未来无人驾驶车辆对道路网络容量的影响,将路网上的车辆分为无人驾驶车辆和普通车辆两类,根据两类车辆的不同路径选择行为,构建考虑无人驾驶车辆影响的道路网络容量双层规划模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求,其中各OD之间的交通需求采用均一的增长乘子;下层模型为考虑无人驾驶车辆影响的混合路径选择行为模型,其中普通车辆以极小化个体的出行成本为目标,而无人驾驶车辆以系统最优为目标。基于迭代平衡思想设计求解双层规划的启发式算法,并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性。研究结果表明:(1)当无人驾驶车辆的市场渗透率较低时,无人驾驶车辆对普通车辆的路径选择影响不大,道路网络混合均衡流量波动很小,道路网络容量增加不明显;(2)随着市场渗透率的增加,道路网络容量首先呈现缓慢增加的趋势,当无人驾驶车辆占据主导地位后,可利用的路径数量增多,流量在不同路段上分布更加均衡,道路网络容量快速增长,当网络中的车辆都是无人驾驶车辆时,整个系统处于最优运行状态,算例结果表明道路网络容量显著增加;(3)随着道路网络容量的增加,交通网络系统总阻抗也会增加,但每辆车的平均出行成本变化不大。

单车道手动-自动驾驶混合交通流仿真分析

随着汽车产业和交通行业的快速发展,智能交通取得了长足进步,尤其是在自动驾驶领域。为研究手动驾驶、自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)三类车辆独立存在时的单车道交通流运行特性,基于元胞自动机Nasch规则,引入Gipps安全间距和速度,分别构建跟车模型,通过数值仿真试验,分析混入ACC和CACC车辆对道路通行能力、行驶速度、行车间距、交通拥堵等运行特性的影响。结果表明:随着ACC和CACC车辆渗透率的增加,道路通行能力和车辆行驶速度不断提高;当道路仅由数量相等的ACC和CACC车辆驾驶时,通行能力可提升2.2倍,拥堵指数可降低60%,显著改善了交通运行;引入ACC和CACC车辆增大了手动驾驶车辆行驶时的跟车间距,而ACC和CACC车辆仍能以较小的间距保持较高的速度跟随前车,提高了道路空间资源利用率。

海岸声呐对AUV隐蔽突防影响研究

针对AUV抵近目标前沿海区执行任务而可能被海岸声呐探测,从而影响AUV隐蔽突防的问题。通过构建海岸声呐对AUV探测距离预估模型、海岸声呐对目标探测概率模型,从探测距离、概率2个方面,分析海岸声呐对AUV隐蔽突防的影响,给出了声呐探测距离与航速、海况对应变化关系及海岸声呐对AUV探测概率拟合曲线。在获取AUV航速、海况等级、海岸声呐布设位置等关键信息后,可预报声呐对AUV的探测距离及不同区域的探测概率。最后基于典型AUV任务态势设定了AUV隐蔽突防威胁等级表,提出AUV在不同情况下的隐蔽突防策略。

低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法

提出一种低渗透率智能网联环境下高风险事件预警方法。具体而言,基于熵能表征系统状态的特点提出交通熵的概念,将个体车辆的微观驾驶行为量化为交通熵,以表征交通流状态;再将交通熵作为长短时记忆网络模型(Long Short⁃term Memory,LSTM)的输入参数建立预警模型;最后,使用HighD轨迹数据集提取高风险事件,并验证模型有效性。结果显示,使用交通熵的模型误报率和漏报率大幅降低。以智能车渗透率10%为例,误报率和漏报率分别从6.18%和11.47%下降到了1.95%和3.12%;在预测模式下,对高风险事件误报率和漏报率为2.28%和3.82%。

内蒙古自治区新能源重型货车推广路径研究

为推动重型货车电气化发展,助力交通运输行业“双碳”战略目标的实现,本文系统梳理了国内外新能源重型货车推广经验,以内蒙古自治区为例调研整理了内蒙古自治区新能源重型货车发展现状,预测了未来新能源货车发展趋势,针对性提出自治区新能源重型货车推广存在的问题并给出政策建议。研究结果表明:国内外新能源重型货车推广措施主要集中在规划推广政策目标、制定购置和使用补贴及路权等限行政策等;结合内蒙古自治区新能源货车发展现状及国内外相关研究经验,预测到2050年自治区重型货车保有量将从2020年的20万辆增长到34万辆,新能源重型货车新车市场占有率到2025年约为5%,到2050年约为50%;目前内蒙古自治区新能源货车推广瓶颈主要在于装备核心技术尚不成熟、推广政策针对性不强、新能源产业链尚不完善,未来需要针对性加强规划设计、完善推广政策体系。

