首页期刊导航|重庆理工大学学报
期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
重庆理工大学
重庆理工大学学报

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。
正式出版
收录年代

    不确定性环境下基于强化学习的自动驾驶运动规划研究

    胡博江磊宋洁袁春...
    1-10页
    查看更多>>摘要：在复杂环境中自动驾驶车辆的运动规划面临很多不确定性问题,包括人类意图不确定性、交通密度的不确定性和系统误差不确定性.如何表达驾驶环境中的不确定性以及如何处理这些不确定性是目前自动驾驶运动规划研究中亟待解决的问题.在此背景下,提出一种考虑系统误差不确定性的基于深度强化学习的运动规划方法.通过设定传感器的测速精度模拟驾驶过程中传感器误差,使构建的运动规划模型在不确定的复杂环境中,能够结合车辆的运动学模型推导出可视化轨迹.在此基础上,结合基于规则的方法对运动规划系统可视化结果进行安全修正.为验证所提出的算法,在SUMO模拟器中搭建环岛场景.实验结果表明:该方法在环岛任务中能够提高不确定环境中运动规划系统的安全性和效率.

    运动规划深度强化学习不确定性安全性

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    双目视觉的智能汽车目标检测算法研究

    申彩英朱思瑶黄兴驰
    11-19页
    查看更多>>摘要：智能汽车的环境感知是实现自动驾驶的重要一环,对道路交通主要参与者(汽车、行人、骑行者)进行检测识别的研究.提出一种基于YOLO算法改进的端到端的目标检测算法dual-YOLO.将注意力机制引入检测网络模型,提高网络对有效特征的学习权重,从而提高检测精度.加入双目摄像头距离测算模块,获取目标距离信息.测试结果表明:dual-YOLO目标检测算法识别道路交通主要参与者的平均准确率能达到85.99%,在骑行者和行人检测方面明显优于其他算法,检测速度能达到60 fps,提出的算法能较好地完成智能汽车行驶实时检测和测距需求.

    智能驾驶汽车双目视觉神经网络目标检测注意力机制

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    雨天下基于注意力机制与特征融合的交通标志识别

    查超能罗素云何佳
    20-31页
    查看更多>>摘要：旨在解决特殊环境下的交通标志检测识别问题,并提出一种基于改进YOLOv5 的雨天环境下的交通标志检测识别算法,即YOLOv5s-traffic.在预处理阶段,引入基于对抗生成网络的去雨算法和基于多尺度残留块的图像增强算法,以保证雨天环境下模型的可靠性;在网络改进方面,引入Transformer模块、加入CA注意力机制和ASFF特征融合机制,以及改进检测框损失函数提升网络性能;在数据集处理方面,对原始数据集进行大规模处理和重构,加入大中小3 种不同程度的雨天驾驶环境,构建并划分了3 类雨天环境交通标志数据集.在TT100K交通标志数据集上进行的实验表明,与现有方法相比,本研究提出的算法可以通过不同的模块搭配分别针对2 种不同环境(雨天和原环境)实现显著的性能改进.在原环境下,本算法的mAP达到了90.4%,FPS为50.4 帧/s;在大雨环境下,mAP为75.3%,相比原网络提升了12.5%,且FPS达到49.4 帧/s,满足实时检测条件.因此,该算法能取得准确性与实时性的平衡,可以有效解决雨天环境下的交通标志识别问题.

    交通标志检测雨天环境注意力机制特征融合YOLOv5s

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    融合点柱网络和DETR的三维复杂道路目标检测

    李伟文缪小冬顾曹雨左朝杰...
    32-39页
    查看更多>>摘要：三维目标检测是智能驾驶的关键技术之一,但是存在处理数据量大、预设特征参数多等问题.针对三维特征选择设置与实际的目标特征相关性较差的问题,提出了一种融合点柱网络和DETR的检测方法.首先,利用支柱编码来降低冗余点云的影响,使特征提取的匹配性更强,且提升了计算效率;其次,基于DETR解码器的预测模块,使用多头注意力机制建立全局特征与预测集的关联映射,并行计算出相关性最强的预测结果,避免了人工依赖先验知识介入参数导致的不确定性;最后,在公开数据集上进行了验证,相较于原点柱网络,平均检测精度均值提升了19.14%,FPS提升了3,与其他典型算法相比也有较大的提升.

