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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势

    杨智勇杨俊欧明辉周瑜...
    1-13页
    查看更多>>摘要：围绕现有轨迹预测方法展开研究,给出轨迹预测的数学模型、数据集及评估指标.介绍轨迹预测研究现状,重点回顾基于数据驱动的轨迹预测方法,包括深度学习和强化学习.同时,从时空建模、交互信息、场景上下文等方面,对比、分析、归纳现有研究方法的网络模型结构、优势和适用场景.进一步探讨多智能体、多模态轨迹预测的研究趋势,并指出轨迹预测结合大语言模型这一前瞻性趋势.强调智能驾驶场景下轨迹预测技术面临的挑战,展望了轨迹预测未来发展.

    自动驾驶轨迹预测数据驱动数据集评价指标

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    基于V2V的智能车辆换道轨迹规划方法研究

    岳永恒田明柱
    14-21页
    查看更多>>摘要：针对传统车辆换道轨迹算法实时性差与换道效率低的问题,提出一种基于V2V的智能车辆动态自主换道轨迹规划算法.换道起始时刻,智能车辆通过V2 V通信技术获取周围交通车辆运动状态信息,在换道条件允许的情况下,采用多项式函数对车辆换道过程的横纵向运动进行描述,通过构建基于双圆车体近似模型的避障算法筛选无碰撞的换道轨迹,以车辆换道舒适性、换道效率等换道性能指标构建多目标优化价值函数,通过求解约束化问题求得最优换道轨迹.为验证算法的有效性,利用CarSim和Matlab/Simulink等软件进行联合仿真验证.结果表明:对于不同的换道工况,基于V2 V的换道轨迹规划算法比传统非V2V的换道轨迹规划算法所规划出的换道轨迹需要的换道空间更小,具有更高的换道效率.

    智能车辆换道轨迹规划多项式函数避障算法

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    改进YOLOv8的环视车位检测算法研究

    杨飞帆李军王耀弘
    22-29页
    查看更多>>摘要：为在泊车过程中更快速、准确、全面地检测停车位,提出一种针对全景环视系统AVM(around view monitor)图像的改进YOLOv8环视车位检测算法.采用部分卷积思想设计出Faster Block结构,分别替换C3模块和C2f模块中的Bottleneck结构,选取改进后更轻量化的C3-Faster模块替换YOLOv8中原有的C2f模块;在YOLOv8主干网络末端添加CoordAtt(coordinate attention)注意力层,提升模型特征提取能力;引入EIoU作为损失函数提升模型检测精度.该算法在自建的AVM环视车位检测数据集上模型精度、召回率、mAP@0.5与mAP@0.5:0.95分别达到87.6％、87.6％、93.1％、62.0％;相较于原YOLOv8n模型提升1.5％、1.4％、1.6％、1％;参数量、浮点运算量及模型大小分别下降约27％、24％、25％.

    车位检测YOLOv8C3-FasterCoordAtt注意力机制EIoU损失

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    混行场景智能车换道决策与运动规划

    李延洲黄妙华吴一鸣张钰涵...
    30-38页
    查看更多>>摘要：针对行人-车辆混行的常见交通场景下智能车决策安全性和行驶效率不高的问题,提出了一种新的基于自车期望车速与前车车速、加速度和车距的行车不满意度换道行为决策模型.同时建立换道最小安全距离模型,用以在换道全过程中判断换道的可行性.为了提高运动规划算法的效率,选用Frenet坐标系,采用路径规划和速度规划解耦的方式.对于路径规划,选择五次多项式曲线,采用考虑安全、舒适以及高效性的3个路径评估指标.对于速度规划,采用动态规划与二次规划获得平滑的速度曲线.在CarSim/PreScan/Simulink的联合仿真平台下搭建人车混行的交通场景进行验证.仿真结果表明,基于行车不满意度的换道决策模型能选择更高效及安全的行驶方式,运动规划模块能确保自车换道及避让行人过程的安全性和操纵稳定性.

    智能车人车混行行车不满意度决策运动规划

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    城市道路场景下的被遮挡车辆检测算法研究

    江浩斌任俊豪李傲雪傅世友...
    39-47页
    查看更多>>摘要：为了提高智能汽车在城市道路场景下对前方被遮挡车辆的检测精度,提出了一种双尺度点云密度扩展网络BPDE-Net,来解决因存在车辆被遮挡而导致的目标点云稀疏问题.第一阶段,将原始点云投影到语义分割后的图像标签上,并在遮挡区域内随机生成固定数目的虚拟点,采用混合插值法来关联虚拟点和实际投影点,得到的虚拟点再反向映射到点云空间;第二阶段,使用马氏距离来关联相邻体素间的点云,以此增加每个体素内的相似点云数量,通过改进注意力高斯矩阵来计算体素特征所对应的相对位置编码,用于关注通道内不同体素序列的相对位置.在KITTI数据集中选取了大量的车辆之间存在遮挡的城市道路场景进行对比试验,结果表明:BPDE-Net在3D视角和鸟瞰图视角下的被遮挡车辆平均检测精度(mAP)分别为79.2％和83.7％,相较于基线网络Second分别提高了11.2％和12.5％;点云密度增强模块和体素特征融合模块的mAP相较于目前主流的方法分别提高了3.9％与1.8％,提升了车辆在被遮挡场景下的可辨识度与鲁棒性.

