摘要：现有域自适应视觉目标检测算法大多基于两阶段检测器设计,且未能利用图像空间中不同元素之间的语义拓扑关系,导致次优的跨域适应性能。为此,本文提出一种基于多粒度关系推理的域自适应视觉目标检测算法。首先,提出粗粒度图块关系推理模块,使用粗粒度图块图结构来捕获前景和背景之间的拓扑关系,对前景区域进行跨域适配。然后,设计细粒度语义关系推理模块,推理细粒度语义图结构来增强跨域多类别语义依赖关系。最后,提出粒度诱导的特征对齐模块,根据节点的亲和性调节特征对齐的权重,提升检测模型面对场景整体变化时的适应性。多个自动驾驶跨域场景上的实验结果验证了所提算法的鲁棒性和实时性。

摘要：锂离子电池是航空混合电推进系统的关键子系统,本文针对基于平板热管的航空锂离子电池热管理方案进行设计与性能评估。针对一款锂离子电池模组进行建模与验证,初步设计平板热管方案并进行仿真分析;在原方案基础上,对平板热管散热翅片进行结构优化设计并开展了实验验证,结果表明:优化后的方案可提高系统对流换热量。以优化后的平板热管为基础,结合航空器高空巡航工况的环境温度,平板热管换热性能将得到进一步提升:电池平均温度可降低10.6℃,降幅达18.83%。与水冷方案相比,平板热管优化方案散热能力与之相当,系统减重30%、能耗降低约63%。

摘要：为保证智能网联汽车的乘坐舒适性与用户接受度,建立乘员晕车缓解认知过程模型,提出一种基于嗅觉刺激的乘员晕车缓解方法。首先充分考虑乘员满意度和晕车缓解功能性要求,设计开展晕车缓解嗅觉刺激材料筛选实验,选定嗅觉刺激材料的气味类型和浓度。接着为探究不同晕车程度与生理表征之间的映射关系,验证嗅觉缓解方案的有效性,设计开展乘员晕车缓解实车实验。结果表明:乘员主观晕车程度与皮电激活度指标呈正相关,与脑电不对称值呈负相关。同时,20%浓度的姜花气味经10 s释放能够有效缓解乘员晕车症状,平均缓解效果达到22.17%,在主客观维度上得到了一致性验证。

摘要：通过研究驾驶员情绪来降低由情绪引发的事故风险一直是多学科研究的重要课题。针对驾驶员情绪、驾驶行为和驾驶风险之间的关系进行定性分析,阐述情绪对驾驶风险的影响过程机理,构建驾驶风险计算模型。为对驾驶员情绪-驾驶行为-驾驶风险之间的关系进行定量分析,采集驾驶员情绪诱导材料库,开展驾驶员多种情绪下的驾驶行为数据采集实验。通过对不同情绪下驾驶员情绪对驾驶行为影响的定量分析,建立驾驶行为与驾驶风险等级映射关系,阐明了驾驶员情绪对驾驶风险的影响机理。结果表明对于离散情绪,愤怒、恐惧、悲伤、惊讶与厌恶这几种情绪下的高风险比例较大;而中性与高兴情绪则表现出较低的高风险比例。对于维度情绪,在愉悦度、激活度和优势度三个维度上,低愉悦度和高愉悦度、低激活度和高激活度以及低优势度和高优势度下高风险比例较高。驾驶员情绪-驾驶风险机理分析结果将为设计驾驶员不同情绪的识别方案和调节策略提供重要依据,对智能网联汽车的决策规划等具有重要意义。

摘要：网联环境下如何同时兼顾车间协同控制与车辆燃油经济性是提高交通效率与发挥节能潜力的关键技术之一。首先,为解决车队协同控制,同时减少车辆燃油消耗,以功率分流式混合动力汽车车队为研究对象,以城市道路为背景,建立多车速度规划与跟驰模型,基于该模型设计了模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法,规划汽车队列的未来车速,以提高混合动力汽车车队的跟车稳定性;其次,利用分层式模型预测控制设计出一种实时能量管理策略,上层从优化速度及频繁加减速等为目标获取最优经济车速,下层控制系统根据该最优车速对混合动力汽车实施能量管理;最后该实时能量管理策略在保证跟车稳定的前提下,优化车辆燃油经济性;将该算法与动态规划(Dynamic programming,DP)进行结果对比。结果表明,该方法能够实现整个车队的协同跟车控制,获得较好的燃油经济性。

