检索结果-南通市图书馆

基于视觉和惯性测量单元的里程计关键技术研究综述

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机械工程学报 2024年第10期60卷 3-21页

作者：张彧檀祖冰曹东璞陈龙中山大学计算机学院广州510006 中山大学无人系统研究所广州510006 清华大学车辆与运载学院北京100084 中国科学院自动化研究所北京100089

环境感知与状态估计是智能网联车关键技术之一。同时定位与建图技术(Simultaneous location and mapping technology,SLAM),旨在同时完成自身的状态估计与环境建模,被广泛应用于智能网联车领域。随着研究的深入,学者们发现通过融合多种... 详细信息

环境感知与状态估计是智能网联车关键技术之一。同时定位与建图技术(Simultaneous location and mapping technology,SLAM),旨在同时完成自身的状态估计与环境建模,被广泛应用于智能网联车领域。随着研究的深入,学者们发现通过融合多种传感器,可以实现传感之间的短板互补,提升和加强状态估计的实时性与稳定性。融合视觉和惯性导航仪(Inertial measurement unit,IMU)的实例——视觉惯性里程计(Visual-inertial odometry,VIO),由于具有较高的性价比获得了许多研究人员的青睐。VIO在视觉里程计(Visual odometry,VO)的基础上引入IMU测量,很好地改善了尺度漂移的问题,同时也能极大缓解短期内图像过曝、特征缺失等问题导致的视觉定位失效问题。并且VIO在通过结合冗余传感器提升精度的同时,也通过滑动窗口和状态边缘化等方案保证系统实时性,是兼顾精度和运行效率的典范。细致介绍VIO系统的标准定义与基础模型,并对其关键模块,包括初始化、视觉信息提取与关联、求解与优化、标定,进行详尽的技术梳理与前沿工作回顾,对前沿工作的优点和局限进行详细分析,总结了常用的视觉惯性数据集,并对VIO当前存在的问题和未来发展方向进行了总结和展望。

关键词：状态估计视觉惯性里程计多传感器融合同步定位与建图视觉惯性数据集

平行机器人与平行无人系统:框架、结构、过程、平台及其应用

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自动化学报 2017年第2期43卷 161-175页

作者：白天翔王帅沈震曹东璞郑南宁王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室青岛智能产业技术研究院中国科学院大学中国科学院云计算中心英国克兰菲尔德大学驾驶员认知与自动驾驶实验室西安交通大学人工智能与机器人研究所国防科技大学军事计算实验与平行系统技术中心

本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台... 详细信息

本文将基于ACP(Artificial societies,computational experiments,parallel execution)的平行系统思想与机器人领域相结合,形成一种软硬件相结合的框架,为无人机、无人车、无人船在复杂环境中实验、学习与实际工作提供便捷、安全的平台,即平行无人系统.本文从平行机器人的基本概念出发,提出平行无人系统的基本框架,并介绍了各模块的基本功能与实现方法,探讨了其中的关键技术.然后本文围绕无人机、无人车、无人船三个方面展望了无人平行系统在实际中的应用和所面临的挑战,提出了平行无人系统的未来发展方向.

关键词：平行系统及理论平行机器人软件定义机器人无人车无人机无人船

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一种优化多尺度特征融合的人体姿态估计方法

机械工程学报 2024年第16期60卷 306-313页

作者：刘宏哲陶相如徐成曹东璞北京联合大学北京信息服务工程重点实验室北京100101 清华大学车辆与运载学院北京100084

人体姿态估计是诸多计算机视觉领域任务的基础,以往的人体姿态估计网络由于尺度变化的挑战会在特征提取的过程中丢失姿态信息,导致人体姿态估计的准确度难以提升。针对该问题考虑以并行网络的方式结合多尺度特征融合方法提取特征。优化... 详细信息

人体姿态估计是诸多计算机视觉领域任务的基础,以往的人体姿态估计网络由于尺度变化的挑战会在特征提取的过程中丢失姿态信息,导致人体姿态估计的准确度难以提升。针对该问题考虑以并行网络的方式结合多尺度特征融合方法提取特征。优化特征提取的人体姿态估计方法分为两步:首先在多尺度特征融合阶段利用转置卷积和混合空洞卷积的操作以减少特征信息的丢失,其次在特征图输出阶段有权重的结合不同尺度的特征图来剔除冗余信息、保留姿态信息同时生成更高质量的高分辨率热图。试验表明,此种方法在COCO数据集上的试验结果相比先进方法 HRNet(High resolution net)准确率提高了2.1%。通过试验验证本方法在精度方面能够超过现有的主流人体姿态估计方法。该方法能更好地应对行人姿态估计中尺度变化的挑战,更加精确地定位复杂场景中小尺度人体的关键点位置。