西藏自治区环境天然贯穿辐射水平调查研究

本文报道了西藏自治区环境天然贯穿辐射水平调查的方法和结果。全区以５０ｋｍ×５０ｋｍ的网格布点，实测网格点１８９个，各类加密点１３６个。调查结果表明：（１）西藏自治区原野γ辐射剂量率按测点、面积和人口的加权均值分别为８２．０、７８．０和８４．２ｎＧｙ·ｈ￣（－１）；（２）道路γ辐射剂量率按测点平均值为８３．３ｎＧｙ·ｈ￣（－１）；（３）室内γ辐射剂量率按测点和人口加权均值分别为１１８．２和１１８．７ｎＧｙ·ｈ￣（－１）；（４）宇宙射线电离成分（不包括中子成分，下同）所致空气吸收剂量率按测点和人口加权均值，室内分别为１０２．９和９６．６ｎＧｙ·ｈ￣（－１），室外分别为１２１．４和１１２．１ｎＧｙ·ｈ￣（－１）；（５）天然贯穿辐射剂量率，按测点和人口加权均值，室内分别为２２１．２和２１５．３ｎＧｙ·ｈ￣（－１），室外分别为２０３．４和１９６．３ｎＧｙ·ｈ￣（－１）；（６）宇宙射线、天然γ辐射和天然贯穿辐射所致居民人均年有效剂量当量分别为０．８８、０．６７和１．５５ｍＳｖ；所致集体年有效剂量当量分别为０．１８、０．１３和０．３１×１０￣４人，Ｓｖ。

基于剖分网格改进A^(*)算法的航迹规划研究

为实现飞行器远距离突防时自主航迹规划效率提升的目标,结合该任务背景下雷达威胁分布特点,采用剖分网格理论组织栅格环境,从底层表征方式出发改进A^(*)算法。利用剖分网格的编码表征组织结构得到方位信息,从而针对性地施加惩罚因子,指向性地改进实际移动路径代价计算方式,而后依据雷达威胁分布特点,通过编码比较位的变化分段变步长寻找子节点。仿真结果表明,改进算法的计算节点大大减少,在所寻航迹总的代价值近似的情况下,改进算法总能在威胁分布密集的环境中更迅速地规划出可行航迹,较好地适用于飞行器突防背景。

以调中复衡理论为指导的电热砭石熨摩中药透入治疗在慢性功能性便秘中的应用价值

目的探讨基于调中复衡理论的电热砭石熨摩中药透入治疗慢性功能性便秘(Chronic functional constipation,CFC)的临床价值。方法选择2021年4月至2022年8月海口市中医医院82例CFC患者,按随机数字表法分为对照组和研究组,每组41例。对照组给予常规治疗(包括科学膳食、适度运动、多饮水、养成良好排便习惯等),研究组在对照组基础上给予基于调中复衡理论的电热砭石熨摩中药透入治疗。比较两组治疗效果及治疗前后自主排便频次、中医证候积分、便质干硬情况、中文版便秘状况评估量表(PAC-QOL)分值。结果研究组总有效率(95.12%)较对照组(80.49%)高(P<0.05)。两组自主排便频次分值治疗后均较治疗前下降,且研究组较对照组低(P<0.05)。两组大便干结、便秘、面色咣白、夜尿清长、腹痛、腰酸、畏寒肢冷分值治疗后均较治疗前下降,且研究组较对照组低(P<0.05)。两组便质干硬情况分值治疗后均较治疗前下降,且研究组较对照组低(P<0.05)。两组PAC-QOL分值治疗后均较治疗前下降,且研究组较对照组低(P<0.05)。结论常规干预基础上联合基于调中复衡理论的电热砭石熨摩中药透入法治疗CFC效果显著,利于改善生活质量。

