有人驾驶AWID-AWIS车辆动力学控制研究

全轮独立驱动-独立转向车辆(all-wheel-independent-drivesteering vehicle,AWID-AWIS)的全部车轮均可独立驱动/制动、独立转向,具有驱动冗余,其运动控制一般采用分层控制方法实现。针对有人驾驶AWID-AWIS车辆中的整车动力学控制问题,以驾驶员意图和参考模型产生控制目标,使用扩张状态观测器(expanded state observation,ESO)实时估计系统的"内扰"和"外扰",设计车辆动力学自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC);对不同驾驶意图下的车辆运动进行控制仿真,讨论系统控制能力对驾驶意图的约束问题,指出消解驾驶意图与控制能力冲突的必要性和工作方向。     

基于单片机的步进电机控制系统的研制

以AT89S51单片机为核心构成步进电机的控制系统。设计了步进电机驱动电路、键盘设定与显示电路,并进行了系统软件设计。重点阐述了脉冲产生电路以及对速度的控制。该系统成本低、控制方便、控制精度高。     

Spatial-temporal changes of wetlands and its driving factors in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area from 2010 to 2020EI北大核心CSCD

基于高分遥感影像提取2010年、2015年和2020年湿地数据,使用探索性空间数据分析和地理探测器,定量解析了粤港澳大湾区2010—2020年湿地时空变化及其驱动因素。结果表明:2010—2020年粤港澳大湾区湿地面积不断减少,其中,人工湿地减少更明显(305.33 km^(2)),自然湿地减少90.17 km^(2),湿地向建设用地、草地转移是湿地损失的主要形式;2010—2015年湿地损失的主要区域为大湾区中部核心区和沿海城镇带,2015—2020年湿地损失区域在新区、新建产业基地等局部区域聚集;人工湿地变化主要受GDP、渔业产量、第二产业产值等社会经济发展因素驱动,常住人口的影响力逐渐增强;气温、第一产业产值和道路密度对自然湿地变化起重要作用,其余因子影响较弱。     

动态环境中多帧点云融合算法及三维目标检测算法研究

低线束激光雷达扫描的点云数据较为稀疏,导致无人驾驶环境感知系统中三维目标检测效果欠佳,通过多帧点云配准可实现稀疏点云稠密化,但动态环境中的行人与移动车辆会降低激光雷达的定位精度,也会造成融合帧中运动目标上的点云偏移较大。针对上述问题,提出了一种动态环境中多帧点云融合算法,利用该算法在园区道路实况下进行三维目标检测,提高了低线束激光雷达的三维目标检测精度。利用16线和40线激光雷达采集的行驶路况数据进行实验,结果表明该算法能够增强稀疏点云密度,改善低成本激光雷达的环境感知能力。     

自动驾驶车辆在无信号交叉口右转驾驶决策技术研究

利用深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）技术实现自动驾驶决策已成为国内外研究热点,现有研究中的车辆交通流缺乏随机性与真实性,同时自动驾驶车辆在环境中的有效探索具有局限性。因此利用TD3算法进行自动驾驶车辆在无信号交叉口下的右转驾驶决策研究,首先在Carla仿真平台中开发无信号交叉口的训练与测试场景,并添加交通流管理功能,提高系统训练和测试随机性。其次,为了提高自动驾驶车辆的探索性,对TD3算法中的Actor网络进行改进,为目标动作添加OU噪声。最后使用通行成功率和平均通行时间评估指标评价自动驾驶行为决策。结果表明,在不同交通流场景下,改进后的TD3算法通行成功率与基于DDPG算法控制的车辆相比平均提升6.2%,与基于规则的AEB模型相比平均提升23%。改进后的TD3算法不仅能够探索更多可能,而且其通行决策表现更加突出。     

面向智能驾驶的平行视觉感知：基本概念、框架与应用

目的 视觉感知技术是智能车系统中的一项关键技术,但是在复杂挑战下如何有效提高视觉性能已经成为智能驾驶领域的重要研究内容。本文将人工社会（artificial societies）、计算实验（computational experiments）和平行执行（parallel execution）构成的ACP方法引入智能驾驶的视觉感知领域,提出了面向智能驾驶的平行视觉感知,解决了视觉模型合理训练和评估问题,有助于智能驾驶进一步走向实际应用。方法 平行视觉感知通过人工子系统组合来模拟实际驾驶场景,构建人工驾驶场景使之成为智能车视觉感知的“计算实验室”;借助计算实验两种操作模式完成视觉模型训练与评估;最后采用平行执行动态优化视觉模型,保障智能驾驶对复杂挑战的感知与理解长期有效。结果 实验表明,目标检测的训练阶段虚实混合数据最高精度可达60.9%,比单纯用KPC（包括：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）,PASCAL VOC（pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes）和MS COCO（Microsoft common objects in context））数据和虚拟数据分别高出17.9%和5.3%;在评估阶段相较于基准数据,常规任务（-30°且垂直移动）平均精度下降11.3%,环境任务（雾天）平均精度下降21.0%,困难任务（所有挑战）平均精度下降33.7%。结论 本文为智能驾驶设计和实施了在实际驾驶场景难以甚至无法进行的视觉计算实验,对复杂视觉挑战进行分析和评估,具备加强智能车在行驶过程中感知和理解周围场景的意义。     

无人驾驶规则的自动提取方法研究

无人驾驶汽车的测试技术主要是通过虚拟测试和场地测试的方法来检测无人驾驶汽车的智能化水平,通过不断的学习和总结经验来提高无人驾驶的安全性,这种方法耗费大量的人力物力以及时间。为此,从文本的角度出发,利用驾驶行为相关文本,通过NLP技术和基于规则的方法构建一个无人驾驶规则库,依据这个规则库来辅助测试无人驾驶汽车能否满足道路安全要求。实验结果表明,对《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》处理后规则提取的正确率为89.85%,驾考题库文本的正确率为87.33%。     

5G车联网架构及其应用研究

随着5G技术的到来,车联网通信技术将迅速发展,无人驾驶将是5G车联网技术应用的一个代表。针对此应用,介绍了基于5G的车联网关键技术以及架构,最后对车联网应用进行总结并提出期望。     

Hierarchical control for cornering stability of dual-motor RWD vehicles with electronic differential system using PSO optimized SOSMC method

This paper proposes a novel control scheme with a three-layer hierarchical structure to improve the cornering stability of the dual-motor rear-wheel drive (RWD) vehicles with the electronic differential system (EDS). The proposed hierarchical structure for the control system includes the observing layer, control layer, and actuation layer. In the observing layer, the driver model is designed to obtain the nominal steering angle, and the state observer is designed to obtain the yaw angle which cannot be easily measured. Then, particle swarm optimization (PSO) and second order sliding mode control (SOSMC) are employed in the control layer. The SOSMC part is used to design the control law to eliminate the chattering problem in the sliding mode algorithm, and the PSO part is used to obtain the optimal weights in the sliding mode surface to meet the minimum sideslip angle error and yaw rate error. The actuation layer allocates the corrected yaw moment by distributing the driving force to each independent driving wheel. Finally, the numerical tests are carried out under the double line change (DLC) maneuver. The results show that the proposed control system can effectively improve the cornering stability of the dual-motor RWD vehicles and reduce their motor power consumption.