关键词：姿态估计多尺度融合人体检测尺度适应

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社会认知自动驾驶

机械工程学报 2023年第20期59卷 304-324页

作者：王聪胡文李文博邢阳陈宏昌曹东璞清华大学车辆与运载学院北京100084 克兰菲尔德大学航空学院克兰菲尔德MK430AL英国北京理工大学机械与车辆学院北京100081

当前自动驾驶技术处于L3向L4的快速发展中,提升自动驾驶系统的场景适应能力成为现阶段主要任务。在城市混合交通流场景下,道路拓扑结构更为复杂,交通参与单元类型众多,车流量更加密集,存在显著的强交互博弈过程,给自动驾驶车辆的安全高... 详细信息

当前自动驾驶技术处于L3向L4的快速发展中,提升自动驾驶系统的场景适应能力成为现阶段主要任务。在城市混合交通流场景下,道路拓扑结构更为复杂,交通参与单元类型众多,车流量更加密集,存在显著的强交互博弈过程,给自动驾驶车辆的安全高效通行带来巨大挑战。同时,城市出行需求更加多样,随着智能座舱和人工智能技术的发展,对车辆智能化和人性化服务的期望日益提高。因此,赋予自动驾驶系统社会化属性和社会认知能力,在提升自动驾驶车辆行驶安全高效性的同时,更好地服务舱内驾乘人员,成为当前自动驾驶技术重要发展目标。面向智能网联汽车安全驾驶脑,通过自动驾驶、认知心理学和社会心理学多学科交叉融合,提出社会认知自动驾驶框架;其次针对车外交互围绕面向社会认知的车辆侵略性建模、强交互场景的社会认知决策以及紧急工况认知决策展开前期研究,针对车内交互围绕智能座舱场景-功能体系、舱内人员情绪认知与调节以及基于社会认知自动驾驶的人机接管展开前期研究;最后进行提炼和总结。

关键词：自动驾驶社会认知混合交通决策规划

平行车联网:基于ACP的智能车辆网联管理与控制

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自动化学报 2018年第8期44卷 1391-1404页

作者：王晓要婷婷韩双双曹东璞王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室青岛智能产业技术研究院青岛慧拓智能机器有限公司滑铁卢大学机械和机电工程学院国防科技大学军事计算实验与平行系统技术中心

本文将平行智能方法引入智能车辆的网联化管理与控制,提出平行车联网的概念、框架、功能与流程.平行车联网致力于通过人工车联网与物理车联网的虚实互动、协同演化与闭环反馈,为人-车-路-智能交通信息网一体化的智能交通系统增加计算实... 详细信息

本文将平行智能方法引入智能车辆的网联化管理与控制,提出平行车联网的概念、框架、功能与流程.平行车联网致力于通过人工车联网与物理车联网的虚实互动、协同演化与闭环反馈,为人-车-路-智能交通信息网一体化的智能交通系统增加计算实验与平行引导的功能,实现描述、预测与引导相结合的车联网智能,有效解决异构、移动、融合的交通网络环境下智能车辆的管理与控制问题.

关键词：平行智能平行车联网智能交通系统计算实验

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驾驶员情绪-驾驶风险机理分析

机械工程学报 2022年第22期58卷 379-394页

作者：李文博刘羽婧张峻铖肖华飞郭钢曹东璞重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 清华大学车辆与运载学院北京100084

通过研究驾驶员情绪来降低由情绪引发的事故风险一直是多学科研究的重要课题。针对驾驶员情绪、驾驶行为和驾驶风险之间的关系进行定性分析,阐述情绪对驾驶风险的影响过程机理,构建驾驶风险计算模型。为对驾驶员情绪-驾驶行为-驾驶风险... 详细信息

通过研究驾驶员情绪来降低由情绪引发的事故风险一直是多学科研究的重要课题。针对驾驶员情绪、驾驶行为和驾驶风险之间的关系进行定性分析,阐述情绪对驾驶风险的影响过程机理,构建驾驶风险计算模型。为对驾驶员情绪-驾驶行为-驾驶风险之间的关系进行定量分析,采集驾驶员情绪诱导材料库,开展驾驶员多种情绪下的驾驶行为数据采集实验。通过对不同情绪下驾驶员情绪对驾驶行为影响的定量分析,建立驾驶行为与驾驶风险等级映射关系,阐明了驾驶员情绪对驾驶风险的影响机理。结果表明对于离散情绪,愤怒、恐惧、悲伤、惊讶与厌恶这几种情绪下的高风险比例较大;而中性与高兴情绪则表现出较低的高风险比例。对于维度情绪,在愉悦度、激活度和优势度三个维度上,低愉悦度和高愉悦度、低激活度和高激活度以及低优势度和高优势度下高风险比例较高。驾驶员情绪-驾驶风险机理分析结果将为设计驾驶员不同情绪的识别方案和调节策略提供重要依据,对智能网联汽车的决策规划等具有重要意义。

