摘要：准确估计周围车辆的驾驶员合作程度能提高无人驾驶车辆在密集交通场景下的换道安全性与效率,特别是对于自身灵活性和稳定性较差、对周围车辆安全威胁较大的重型卡车。因此,提出一种基于周围车辆驾驶员合作程度预测以及非对称风险评估的无人驾驶重型卡车换道决策规划方法。该方法基于高斯混合模型对周围车辆进行运动轨迹预测,结合当前驾驶环境估计目标车道后车的驾驶员合作程度,并用于构建非对称风险模型;基于轨迹预测结果,采用效用理论建模无人驾驶重型卡车当前和未来的车道选择概率,综合当前和未来的风险评估,输出最终的驾驶行为决策;设计多目标代价函数用于从多项式候选轨迹中选取最优轨迹。基于自然驾驶数据集的仿真试验表明,提出的方法可以准确地预测目标车道后车的驾驶员合作程度以及对周围车辆的风险等级,使无人驾驶重型卡车在密集交通流下也能安全高效地执行换道决策和轨迹规划。

摘要：针对新时代下我国矿区智能化发展诉求与矿山无人化进程中遇到的复现难、协同难的技术问题,本文融合智慧矿山理念、ACP(Artificial societies+computational experiments+parallel execution)平行智能理论和新一代智能技术,设计并实现了智慧矿山操作系统(Intelligent mine operation system,IMOS),为平行矿山智能管理与控制一体化提出了解决方案.本文首先分析露天煤矿产业发展趋势;国内外露天矿山智能化发展情况;面向露天矿山无人化与智能化需求,深度融合数字四胞胎理论,设计了虚实融合的IMOS架构;详细阐述了IMOS子系统架构与功能,包括:单车作业系统、多车协同系统、车路协同系统、无人驾驶智能系统、调度管理系统、平行系统、监管系统、远程接管系统和通信系统;并探讨了IMOS关键技术,即平行矿山仿真建模技术、无人驾驶技术、矿区通信技术和协同作业技术.该操作系统是国内首套露天矿山无人化与智能化的一体化解决方案,并能够迁移到不同矿区不同作业场景,推动矿区智能化无人化发展,减少人工干预从而降低安全风险,大幅度降低人工成本,提高生产作业效率,并可结合社会发展要素为实现绿色可持续发展矿区提供支撑.

摘要：基于最新压缩传感技术理论,采用小波稀疏方法和正交匹配跟踪算法,对移动机器人常规环境视觉图像压缩传感存储与恢复重构进行了研究。结果表明:进行小波稀疏的压缩传感编码可以大大减少机器人环境视觉图像信息量,降低存储与传输代价,通过正交匹配追踪算法恢复的视觉图像,可以满足机器人常规环境视觉探测。

摘要：随着陆、海、空等交通方式的快速发展,以地面无人系统(UGS)、无人机系统(UAV)、海上无人系统(UMS)为代表的无人系统受到了广泛关注,但是无人系统所处外部环境复杂多变,其设计开发充满挑战。针对这一情况,以中科院王飞跃研究员提出的平行系统理论为指导,提出了平行无人系统解决方案。本文首先讨论了无人系统的概念,并对无人系统的自主性和复杂性进行了分析;然后根据平行理论,提出了平行无人系统的概念和框架,并对平行无人系统的建模、平行学习、平行规划、平行控制等关键技术进行了研究;最后,以平行无人系统框架为基础,设计了平行驾驶验证平台和平行机器人验证平台,通过实验证明了平行无人系统框架可提高无人车及机器人在复杂场景下的安全性和稳定性。