摘要：路侧传感器由于视野角度高,探测范围广,有利于观察目标间的时空位置关系和运动趋势,成为支撑车路云一体化融合系统的重要感知手段。然而当前路侧传感器存在着跨感知域的目标难以被连续跟踪的挑战,为了解决车辆目标在摄像机交叉视角间的目标交接问题,针对路侧感知重叠视野提出了双向匹配目标交接方法:建立摄像机间变换关系对重叠域内车辆目标进行投影,设计匹配约束机制解决匹配冲突难题,基于目标双向投影设计双向匹配策略,根据匹配矩阵标识符与颜色相似度输出交接结果。经路侧实验数据验证,提出的方法可有效应用于典型城市道路交通场景,相比于单向匹配方法,路段场景漏匹配降低22.22%,误匹配降低28.57%;路口场景漏匹配降低28.89%,误匹配降低44.00%,具有良好的准确性和可靠性。

摘要：提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38%,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性.

摘要：针对冗余转向系统设计周期长、成本高的问题,提出了利用多体动力学软件ADAMS和控制仿真软件Simulink联合建立冗余转向系统虚拟样机系统的方法。在分析齿轮齿条动力学的基础上建立了转向系统动力学模型,基于Simulink建立冗余转向系统的控制模型,并在Simulink中搭建了联合仿真模型,利用该虚拟样机系统对设计的冗余转向系统进行助力性能仿真。通过仿真和试验验证,设计的冗余转向系统具有良好的助力性能且具有一定容错性,满足转向系统的使用要求;联合仿真所得数据和试验误差在5%以内,联合仿真的方法可行。

摘要：为了提高智能车辆路径跟踪控制器的可靠性和控制精度,提出一种基于误差动力学模型的路径跟踪控制方法.基于车辆运动学模型和动力学模型建立系统误差动力学模型,并在此基础上推导出车辆路径跟踪控制的稳态控制律,利用李雅普诺夫稳定性理论验证稳态控制律的正确性.为了减小外部干扰对控制性能的影响,提高控制器的可靠性,进一步设计基于车辆侧向位移误差的瞬态控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论验证闭环系统的稳定性.稳态控制律和瞬态控制律构成了非线性的路径跟踪控制器.通过与车辆路径跟踪常用的线性控制器和非线性控制器对比验证所提出控制方法的有效性,线性控制器选用LQR控制器,非线性控制器选用Stanley控制器.仿真结果表明,与LQR控制器相比,所提出控制方法的路径跟踪控制精度、抗干扰性和可靠性更好.与Stanley控制器相比,所提出控制方法具有更好的路径跟踪控制精度和控制收敛速度,且在大曲率路径跟踪过程中具有更好的可靠性.

摘要：针对自动驾驶汽车感知模块中三维激光点云前后背景分割过程存在的误分割问题,提出了一种基于路面波动幅度的自适应阈值地面分割方法。该方法将原始点云进行栅格划分,依据点云数量信息设计了相应的高度阈值分割算法和地面平面模型分割算法。具体地,地面平面模型分割算法首先选取局部区域点集拟合地面平面模型,然后针对地面点云分割中存在的误分割问题,构建路面波动幅度方程,并采用基于点集分布特征的自适应阈值方法实现初步分割,最后借助分割后的地面点云重新优化平面模型与分割阈值。本文中基于开源语义分割数据集Semantic-KITTI提出了统一的算法评价基准数据集Semantic-Nova与性能评价指标,同时基于自研的自动驾驶汽车平台采集的实际场景进行了性能测试。试验结果表明,本文中提出的自适应阈值地面分割算法不仅在基准数据集上能够达到较高的精度,而且在实际场景中满足鲁棒性和实时性要求,具有较高的工程应用价值。