SAECCE 2021优秀科技论文专题

  • 自动驾驶汽车-行人交互研究综述

    胡宏宇;刁小桔;高菲;高振海;

    自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。

    2021年09期 No.552 1-9页 [查看摘要][在线阅读][下载 1912K]
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  • 基于线性自抗扰控制的自动驾驶车辆纵向加速度控制算法研究

    陈国迎;赵选铭;文良浒;郑修磊;

    为提高自动驾驶车辆纵向加速度控制算法的鲁棒性,基于电动汽车纵向加速度系统仿射模型,提出了具有双观测器结构的线性自抗扰加速度跟踪控制算法,并通过带有遗忘因子的递归最小二乘法对阻力模型进行在线辨识,实现了驱动电机与制动系统之间的协调切换。通过搭建硬件在环(HIL)仿真平台对设计的控制算法进行了鲁棒性和实时性验证,结果表明,所提出的控制算法能够实现对加速度信号快速、稳定跟踪,能够在车辆纵向动力学模型未准确建模状态下对纵向加速度进行有效控制。

    2021年09期 No.552 10-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1732K]
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  • 一种基于强化学习的小库位自动平行泊车运动规划方法(英文)

    孙宏伟;陈慧;宋绍禹;

    为解决传统方法或基于强化学习的方法在狭小空间下平行泊车效率较低的问题,基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法,同时规划倒车入库和库位内调整阶段。在MCTS过程中同时考虑纵向动作(速度)与横向动作(转向盘转角),引入模仿学习(IL),利用非线性规划的演示数据获得初始化策略神经网络,并使用强化学习(RL)对其进行改进,训练时间从20 h缩短到1 h,采用滑模控制器作为横向控制器来跟踪规划的路径,车辆运动方向可通过绑定在规划路径上的规划速度的方向确定。仿真验证和实车测试结果表明,该方法可同时规划倒车入库阶段和库位内调整阶段,位置误差可达5 cm,航向角误差可达0.5°。

    2021年09期 No.552 17-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 1563K]
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  • 基于功能安全要求的线控转向系统开发及验证

    常秀岩;高尚;姜廷龙;侯慧贤;张建伟;

    为提高线控转向(SBW)系统的安全性与可靠性,基于ISO 26262开展了SBW系统设计,将系统的安全目标分配到架构、硬件、软件策略等开发中,设计了冗余机制以满足系统安全要求,并进行了台架和实车测试验证,结果表明:在特定的故障注入状态下,线控转向的路感模拟器和转向执行器的转矩和转角的执行状态满足响应需求,实现了整车的线控转向功能并满足设计要求。

    2021年09期 No.552 27-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 1831K]
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  • 氢燃料电池发动机耐久试验方法研究

    郭温文;李剑铮;

    针对目前氢燃料电池发动机测评体系中耐久性试验方法还不完善的问题,通过对行业现有的氢燃料电池耐久试验方法进行对比分析,结合实车需求,制定出基于整车实际应用且易于操作的氢燃料电池发动机耐久试验工况。采用制定的工况开展测试,并对试验数据进行了分析,以为氢燃料电池发动机的耐久试验方法研究提供参考。

    2021年09期 No.552 33-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1298K]
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  • 基于25%小偏置碰撞的车身结构研究

    崔营营;衣本钢;田洪生;毛立忠;闫军飞;

    通过建立数学模型对车辆在25%小偏置碰撞中的侧滑过程进行分析,并基于有限元仿真、参考车型侧滑结构分析及实车碰撞试验,对车身25%小偏置碰撞过程中的侧滑策略及传力路径进行了总结分析。结果表明:"环状安全车身"与横向引导式边梁是25%小偏置碰撞时提供侧向力的关键结构;基于轻量化设计的车身侧滑策略在保证车辆安全性能的同时可使车身增加的钣金质量减轻。

    2021年09期 No.552 38-43页 [查看摘要][在线阅读][下载 1949K]
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  • 基于卷积神经网络的车辆位姿估计算法

    周苏;郑淼;郑守建;金杰;

    针对基于双目视觉和激光雷达对车辆进行位姿估计时计算量大、成本高等问题,提出一种单目视觉位姿估计算法,设计多任务卷积神经网络作为车辆位置和姿态估计的网络。将目标车辆视为刚体,分别对其尺寸、姿态角、3D中心点建模,以KITTI数据集中相关数据对模型进行训练,并分析训练后的网络,估计模型的计算速度和精度。结果表明,该位姿估计网络实时性良好,帧速率达50帧/s,平均姿态角相似度达86.14%。

    2021年09期 No.552 44-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 1651K]
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  • 基于深度学习与圆检测的实时双目测距算法研究

    范林坤;陈涛;李旭川;郭丛帅;

    针对基于学习的双目测距算法实时性不足的问题,在Loop-Net的基础上进行改进,提出一种新的双目测距模型。以编码-解码为框架,使用卷积神经网络构建模型,使用U-Net提取特征得到1/4特征图后通过3D卷积层融合特征信息提取左、右目视差特征,并加入扩张卷积层以充分提取特征。设计损失函数时充分考虑不同输入对应的不同噪声参数,并设计了基于圆检测的物体定位算法对目标物体进行定位。试验结果表明,模型在移动终端JN-IndustriPi的运行帧率为15~17帧/s,相比于现有模型提高约15%,且精度相近。

    2021年09期 No.552 50-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 1456K]
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  • 基于RGB-D SLAM的智能车自主避障与路径规划试验研究

    李兆凯;李龙勇;李泽晖;孔德成;宋绪丁;

    针对GPS信号弱、导航数据缺失场景下自主移动车辆难以精准定位的问题,采用即时定位与地图构建(SLAM技术实现未知环境下无人小车地图构建与自主定位功能,采用动态A*算法实现了无人小车的避障与路径规划。分别进行了验证试验和未知环境下局部路径规划及全局路径规划试验,结果表明,提出的方案能有效地控制小车自主规划路径,避开障碍物到达目的地。

    2021年09期 No.552 55-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 2462K]
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