智能汽车拟人驾驶风险量化方法研究

驾驶风险量化评估对智能汽车拟人驾驶决策至关重要,针对复杂多任务场景下的驾驶风险量化问题,提出了一种基于 人类风险感知机理的智能汽车驾驶风险量化方法。 首先,利用传感器获取驾驶场景周围环境信息与行驶状态信息,并根据人类 驾驶经验对潜在冲突因素赋值代价,生成驾驶场景代价地图;其次,根据车辆运动状态与拟人驾驶的基本原则,利用高斯函数建 立动态风险模型;最后,结合驾驶场景代价图与动态风险模型实时计算拟人驾驶风险量化值。 仿真结果表明,提出的方法能够 基于人类驾驶经验,计算出动态变化的驾驶风险量化值,应用于智能汽车自动驾驶决策,可产生拟人驾驶行为。     

考虑无线充电的无人机路径在线规划

近年来, 无人机在物流、通信、军事任务、灾害救援等领域中展现出了巨大的应用潜力, 然而无人机的续航 能力是制约其使用的重大因素, 在无线充电技术不断突破和发展的背景下, 本文基于深度强化学习方法, 提出了一 种考虑无线充电的无人机路径在线优化方法, 通过无线充电技术提高无人机的任务能力. 首先, 对无人机功耗模型 和无线充电模型进行了构建, 根据无人机的荷电状态约束, 设计了一种基于动态上下文向量的深度神经网络模型, 通过编码器和解码器的模型架构, 实现无人机路径的直接构造, 通过深度强化学习方法对模型进行离线训练, 从而 应用于考虑无线充电的无人机任务路径在线优化. 文本通过与传统优化方法和深度强化学习方法进行实验对比, 所提方法在CPU算力和GPU算力下分别实现了4倍以及100倍以上求解速度的提升.     

无人机自组网路由协议研究综述

随着无人机软硬件技术的发展,多无人机集群自组织形成的无人机自组网（Flying Ad-Hoc networks, FANETs）受到了越来越多的来自学术界和工业界的关注,其灵活的部署和快速的反应能力使其能高效地完成多种多样的任务。而无人机自组网路由协议是提高服务质量（Quality of service, QoS）最重要的方法之一,但无人机自组网的移动性和动态性给路由协议的设计带来了严峻的挑战。传统的移动路由协议不能很好地满足无人机自组网的路由需求,因此研究者们从基于拓扑、地理和分层的角度提出了各式各样的无人机自组网路由协议,旨在克服移动性和提高网络的服务质量,并指出未来无人机自组网的路由协议可以考虑机会路由、软件定义网络（Software defined network,SDN）决策和预测驱动决策等综合提高QoS。本文主要针对无人机自组网网络特征,从不同的路由方法出发,SDN对路由协议进行总结和归纳,并对未来的研究方向进行了展望。     

自主车的运动仿真

在自主车的运动路径规划中,局部路径规划特别重要,而且是自主车的一项关键技术。该文提出了将自主式多智能体的任务和反应性行为模型嵌入到离散事件系统框架中作局部路径规划的方法,此方法克服了势场法（包括早期的虚力场法）的缺陷,为确保自主车运动路径规划的可靠性和合理性,该文就局部路径规划对自主车作运动仿真。     

一种基于改进码本的车辆检测与跟踪方法

为了解决固定摄像机下车辆跟踪过程中阴影对检测的影响,提出一种改进型码本模型的车辆检测方法。该方法直接对YUV空间的车辆序列进行处理,将采样到的背景值聚类成码本,对于新输入的像素值与其对应位置的码本作比较判断,提取出前景区域。车辆跟踪中采用Kalman预测的方法来处理车辆遮挡问题。实验结果表明,本算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能较好地处理阴影、高亮、遮挡和背景变化等问题,且计算复杂度小,能满足实时跟踪的需要。     

电容式传感器在车辆检测装置中的应用

一种采用抗干扰能力强、稳定性好、造价低廉的电容式传感器的车辆检测装置,它配合红外线装置,除具有电感式车辆检测装置的控制电动栏杆工作的功能外,还能准确统计经过车道的车流量,识别出车型和车辆的部分结构尺寸。     

基于深度学习的道路车辆目标检测系统设计

针对现有道路车辆目标检测系统由于计算量过大,且在复杂背景下容易出现误检的问题,设计了一种基于深度学习的道路车辆目标检测系统;系统硬件主要由信号输入模块、控制模块、中央处理模块和输出通道模块四部分组成;引入XCV50E芯片构建控制模块,通过高速随机存取存储器(RAM)快速分配信号;利用TMS320C6202芯片设置中央处理模块,将PCI9054作为信号输出模块的核心设备;软件设计中,完成用户登录、数据采集及处理、模型训练等设计;引入深度学习策略,先采用直方图均衡法处理环境光线干扰的问题,然后建立改进YOLOv4模型,处理噪声等干扰信息,最后基于注意力机制完成图像特征提取优化,进而更精准地完成道路车辆目标检测;实验结果表明,所提系统具有很好的鲁棒性,能够很好地减少计算量,提高检测准确率。     

基于BP神经网络的车牌自动定位方法

提出了基于BP神经网络的车牌自动定位方法。实验表明，由此建立的车牌自动定位模型适角于各类机动车辆，总定位率为99．5%，达到了业务使用的要求。     

车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略

随着车联网的快速发展,服务提供商通过将5G基站型路侧单元（RSU,road side unit）部署在靠近车辆的位置,能够迅速为车辆用户提供缓存服务。然而,由于恶意攻击者的存在,其通过控制基站获取权限使基站变为恶意基站,达到身份伪造攻击的目的,并以恶意基站的名义发送消息干扰车辆与可信基站之间的通信链路,容易造成严重的行车安全问题。提出了车联网中基于攻防博弈的蜜罐防御及传输策略,通过部署蜜罐基站混淆攻击者,从而降低车联网中身份伪造攻击的风险,提高车联网数据传输的可靠性。将车联网场景中可信基站与恶意基站之间的交互问题建模为攻防博弈模型,在此基础上可信基站与蜜罐基站联合作为防守方来抵御恶意攻击。可信基站和恶意基站作为攻防博弈双方选择各自相应的策略,构建双方效益函数模型,并结合车辆时延反馈机制,防守方与恶意基站动态调整各自策略。通过调整蜜罐基站与车辆的交互性和IP随机化程度,使防守方的整体效益得到有效提升,并利用混合策略纳什均衡理论得出最优解。大量的仿真实验结果表明,所提出的策略能够在恶意攻击者存在的情况下,提高车联网服务的安全传输性能,对比无蜜罐防御方案,防守方期望效益提升了48.9%,数据...     

电传动车辆用高功率锂离子电池性能分析研究

为研究功率型锂离子电池性能,对某35 Ah功率型锂离子电池单体进行了充放电特性试验和分析,由此获得功率型电池在不同温度和不同倍率下的充放电特性、内阻特性和温升特性。研究结果表明,低温下电池的充放电内阻较大,充放电性能衰减显著;常温下电池的内阻较小,充放电温升较小,大电流充放电的容量稳定性好,质量比能量高,作为电传动车辆主要或辅助动力源具有良好的应用前景。