摘要：以智慧交通场景中的车辆编队为应用背景,建立基于智能驾驶员模型的车辆队列控制模型,分析车-车通信中延时对队列控制稳定性的影响。提出基于车-车通信更新延迟的故障诊断方法,利用中值和均值的统计特性计算用于判断是否发生故障的决策变量,设计两层滑窗对决策变量进行平滑,实现决策变量实时、自适应计算;利用Jarque-Bera检验一段时间内接收端延迟更新统计分布的正态性,若该分布显著偏离正态分布,则认为通信质量恶化。在测试场地采集车辆行驶速度数据和车-车通信延时数据,对不同场景下车-车通信更新延迟的统计分布特性进行仿真试验,验证车-车通信中延时对智能网联汽车协同控制的影响。研究结果表明,车-车通信延时会导致协同控制过程中控制率的剧烈变化,基于更新延迟的通信故障诊断方法可以对车-车通信质量是否恶化进行有效诊断。

摘要：为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究。通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响。首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不同车速、不同目标物环境下的图像数据(共包括48种静态工况和48种动态测试工况),为分析研究提供充足的数据基础。其次,针对不同工况特点设计图像整体质量评价指标和特征点提取评价指标,从不同角度对自动驾驶视觉图像进行详细分析。最后,基于采集的数据对比分析雨雪对相机图像的影响。分别通过有参考指标和无参考指标对静态工况数据和动态工况数据进行分析,从图像整体质量角度进行评估。此外,为细化探究雨雪对图像目标物识别的影响,通过SIFT和ORB特征算子提取的目标物区域内特征点数作为指标,量化对比图像目标感知影响。结果表明:提出的评估方案能够可靠量化表征雨雪对自动驾驶视觉图像质量的影响;设计的降雨/降雪模拟方案和量化评估方法可为自动驾驶技术设计和测试评价提供支撑。

摘要：为了解决车辆队列控制中的车辆连续精确控制问题和行驶过程中车辆队列纵向稳定性问题,提出了一种在中等速度环境下基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的车辆队列纵向控制策略。该策略充分考虑了影响队列安全的车辆距离、车辆速度和车辆加速度3个关键影响因素,并将车辆动力学和舒适性作为策略学习过程中的约束条件。首先,建立基于强化学习的车辆队列纵向控制模型。其次,提出一个深度强化学习过程来进行队列纵向控制策略的迭代,最终目标为获得车辆的最优控制策略;并且设计了一个多目标的奖励函数,该函数综合了距离误差、速度误差和加速度约束对应的奖励。最后,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)求解队列纵向控制问题,该算法将动作-评价(actor-critic,AC)网络的优点与深度Q网络(deep Q-network,DQN)的优点相结合,有效解决连续状态空间和连续动作空间上的车辆队列控制问题;并设计和训练了基于DDPG的队列控制模型用于队列纵向控制,验证该控制策略的有效性。结果表明:提出的基于强化学习的队列控制方法具有和分布式模型预测控制算法相当的控制精度,并能在"前车-领航车跟随"通信拓扑下实现队列的串稳定性。

摘要：智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一种故障诊断方法.针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征表示,再利用压缩的特征重构数据,根据重构误差的大小判断数据是否异常.针对时序传感器数据,采用多层长短时记忆网络学习时序数据之间的时间依赖关系来预测当下时刻的数据值,根据预测误差的大小判断数据是否异常.提出一种阈值随误差大小动态变化的自适应阈值确定方法,使得决策变量对于异常值相对敏感.进一步地,采用车辆自行车运动学模型和Kalman滤波,利用Jarque-Bera测试对预测值和量测值残差的正态性进行检验来检测车辆运动是否异常.实际场地测试验证了本文所提出的方法可以有效检测非时序或时序传感器数据的异常,并对车辆运动是否异常进行检测.

摘要：车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等。现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题。围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术。首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同定位框架进行了研究,并对目标关联算法和多源数据融合算法进行了分析;最后展望了车联网环境下车辆协同定位的发展趋势。研究表明,高精度高可靠定位研究还存在许多关键技术未突破,车联网环境下的车辆协同定位利用无线通信实现多源定位传感器信息动态交互,为智能汽车定位系统研发提供新思路。

摘要：本刊讯 多功能全自动装箱机日前在中德合作江西德赛特包装机械设备有限公司研制成功。该设备是由公司德籍技术专家领导多名德国本土技术人员，结合中国市场的特点设计研制而成的。该设备采用国际最新工艺和技术，达到当今国际领先水平。