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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
重庆理工大学
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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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    周车轨迹预测不确定性智能车避撞策略研究

    陈龙王歆叶熊晓夏蔡英凤...
    1-12页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于周车轨迹预测不确定性的智能汽车避撞策略研究方法.轨迹预测模块,将基于物理的轨迹预测模型和数据驱动模型相结合构建物理引导的轨迹预测模型(PG-LSTM),模型输出关于周车预测轨迹的二维高斯分布参数,以表征驾驶员行为的不确定性;风险评估及避撞策略模块,结合轨迹预测模型的输出结果,提出一个新的风险度量——预测驾驶风险PDR和预测相对驾驶风险指数PRDRI作为评估未来风险的参考指标,建立紧急工况下避撞决策机制.通过Carsim搭建复杂紧急工况场景进行仿真实验.仿真结果表明:所提出的驾驶风险评估模型可以准确地辨识复杂行车场景未来驾驶风险,同时基于驾驶风险所提出的避撞决策机制能够提升智能汽车的避撞安全性.

    智能汽车驾驶风险轨迹预测避撞策略

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    面向3D目标检测的多模态生成式图像数据增强的研究

    张光钱周广利黄飞刘文兵...
    13-20页
    查看更多>>摘要：针对传统生成式图像数据增强算法丢失3D属性信息,无法应用于自动驾驶领域3D目标检测任务的问题,提出了一种基于稳定扩散模型的多模态图像生成算法,并基于该算法设计了一种面向3D目标检测的数据增强方法.算法通过增加多模态输入进一步约束图像的生成过程.算法设计了一种多模态特征在线生成模块,在线提取场景描述、语义分布和深度特征等信息;同时针对多模态特征融合网络设计了一种增强型门控自注意力模块,精准地捕捉潜在特征空间中的深度信息,从而保留图像的3D属性信息,实现对图像纹理、颜色以及光照等2D特征的针对性修改.基于算法出色的深度保持特性,将新图像与3D伪标签结合,构成新的图像样本,实现对图像样本的数据增强.在nuScenes公开数据集上3D检测结果表明,算法针对公交车、卡车等体积较大类别的3D属性保留效果较好,AP值分别提高了 17.2％和14.1％,同时mAP提高了 6.8％,NDS提高了 3.4％.

    数据增强稳定扩撒图像生成目标检测特征融合

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    智能网联车辆MFP算法轨迹预测模型研究

    何博黄妙华刘若璎邹天越...
    21-27页
    查看更多>>摘要：为解决车辆轨迹预测任务中环境不断变化、车辆间存在交互影响,导致长期预测情况下预测精度较低的问题,提出了一种基于multiple futures predictor(MFP)算法的多智能体轨迹预测模型.采用对称指数移动平均法去除异常数据并平滑轨迹;采用图神经网络(graph convolutional neural network,GCN)进行交互特征提取,将历史轨迹与未来智能体之间的交互特征进行编码;在解码过程中添加车辆自身运动学模型得到动态可行的预测轨迹.对公开数据集NGSIM进行实验分析,结果表明:模型对车辆轨迹预测误差在0.5 m以内;通过对轨迹预测的ADE与FDE结果分析,在预测未来5 s轨迹的情况下,相比于其他方法,ADE降低了 30.7％,FDE降低了 32.5％,验证了模型和算法的有效性.

    自动驾驶车辆轨迹预测图神经网络特征提取MFP模型

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    融合环境势场的动态换道轨迹规划方法研究

    谢春丽刘长明
    28-37页
    查看更多>>摘要：针对智能车辆在换道时存在的曲率变化过大以及容易出现速度突变的问题,提出一种融合环境势场的基于时空间采样的动态规划方法.建立环境势场以合势场值作为道路可通过性的衡量标准.基于Frenet坐标系在横纵向2个维度分别对换道终点进行时空间采样,生成五次多项式轨迹集合.构建综合考虑安全性、偏离目标车道线程度、规划时间和轨迹舒适性的多目标代价函数.通过碰撞检测和代价函数确定主车的最佳轨迹.设计动态规划模块使算法能适应复杂场景的换道需求.仿真结果表明:算法能使车辆更早发现障碍物,换道轨迹曲率基本与道路曲率保持一致,浮动不超过正负0.02 m-1;主车速度并未发生明显突变,提高了换道过程的安全性与舒适性.

    智能车辆Frenet坐标系轨迹规划主动换道代价函数

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    考虑前车信息的CNN-BiLSTM的短时车速预测

    厉成鑫李美莹余曼王姝...
    38-47页
    查看更多>>摘要：提出一种考虑跟车信息的基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)车速预测模型,引入白鲨优化算法(WSO)对模型的超参数进行优化.综合考虑跟车时的前车信息和其他影响车速的因素,通过驾驶人在环平台采集相关数据,确定了加速踏板开度、制动踏板开度、自车车速、相对车距、相对车速、自车加速度6种变量作为WSO-CNN-BiLSTM模型的输入.通过数据的样本熵值确定变分模态分解的模态个数对数据进行降噪处理.仿真结果显示,考虑前车信息的多输入预测模型相比单一输入预测精度有所提高,且所建立的模型与SVR(sup-port vector regression)、LSTM、CNN 和 TCN(temporal convolutional network)相比,RMSE 值分别降低了 63.39％、11.45％、58.45％、42.58％,MAE 值分别降低了 59.09％、8.09％、57.29％、38.99％,提高了车速预测精度.