    被遮挡车辆检测注意力机制点云密度增强体素特征融合多模态融合

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    针对临时道路的端到端自动驾驶模型研究

    王立勇谢敏苏清华王弘轩...
    48-54页
    查看更多>>摘要：近年来,基于深度学习的自动驾驶模型逐渐成为无人驾驶领域的研究热点,常规的自动驾驶模型多采用多级模块串联的方式构建,分别完成感知、规划、循迹等功能,存在耦合性高抗风险能力差的问题.文中提出一种针对临时道路的无人驾驶车辆自动驾驶端到端模型,该模型采用三路视觉传感器图像为输入,以GCViT作为主干网络进行图像特征提取,通过Transformer网络和GRU网络输出局部规划路径,采用PID算法输出转角信息,实现无人驾驶车辆自动循迹.实验结果表明,端到端模型的单帧轨迹规划耗时约80 ms,平均轨迹偏差为0.689 m,满足实时性要求的同时,可完成无人驾驶车辆在临时道路环境下的循迹任务.

    端到端深度神经网络自动驾驶Transformer网络

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    考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略

    殷春芳岳海波施德华汪少华...
    55-66页
    查看更多>>摘要：智能车辆换道策略是智能驾驶技术的重要组成部分,在不同场景下的适应能力对于高品质自动驾驶尤为重要.在异质交通流中,智能车辆认知属性的不同会引起换道车辆换道意图及轨迹规划的差异.该策略利用车辆行驶空间、行驶效率参数建立车辆的决策代价函数,采用模糊理论从速度系数、空间系数、车道分布等角度实现对周围车辆主观侵略性的量化描述,在此基础上,通过智能驾驶员模型(IDM)预测周车对换道车辆换道意图的行为响应,并根据预测信息优化换道决策.在轨迹规划过程中,将车辆换道轨迹解耦为车辆换道路径及行驶速度,利用车辆主观侵略性及车辆行驶安全场评估车辆换道行驶风险,并将行驶安全场与二次规划相融合,从安全性、舒适性、参考线偏差等角度进行路径及速度优化.仿真结果表明,该优化策略通过换道决策可以有效提高道路通行效率,相较固定五次多项式与单独的安全场换道轨迹,可以有效降低换道过程中横向速度与横向加速度的幅值,改善换道过程中的行驶舒适性.

    行驶空间行驶效率车道分布主观侵略性行驶安全场二次规划

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    采用双目视觉的道路缺陷检测与自动驾驶风险评估

    潘明章袁乐艺万振华梁璐...
    67-74页
    查看更多>>摘要：道路缺陷检测作为保障自动驾驶安全的重要问题,现有道路缺陷检测方法无法满足自动驾驶精准检测道路缺陷需求.且现有的评估模型仅考虑道路缺陷的严重程度,没有考虑到缺陷距离的影响.为了解决这一问题,提出一种改进YOLOv8的道路缺陷检测和自动驾驶风险评估方法.在网络中不同位置引入注意力机制,改进YOLOv8网络并融合了双目视觉和SGBM算法.通过对比实验,得出符合自动驾驶场景的最优模型,比原始网络平均准确度提高1.31％,实现实时检测道路缺陷的类型及距离.根据检测和评估结果,对道路缺陷进行自动驾驶风险等级判定,制定了基本行驶策略.

    道路缺陷自动驾驶神经网络注意力机制双目视觉

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    车辆视角下的行人穿行意图识别与行为预测

    何友国孙义芝蔡英凤袁朝春...
    75-81页
    查看更多>>摘要：预测行人穿行马路的行为一直是智能驾驶汽车研究领域的重点方向,对于行人安全保护至关重要.现有研究通常使用轨迹或姿势对行人的行为进行建模,但是行人行为复杂多变,需对其进行更加深层的语义解读.将行人的穿行意图与行为相结合,设计多任务网络来识别行人意图并预测行人行为.行人的穿行意图会影响其行为,故使用行人未来的行为作为先验来检测行人目前的意图和行为,同时考虑到行人周围的交通目标与自车运动对于行人的影响,设计特征融合模块来融合行人特征与交通目标特征.在自动驾驶数据集(PIE和JAAD)上验证实验模型,结果表明,该模型展现了其在行人意图与行为建模方面的优势.

    行人意图行人行为智能驾驶行人安全

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    组合荷载下索拉骨架膜结构参数优化设计

    李延民李政权
    82-90页
    查看更多>>摘要：为使索拉骨架膜结构满足力学性能、所用耗材最少,建立一种新型索拉式骨架膜结构模型.运用ANSYS分析不同荷载组合工况下膜结构杆件轴力和变形,对比得到对膜结构最不利的荷载工况.运用正交试验法对最不利荷载工况下有限元结果进行分析,得到杆件截面尺寸及杆件空间几何布置对压杆稳定性和杆件变形的影响程度.以弦杆挠度、支撑杆和斜腹杆长细比、压杆稳定临界压力为约束条件,以膜结构质量最小为优化目标,采用响应面法,对骨架膜结构进行优化设计,得到最优设计方案:弦杆与腹杆夹角(A)为42°、跨高比(B)为12、斜腹杆外径(C)为28 mm、斜腹杆径厚比(D)为10、支撑杆外径(E)为51 mm、支撑杆径厚比(F)为15、弦杆宽度(G)为32 mm、弦杆高度(H)为95 mm,优化方案比初始设计方案质量减小6.82％,弦杆挠度减少21.22％.该方法为相似结构设计提供了有效的工程手段,其优化的弦杆与腹杆夹角、跨高比等关键结构参数与众不同,较全面地解决了此种膜结构设计的关键技术问题.

    索拉骨架膜结构力学分析正交试验响应面法结构优化

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