基于C-V2X的车路协同自动驾驶关键技术与应用

随着车联网技术的演进,自动驾驶在单车智能的基础上,又有了新的发展形态——车路协同自动驾驶。通过“人-车-路-云”深度融合形成的一体化复杂信息物理系统（cyber physical system,CPS）,可以与自动驾驶车辆实现协同感知、协同决策规划甚至协同控制,提升自动驾驶安全性,帮助克服各类复杂交通环境。首先介绍了车路协同的复杂信息物理系统的概念内涵和总体架构,并提出了车路协同自动驾驶的一系列典型应用场景、技术原理、C-V2X(cellular vehicle-to-everything)性能要求、车路协同系统功能与性能要求,可以为下一阶段智能网联汽车与智能交通的深度融合发展提供参考和解决思路。     

面向Si/SiC混合器件逆变器全寿命周期安全工作区的多开关模式主动切换策略

基于硅基绝缘栅双极型晶体管(Si IGBT)和碳化硅金属氧化物半导体场效应管(SiC MOSFET)的Si IGBT/SiC MOSFET混合器件采用多开关模式切换策略可使变换器具备应对复杂工况的能力,然而现有切换策略并未考虑器件疲劳老化对模式切换阈值电流的影响,在混合器件老化进程后期极有可能造成器件热失效,进而严重威胁变换器的可靠运行。基于此,提出了一种面向Si/SiC混合器件逆变器全寿命周期安全工作区的多开关模式主动切换策略。基于器件疲劳老化对逆变器最大安全运行电流的影响规律,设计了考虑老化进程的逆变器安全工作区刻画流程。根据安全工作区刻画结果,提出了适用于混合器件全寿命周期的多开关模式主动切换策略。实验结果表明,该策略能够针对混合器件不同老化程度来动态调整开关模式切换阈值电流,从而在器件全寿命周期内保障逆变器的运行可靠性。     

基于身份感知模型的素描人脸识别方法

针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别。该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态差异带来的识别精度损失,并通过三元组损失来正则化类内和类间距离,增强识别模型的性能,用联合训练策略提升素描人脸识别能力。在UoM-SGFSv2、e-PRIP等素描人脸数据集上的实验结果表明,该方法识别效果优于其他对比算法。     

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。     

多视图融合和全局特征增强的车辆重识别网络

车辆重识别是智能交通领域重要应用之一,现有的车辆识别方法大多集中于预定义的局部区域特征或全局外观特征。然而,在复杂的交通环境下,传统的方法难以获取预定义的局部区域,同时很难捕捉有价值的车辆全局特征信息。因此,本文提出一种具有多视图融合的混合注意力机制和全局特征增强的端到端双分支网络。该网络旨在通过增强车辆的特征表达能力和特征质量来获得更完整、更多样的车辆特征。本文通过视图解析网络对车辆图片4个视角的视图进行分割,并通过视图拼接方法缓解分割不准确导致的信息丢失问题。为了更好地突出拼接视图中的显著性局部区域,本文提出一种由通道注意力机制和自注意力机制组成的混合注意力模块。通过该模块从车辆拼接视图中分别获取关键局部信息和局部信息之间的相关性,更好地凸显拼接视图中车辆局部的细节信息。除此之外,还提出了一个全局特征增强模块,通过池化和卷积获得全局特征的空间和通道关系。该模块不仅能提取到语义增强的车辆特征,而且还使车辆特征中包含完好的细节信息,解决获取的车辆图像受视角变化、光照条件变化等因素的影响。在Veri-776和VehicleID数据集上的大量实验表明,mAP、CMC@1和CMC@5分别达到...     

测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法

目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。     

基于超程时间测量的电磁继电器故障检测

针对现有电磁继电器隐性故障检测率较低的问题,提出一种基于超程时间测量的电磁继电器故障检测方法。首先,通过离线优化获取最优模糊阈值,然后应用线性回归方法,对超程时间监测数据进行在线预测,并利用拟合误差将预测值扩展为预测区间;其次,根据最优模糊阈值,将监测数据和预测区间分别转换为当前和预测故障证据,利用区间证据推理迭代融合积累、当前、预测3种故障证据,获取更新后的积累故障证据;最后,按照故障判据,由积累故障证据得到继电器故障检测结果。所提方法充分考虑了继电器隐性故障的渐变性特征以及超程时间测量过程所包含的不确定性,使故障证据更贴近于继电器实际工况。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法在证据准确性和收敛速度上具有显著优势,能够有效提升电磁继电器隐性故障的检测精度。     

电动汽车串联型电弧故障检测方法

电弧故障是引发电气火灾的主要原因之一。在电动汽车电气系统中,直流串联电弧故障通常发生在接触点松动或线路连接损坏处,会引起火灾、爆炸等严重事故。为快速、准确地检测电动汽车串联型电弧故障,搭建了电动汽车故障电弧实验平台,采集不同工况下干路电流时间序列并建立了样本库。通过轻量化卷积神经网络,建立了基于改进Mobilenet网络的串联故障电弧检测模型。通过对比分析学习率、网络层数、样本长度,对模型进行了优化。该优化模型通过干路电流可实现电动汽车串联型故障电弧的检测和故障选线,检测准确率达到96.39%,论文为电动汽车电气系统电弧故障检测提供了一种可行性方案。     

基于混合通道注意力的类别级物体六自由度位姿估计

针对有光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景下物体六自由度位姿估计精度低的问题,提出了一种结合多尺度特征融合和注意力机制的混合通道注意力模块(mixed channel attention, MCA)。在MCA基础上进一步构建了类别级物体六自由度位姿估计方法(MCA6D),其关键步骤包括物体的实例分割,特征提取与基于MCA的特征优化,基于先验形状的物体模型重建,及基于点云配准的位姿估计。本文方法在公共数据集CAMERA和REAL分别取得86.3%(5°2 cm)、73.4%(5°5 cm)和39.2%(5°2 cm)、43.3%(5°5 cm)的均值平均精度,领先于NOCS、SPD、SGPA等主流方法;同时实物实验表明本文方法在存在光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景可准确估计物体六自由度位姿。     

基于transformer自适应特征向量融合的图像分类

针对目前基于transformer的图像分类模型直接应用在小数据集上性能较差的问题,本文提出了transformer自适应特征向量融合网络,该网络在特征提取器中将不同阶段的特征进行融合,减少特征信息丢失的同时获得更多不同感受野下的信息,同时利用最大池化来去除特征中的冗余信息,从而使提取的特征更具有判别性。此外,为了充分利用图像的各级特征信息来进行分类预测,本文将网络各阶段产生的特征向量进行融合,使融合后的特征向量更具有表征能力,从而减少网络对大数据集的依赖,使网络在小数据集中也能获得很好的性能。实验表明,本文提出的 算法在数据集Mini-ImageNet-100、CIFAR-100和ImageNet-1k上的TOP-1准确率分别达到了74.22%、85.86%和81.4%。在没有增加计算量的情况下,在baseline上分别提高了6.0%、3.0%和0.1%,且参数量减少了18.3%。本文代码开源在“https://github.com/xhutongxue/afvf”。