考虑自动驾驶车队的高速公路双车道混合交通流行驶模型

为了使自动驾驶车辆以及人工驾驶车辆所构成的混合车流达到高效通行的目的,有必要研究自动驾驶车队这种新型的驾驶形式。首先,本文基于对自动驾驶车辆特性的分析,建立了一个自动驾驶车辆集聚策略模型,该模型包括以车辆集聚为目的的换道模型以及使车队内部车辆能够有效集聚的跟驰模型。接着以元胞自动机模型为基础搭建了一个高速公路双车道仿真平台。最后将自动驾驶车辆集聚模型与无策略模型进行对比,通过设定不同指标来对道路通行效率以及交通拥堵率进行分析。结果表明:采用自动驾驶车辆集聚策略模型相较于无策略模型会获得更好的道路通行能力,尤其是在自动驾驶车辆渗透率超过40%之后;混合交通拥堵率会随着自动驾驶车辆渗透率的提高而下降。

基于攻击图和深度Q学习网络的自动化安全分析与渗透测试模型

随着网络技术的快速发展和广泛应用,网络安全问题日益突出,渗透测试成为评估和提升网络安全性的重要手段。然而,传统的人工渗透测试方法效率较低,且易受到人为错误和测试人员技能水平的影响,造成测试结果不确定性大、评估效果不理想等问题。针对以上人工渗透测试中存在的问题,提出了基于攻击图和深度Q学习网络(DQN,deepQ-learningnetwork)的自动化安全分析与渗透测试(ASAPT,autonomous security analysis and penetration testing)模型。该模型由训练数据构建和模型训练两部分构成。在训练数据构建阶段,采用攻击图对目标网络进行威胁建模,将网络中存在的漏洞和攻击者可能的攻击路径转化为节点、边,随后结合CVSS(commonvulnerabilityscoringsystem)漏洞信息库构建对应的“状态-动作”转移矩阵,用以描述攻击者在不同状态下的攻击行为和转移概率,并全面反映攻击者的攻击能力和网络的安全状况。为进一步降低计算复杂度,创新性地使用深度优先搜索算法对转移矩阵进行简化,查找并保留所有能达到最终目标的攻击路径,以便于后续模型训练。在模型训练阶段,使用基于DQN的深度强化学习算法对渗透测试中的最优攻击路径进行确定,该算法通过不断与环境交互、更新Q值函数,从而逐步优化攻击路径选择。仿真结果表明,ASAPT模型在最优路径寻找方面准确率可达84%,收敛速度快,并且在面对大规模网络环境时,相较于传统Q学习具有更好的适应性,能够为实际的渗透测试提供指导。

基于MFD的快速路新型混合交通流特性分析

为探究智能网联车辆(CAV)与人工驾驶车辆混行情况下快速路的宏观交通流特性,研究了CAV渗透率对快速路宏观基本图(MFD)的影响规律.首先,利用MFD临界点和拥堵拐点的特征属性,构建考虑CAV渗透率的MFD分段拟合模型;其次,从拥堵持续时间、拥堵严重程度和MFD迟滞现象3个方面分析CAV渗透率对快速路拥堵过程的影响;最后,采用SUMO搭建仿真环境,对提出方法进行验证.结果表明:提出的分段拟合方法在拟合优度及跟踪MFD临界点上均优于三次拟合方法;CAV的引入并不会消除快速路MFD的迟滞现象,但其持续时间会随着CAV渗透率的增加而降低;快速路拥堵严重程度随CAV渗透的增大而降低,当CAV渗透率超过0.5时,拥堵的改善效果开始减弱.

浅析学生的自主性学习

音乐新课标、新教材的推出使用,要求教师在教学中正确选择、灵活运用好教学方法与之相适应。自主性学习使学生感到在课堂上他们是课堂的主人,便会积极地参与课堂活动,主动地吸纳音乐知识与技能。

