检索范围:
排序: 展示方式:
Development and deep-sea exploration of the Haidou-1
《工程管理前沿(英文)》 页码 546-549 doi: 10.1007/s42524-023-0260-6
关键词: hadal zone autonomous and remotely-operated vehicle integrated exploration operation deep dive exceeding 10000 meters
Wenxuan CAO; Junjie LI
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第11期 页码 1378-1396 doi: 10.1007/s11709-022-0855-8
关键词: underwater cracks remote operated vehicle image stitching image segmentation graph convolutional neural network
Efficient Identification of water conveyance tunnels siltation based on ensemble deep learning
Xinbin WU; Junjie LI; Linlin WANG
《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第5期 页码 564-575 doi: 10.1007/s11709-022-0829-x
关键词: water conveyance tunnels siltation images remotely operated vehicles deep learning ensemble learning computer vision
Extended model predictive control scheme for smooth path following of autonomous vehicles
《机械工程前沿(英文)》 2022年 第17卷 第1期 页码 4-4 doi: 10.1007/s11465-021-0660-4
关键词: autonomous vehicles vehicle dynamic modeling model predictive control path following optimization algorithm
Toward Trustworthy Decision-Making for Autonomous Vehicles: A Robust Reinforcement Learning Approach
Xiangkun He,Wenhui Huang,Chen Lv,
《工程(英文)》 doi: 10.1016/j.eng.2023.10.005
关键词: Autonomous vehicle Decision-making Reinforcement learning Adversarial attack Safety guarantee
General Optimal Trajectory Planning: Enabling Autonomous Vehicles with the Principle of Least Action
Heye Huang,Yicong Liu,Jinxin Liu,Qisong Yang,Jianqiang Wang,David Abbink,Arkady Zgonnikov,
《工程(英文)》 doi: 10.1016/j.eng.2023.10.001
关键词: Autonomous vehicle Trajectory planning Multi-performance objectives Principle of least action
迈向L5级自动驾驶汽车的发展原则 Article
王建强, 黄荷叶, 李克强, 李骏
《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期 页码 1313-1325 doi: 10.1016/j.eng.2020.10.018
自动驾驶汽车的快速发展给现有交通出行方式带来了全新面貌和潜在挑战。目前,L3 级及以下驾驶辅助系统已经量产,L4 级在特定场景下的一些应用也逐步开发,通过逐渐提高车辆的自动化、智能化程度来不断向完全自动驾驶发展。然而,针对L5 级自动驾驶汽车的发展思路始终未明确,而现有针对L0~L4级自动驾驶发展过程的研发方式主要基于任务驱动来进行特定场景下的功能开发,难以揭示高等级自动驾驶汽车所需解决问题的本质逻辑和物理机制,进而阻碍了迈向L5 级自动驾驶的途径。本文通过探索高等级自动驾驶系统背后的物理机制,并从驾驶的本质出发,采用推理演绎方式,提出“大脑-小脑-器官”协调平衡框架,基于“乌鸦推理+鹦鹉学舌”的混合模式,探索“自主学习+先验知识”的研究范式,实现自动驾驶汽车“自学习、自适应、自超越”特性。从系统、统一、均衡的角度出发,基于最小作用量原理和统一安全场思想,旨在为高等级自动驾驶汽车,尤其是L5 级自动驾驶的研发提供一种全新的研发思路与有效途径。
大规模车辆排队的调度与规划技术的进展与挑战 Review
Jing Hou, Guang Chen, Jin Huang, Yingjun Qiao, Lu Xiong, Fuxi Wen, Alois Knoll, Changjun Jiang
《工程(英文)》 2023年 第28卷 第9期 页码 26-48 doi: 10.1016/j.eng.2023.01.012
Through vehicle-to-vehicle (V2V) communication, autonomizing a vehicle platoon can significantly reduce the distance between vehicles, thereby reducing air resistance and improving road traffic efficiency. The gradual maturation of platoon control technology is enabling vehicle platoons to achieve basic driving functions, thereby permitting large-scale vehicle platoon scheduling and planning, which is essential for industrialized platoon applications and generates significant economic benefits. Scheduling and planning are required in many aspects of vehicle platoon operation; here, we outline the advantages and challenges of a number of the most important applications, including platoon formation scheduling, lane-change planning, passing traffic light scheduling, and vehicle resource allocation. This paper's primary objective is to integrate current independent platoon scheduling and planning techniques into an integrated architecture to meet the demands of large-scale platoon applications. To this end, we first summarize the general techniques of vehicle platoon scheduling and planning, then list the primary scenarios for scheduling and planning technique application, and finally discuss current challenges and future development trends in platoon scheduling and planning. We hope that this paper can encourage related platoon researchers to conduct more systematic research and integrate multiple platoon scheduling and planning technologies and applications.