关键词：驾驶员情绪驾驶行为驾驶风险智能座舱智能网联汽车

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平行学习—机器学习的一个新型理论框架

自动化学报 2017年第1期43卷 1-8页

作者：李力林懿伦曹东璞郑南宁王飞跃清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学自动化系中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室中国科学院大学英国克兰菲尔德大学驾驶员认知与自动驾驶实验室青岛智能产业技术研究院西安交通大学人工智能与机器人研究所国防科技大学军事计算实验与平行系统技术中心

本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重... 详细信息

本文提出了一种新的机器学习理论框架.该框架结合了现有多种机器学习理论框架的优点,并针对如何使用软件定义的人工系统从大数据提取有效数据,如何结合预测学习和集成学习,以及如何利用默顿定律进行指示学习等目前机器学习领域面临的重要问题进行了特别设计.

关键词：机器学习人工智能平行学习平行智能平行系统及理论

考虑滑移的无人履带车自适应路径跟踪控制策略

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机械工程学报 2024年

作者：吴洋王聪董国新曾日芽曹恺曹东璞清华大学车辆与运载学院北京科技大学机械工程学院中国北方车辆研究所东风悦享科技有限公司

履带车由于工作环境多变、履带-地面接触机理复杂等因素，通常难以建立准确的动力学模型。此外，受到非结构化路面的起伏扰动冲击，难以通过低成本的传感器实现准确的速度测量，这些不利因素对履带车的路径跟踪控制带来了挑战。针对动... 详细信息

履带车由于工作环境多变、履带-地面接触机理复杂等因素，通常难以建立准确的动力学模型。此外，受到非结构化路面的起伏扰动冲击，难以通过低成本的传感器实现准确的速度测量，这些不利因素对履带车的路径跟踪控制带来了挑战。针对动力学建模困难的问题，建立以履带转动加速度为虚拟控制输入的动力学-运动学混合模型，利用广义扰动来描述履带滑移引起的不确定性。针对速度测量困难的问题，以混合模型为基础设计了基于扩展状态估计(Extended state observer,ESO)的速度与广义扰动观测器，实现了仅依赖GNSS和履带转动编码器信息的整车状态估计。最后，以履带转动加速度为中间控制量，设计了具有抗扰能力的分层控制策略，包括上层路径跟踪控制器和下层履带转速控制器。仿真和试验结果表明，所提出的状态观测与控制策略能够准确估计履带车的实时速度，并有效提高在外部扰动下的履带车路径跟踪精度。

关键词：无人履带车路径跟踪自抗扰控制状态观测

密集交通场景下无人驾驶重卡换道决策规划方法

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同方期刊数据库

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机械工程学报 2023年第12期59卷 332-342页

作者：胡文邓泽健张邦基曹东璞杨彦鼎曹恺李深湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 滑铁卢大学机电工程系滑铁卢N2L3G1加拿大浙大城市学院智慧交通运输工程研究中心杭州310015 清华大学车辆与运载学院北京100084 东风悦享科技有限公司武汉430058 清华大学土木水利学院北京100084

准确估计周围车辆的驾驶员合作程度能提高无人驾驶车辆在密集交通场景下的换道安全性与效率,特别是对于自身灵活性和稳定性较差、对周围车辆安全威胁较大的重型卡车。因此,提出一种基于周围车辆驾驶员合作程度预测以及非对称风险评估的... 详细信息

准确估计周围车辆的驾驶员合作程度能提高无人驾驶车辆在密集交通场景下的换道安全性与效率,特别是对于自身灵活性和稳定性较差、对周围车辆安全威胁较大的重型卡车。因此,提出一种基于周围车辆驾驶员合作程度预测以及非对称风险评估的无人驾驶重型卡车换道决策规划方法。该方法基于高斯混合模型对周围车辆进行运动轨迹预测,结合当前驾驶环境估计目标车道后车的驾驶员合作程度,并用于构建非对称风险模型;基于轨迹预测结果,采用效用理论建模无人驾驶重型卡车当前和未来的车道选择概率,综合当前和未来的风险评估,输出最终的驾驶行为决策;设计多目标代价函数用于从多项式候选轨迹中选取最优轨迹。基于自然驾驶数据集的仿真试验表明,提出的方法可以准确地预测目标车道后车的驾驶员合作程度以及对周围车辆的风险等级,使无人驾驶重型卡车在密集交通流下也能安全高效地执行换道决策和轨迹规划。

关键词：无人驾驶重型卡车轨迹预测驾驶员合作程度风险评估决策规划