自动驾驶车辆混行集聚MAS控制模型

随着车路协同技术和自动驾驶技术的不断发展,越来越多的网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)涌入道路交通,与传统人工驾驶车辆(Human Pilot Vehicle,HPV)形成混合交通流(Mixed Traffic Stream, MTS)。为在提高MTS交通流量的同时保证交通安全,面向未来的混行交通环境,结合交通工程中人、车、路等要素,设计基于多智能体系统的CAV集聚控制模型(Agglomeration Control Model of Connected and Autonomous Vehicle Based on Multi-Agent System, ACMCAV-MAS)。该模型针对CAV的可控性和HPV的随机性,意在通过集聚控制,促使道路中分散行驶的CAV集聚成行驶条件更优的队列。具体以Agent的形式设计与集聚控制相关的底层车辆Agent(CAV-Agent和HPV-Agent两类)和上层管理Agent。同时,针对同质要素间的匹配和异质要素间的风险规避,区别于常规的无集聚(No Agglomeration, NOA)策略,提出车队级集聚(Platoon Level Agglomeration, PLA)和车道级集聚(Lane Level Agglomeration, LLA)2种策略及相关的CAV-Agent集聚控制算法。基于ACMCAV-MAS及元胞自动机模型,在不同交通流密度和不同CAV-Agent渗透率下进行仿真试验。结果表明:集聚策略能在60%的CAV-Agent渗透率下取得最佳效益,同时,在60 veh·km-1密度条件下,车队级集聚策略平均能提升38.14%的交通流量,比车道级集聚的提升效果高9.73%,并能在40~50 veh·km-1的密度范围和50%~70%的CAV-Agent渗透率条件下有效缓解交通拥堵;通过对中高密度交通流下的纵向风险分析,发现2种集聚策略在低CAV-Agent渗透率下的风险发生率无显著差异,且最大风险降低比例都能达到20%以上,然而,在实际交通情况下,集聚策略可能会在一定程度上导致横向碰撞风险的增加。在未来的工作中,将继续探究降低横向碰撞风险的方法,同时着力解决目前仿真框架中对于人工驾驶行为异质性建模不够完善的缺陷,不断优化ACMCAV-MAS,为未来MTS中自动驾驶策略的制定提供理论依据。

基于无人驾驶车辆的不同车道模式交通流优化

为研究不同类型车辆组成的混合交通流的运行模式,假定无人驾驶车辆、先进出行者出行系统(advanced traveler information systems,ATIS)装置车辆和普通驾驶车辆分别遵从系统最优模式、用户均衡模式、随机用户均衡模式选择路径,分别建立普通车道、专用车道模式下的交通分配模型,给出求解模型的连续平均算法(method of successive averages,MSA)。通过算例确定路段通行能力,分析信息质量水平、出行需求量、市场渗透率对出行时间的影响,在确定模型各项参数取值的基础上,根据专用车道设置情况对混合均衡流状态进行研究,验证模型算法的可行性和收敛性。研究结果表明:通行能力随着行驶速度的增加先提高后下降,选择合适的行驶速度将提高路段通行能力,且无人驾驶专用道的通行能力明显高于普通车道;适当提高信息质量水平,可降低路径选择的随机性,有效减少平均出行时间;随着出行需求量的增加,平均出行时间逐渐提高,其中系统最优模式(无人驾驶专用道)的平均出行时间最小;根据市场渗透率的变化情况选择合适的车道配置模式,既能提高道路资源的使用效率,又能减少出行者的出行成本;不同车道配置模式下的混合交通流均随着迭代次数的增加逐渐达到稳定状态;当无人驾驶车辆的市场渗透率较高时,设置无人驾驶专用道将缩短行驶时间,提高运行效率。

智能反舰导弹发展需求及其关键技术

针对未来战场复杂电磁环境下实现对海上目标远程精确打击和高效毁伤的需求,分析了发展智能反舰导弹的必要性及国外发展现状。分析了智能反舰导弹应具备信息感知、智能毁伤、战场自适应、自主突防、主动电子对抗、多弹协同作战、实时通信等先进能力。同时研究了发展智能反舰导弹需要的智能导引头、智能杀伤、智能决策、智能突防、多传感器信息融合、微机电、数据链和弹群攻击智能协同等主要关键技术,旨在为智能反舰导弹发展提供有益的启示。

主动反拦截突防关键技术分析及应用设想

为规避攻击过程中被敌方防御导弹拦截,弥补传统突防措施的不足,基于主动反拦截突防概念和特点,分析了主动反拦截突防所需的关键技术,包括突防制导、精确探测、直接力控制及能量管理,并介绍目前各关键技术的发展现状。针对其技术难点,分别提出针对主动反拦截突防应用时该技术的实施方法。在关键技术分析的基础上,结合攻击导弹典型作战模式,设想主动反拦截突防的工作流程,为其工程应用提供基础。