关键词: Autonomous vehicle platoon Autonomous driving Connected and automated vehicles Scheduling and planning techniques
一种用于自动驾驶的车辆概率性长期轨迹预测框架 Article
刘金鑫, 罗禹贡, 钟志华, 李克强, 黄荷叶, 熊辉
《工程(英文)》 2022年 第19卷 第12期 页码 228-239 doi: 10.1016/j.eng.2021.12.020
在混合动态交通环境中,准确地预测周围车辆长期范围内的运动轨迹是自动驾驶车辆(AV)实现合理行为决策和保障行车安全不可或缺的前提条件之一。本文提出了一种车辆长期轨迹预测的概率框架,由驾驶意图推理模型(DIM)和轨迹预测模型(TPM)组成。DIM基于动态贝叶斯网络进行设计和应用,用于准确推断车辆潜在的驾驶意图。文中所提出的DIM结合了基本的交通规则和车辆多维运动信息。为了进一步提高轨迹预测精度并实现预测不确定性识别,本文开发了基于高斯过程(GP)的TPM,综合考虑了车辆模型的短期预测结果和运动特性。最后,在高速换道场景下进行仿真验证,说明了新方法的有效性。通过与其他先进方法进行对比,展示并验证了该框架在车辆长期轨迹预测任务中的优异性能。
随机环境中的自主水下航行器鲁棒全局路径规划 Research Article
张佳欣1,2,刘妹琴1,2,3,张森林1,2,郑荣濠1,2
《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第11期 页码 1658-1672 doi: 10.1631/FITEE.2200026
本文提出一种在随机局部路径成本下使自主水下航行器在作业海域选择性地完成部分预定任务的路径规划器。该问题被表述为定向越野问题的变体。本文在遗传算法(GA)的基础上,提出一种基于贪心策略的遗传算法(GGA)。该算法包含一种新颖的通过在进化过程中将不可行个体映射到可行解空间来提高优化效率的重生算子,并以差分进化规划器计算确定性局部路径成本。局部路径成本的不确定性来自不可预测的障碍物、测量误差和轨迹跟踪误差。为了提高规划器在不确定环境下的鲁棒性,设计了一种用于路径评估的采样策略,通过对局部路径的概率密度函数多次采样,得到对路径实际成本的估计。通过蒙特卡罗仿真实验验证所提规划器的优越性和有效性。仿真结果表明,所提出的GGA在总收益方面优于同类算法4.7%–¬¬24.6%,而基于抽样的GGA路径规划器(S-GGARP)相较于普通的GGA路径规划器(GGARP)提高了5.5%的平均收益。
智能无人自主系统发展趋势 Review
Tao ZHANG,Qing LI,Chang-shui ZHANG,Hua-wei LIANG,Ping LI,Tian-miao WANG,Shuo LI,Yun-long ZHU,Cheng WU
《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第1期 页码 68-85 doi: 10.1631/FITEE.1601650
智能城市(iCity) 中自动驾驶汽车工业的关键挑战——高清地图 Perspective
Heiko G. Seif,胡晓龙
《工程(英文)》 2016年 第2卷 第2期 页码 159-162 doi: 10.1016/J.ENG.2016.02.010
本文对未来城市中自动驾驶的必要技术进行了深入的分析,从车载电脑运算、数据处理、路边基础设施和云解决方案等不同方面反映了科技的发展状况,主要对自动驾驶的核心技术——高清地图的应用所带来的挑战进行了描述。
Structural synthesis of ancient Chinese foot-operated silk-reeling mechanism
Kuohung HSIAO, Yuhsun CHEN, Hongsen YAN,
《机械工程前沿(英文)》 2010年 第5卷 第3期 页码 279-288 doi: 10.1007/s11465-010-0101-2
关键词: silk-reeling mechanism structure of mechanism reconstruction design history of machinery
M. LOGANATHAN, A. VELMURUGAN, TOM PAGE, E. JAMES GUNASEKARAN, P. TAMILARASAN
《能源前沿(英文)》 2017年 第11卷 第4期 页码 568-574 doi: 10.1007/s11708-017-0461-y
关键词: hydrogen exhaust gas recirculation (EGR) diesel combustion heat release rate (HRR) combustion duration
标题 作者 时间 类型 操作
Detecting large-scale underwater cracks based on remote operated vehicle and graph convolutional neural
Wenxuan CAO; Junjie LI
期刊论文
Efficient Identification of water conveyance tunnels siltation based on ensemble deep learning
Xinbin WU; Junjie LI; Linlin WANG
期刊论文
Toward Trustworthy Decision-Making for Autonomous Vehicles: A Robust Reinforcement Learning Approach
Xiangkun He,Wenhui Huang,Chen Lv,
期刊论文
General Optimal Trajectory Planning: Enabling Autonomous Vehicles with the Principle of Least Action
Heye Huang,Yicong Liu,Jinxin Liu,Qisong Yang,Jianqiang Wang,David Abbink,Arkady Zgonnikov,
期刊论文
大规模车辆排队的调度与规划技术的进展与挑战
Jing Hou, Guang Chen, Jin Huang, Yingjun Qiao, Lu Xiong, Fuxi Wen, Alois Knoll, Changjun Jiang
期刊论文
智能无人自主系统发展趋势
Tao ZHANG,Qing LI,Chang-shui ZHANG,Hua-wei LIANG,Ping LI,Tian-miao WANG,Shuo LI,Yun-long ZHU,Cheng WU
期刊论文
Structural synthesis of ancient Chinese foot-operated silk-reeling mechanism
Kuohung HSIAO, Yuhsun CHEN, Hongsen YAN,
期刊论文