    车速预测前车信息变分模态分解卷积神经网络双向长短时记忆神经网络

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    双目视觉的货车车厢完整尺寸测量

    张勇唐彪刘超
    48-54页
    查看更多>>摘要：针对货车车厢完整尺寸的快速测量,提出了一种基于双目视觉的测量方法.依据相机成像模型和标定原理对双目相机进行标定实验,使用标定后的双目相机从货车侧后方采集货车车厢图像,再采用U2-Net显著性目标检测算法对采集的货车车厢图像进行车厢轮廓提取,通过改进的基于图像分块的线段检测算法提取车厢边缘,结合车厢轮廓特征利用车厢边缘线段计算出特定的角点坐标,由三维坐标恢复后的车厢角点间距得到车厢尺寸.试验结果表明,车厢尺寸检测的平均误差小于4.06％,体积检测平均误差小于5.83％,可用于实际测量.

    车厢尺寸双目视觉轮廓提取尺寸测量

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    基于改进PointPillars的3D目标检测算法

    谢生龙邵金菊单少飞孙福昌...
    55-62页
    查看更多>>摘要：针对自动驾驶场景下远距离及遮挡目标识别问题,对PointPillars算法进行了改进.引入了并行的空间注意力和通道注意力机制,增强了目标的位置信息及有用特征通道权重,提高了远距离目标的检测精度.在2D CNN骨干网络中引入了自适应空间特征融合模块,解决了特征拼接的信息丢失问题,提高了遮挡目标的检测精度.基于KITTI数据集在3种不同场景难度下分别对SECOND、PointPillars、改进PointPillars这3种算法进行了定量分析验证,并将改进的PointPillars算法进行可视化分析.定量分析表明,改进PointPillars算法在鸟瞰图模式下目标检测精度最大提升2.75％;在三维模式下目标检测精度最大提升2.93％;在AOS模式下目标检测精度最大提升4.05％,可视化结果表明改进的PointPillars算法能有效检测远距离及遮挡目标.

    目标检测PointPillars注意力机制点云自适应空间特征融合

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    基于改进RRT*的无人摆渡车泊车路径规划

    王兆宏李刚王浩
    63-70页
    查看更多>>摘要：为提高无人摆渡车在园区泊车的安全性和便利性,对无人摆渡车自动泊车系统的路径规划算法的研究具有重要意义.建立低速泊车状态下的车辆运动学模型和车辆碰撞检测模型,采用RRT*算法进行路径规划,并对其扩展方式、代价函数和采样方式进行改进,之后在垂直和平行泊车环境下对该路径规划算法进行仿真验证.仿真结果表明,改进后的算法规划出的路径不仅满足避障要求和运动学约束,而且路径搜索效率和路径质量更具有优越性.

    自动泊车路径规划改进RRT*算法Reeds-Shepp曲线

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    面向变工况的车辆队列非线性控制策略

    罗勇李莉莎张嘉璐李豪...
    71-78页
    查看更多>>摘要：车辆队列间距控制策略能够影响车速稳定性和跟车间距,是降低队列能耗的关键,针对单一跟车间距策略无法满足间距控制问题,提出了一种双工况跟车间距控制策略.根据队列中每辆车空气动力特性,构建变空阻系数非线性车辆队列模型.将整个队列行驶工况分为匀速和变速工况,分别使用变时距和定时距跟车间距控制策略,变速时动态控制速度误差,匀速时控制每辆车最小能耗对应的跟车间距.在此基础上,设计兼容双工况跟车间距控制策略的非线性控制器,与单一定时距跟车策略进行仿真对比,仿真结果显示,非线性控制器速度误差平均降低25％,队列车辆油耗平均降低5.88％,验证了所提策略的有效性和可行性.

    车辆队列空阻系数跟车间距策略能量消耗非线性控制器

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    改进YOLOv8的道路凹陷检测算法

    张旭中李波贝绍轶林棻...
    79-87页
    查看更多>>摘要：针对现有的道路凹陷检测算法中检测速度慢,很难应用于汽车车载移动设备的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量型道路凹陷检测算法YOLOv8-CAG.将YOLOv8的主干网络第二层之后的普通卷积替换成Ghost Conv,通过低廉的线性变换,有效减少了模型的参数量.在neck中的C2f模块中引入CA注意力机制,在降低整体模型参数量和浮点运算量的同时,强化特征提取能力,减少无关特征的影响.在YOLOv8中运用C2f-GS模块,减少网络结构的复杂性,进一步提升检测精度.实验结果表明:在道路凹陷的数据集上,改进算法与原算法相比,检测精度提高了1％,模型参数量与计算量分别下降了 16％和11％,并通过与其他算法的性能比较,验证了改进算法的实用性.

    道路凹陷检测YOLOv8Ghost卷积注意力机制C2f-GS模块

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