    雷达点云三维目标检测点柱网络DETR

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种改进非线性模型预测轨迹跟踪控制方法研究

    李文超刘美如丁华梁军...
    40-50页
    查看更多>>摘要：在狭窄场景中(如停车场)车辆运动空间有限并与障碍物距离较近,车辆在行进过程中容易造成擦碰.为避免此类事故的发生,需要进一步优化车辆跟踪控制算法,以提高其控制精度和计算效率.为此,提出了一种改进的非线性模型预测车辆轨迹跟踪控制方法.该方法采用改进的二阶龙格库塔方法对汽车前进/倒车运动学模型进行离散化处理;针对非线性优化导致的计算负担问题,提出一种基于动态的移动分块矩阵策略来约束控制量,以减少独立输入量的数目,降低计算复杂度.仿真结果表明:所提的控制方法相较于前馈PID以及原NMPC,在横向误差方面分别减小了50.4%、28.21%;在航向误差方面分别减小了19.58%、12.53%.在梯形和弯曲轨迹下,求解时间相较于原NMPC分别减少了28.73%、9.89%.因此,所提方案在跟踪精度与数值求解效率方面得到了明显的提升.

    非线性模型预测控制前进/倒车运动学龙格库塔动态移动分块矩阵

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    面向预期功能安全的NOP巡航车速控制性能优化方法

    孙川冯斌许述财董浩...
    51-63页
    查看更多>>摘要：为解决配备领航辅助系统(NOP)的车辆在视野盲区下因传感器性能局限导致NOP巡航车速控制能力下降的问题,引入预期功能安全设计方法及融合通信时延,提出NOP巡航车速控制性能优化方法.首先,基于STPA方法对NOP巡航车速控制功能进行风险评估,得到安全风险的触发条件并提出安全目标;其次,基于车-车通信获取不同驾驶工况的通信时延规律,解决通信时延对系统决策造成的影响;然后,制定交叉口路段车-车交互极限场景NOP巡航车速安全控制策略;最后,对提出的安全控制策略进行仿真和实车验证.结果表明:V2X-NOP巡航车速控制功能紧急减速制动时机对比单车感知提前启动,速度响应提前高达 1.56 s,加速度响应提前高达2.26 s,NOP巡航车速控制能力的可靠性得到了加强.

    预期功能安全巡航车速控制风险评估车路协同通信时延

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    面向交通视频流的轻量化车辆检测模型

    丁华刘来
    64-72页
    查看更多>>摘要：针对交通视频流中车辆检测模型内存占用大、部分特征难以提取等问题,提出了一种改进的YOLOv7 网络模型.使用轻量化结构替换主干网络,引入的无参注意力机制在不增加模型参数量的前提下提升特征提取能力,同时融合改进的双向特征金字塔网络提升检测精度.为了增强模型的鲁棒性,对数据集中的样本进行了随机忽略区域的处理.将改进后的网络模型在处理过的数据集上进行实验,结果表明参数量约为基础模型的 1/6,FPS 提高到了 143.8,mAP0.5 提升了9.1%,验证了模型的优越性.

    交通视频流车辆检测MobileNetV3SimAMBiFPN

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    双目视觉感知下的公路限高实时预警算法

    李宝军薛炯刘泽阳王小超...
    73-81页
    查看更多>>摘要：针对车辆运动工况下对种类繁杂的公路限高设施测高难的问题,提出一种双目相机限高目标实时监测算法.通过分析限高场景及设施,采集并构建大规模多场景的公路限高数据集;采用基于深度学习的检测和跟踪算法获取目标区域;利用多步多尺度的滤波算法对双目视差数据进行处理,得到高置信度的限高设施视差数据,进而计算距离及高度信息;最后采用鲁棒性输出策略对计算得到的测距和测高数据进行输出预警.通过多场景限高测试,目标检测精度为98.77%、漏检率为0.87%、误检率为0.36%,在60m内的平均测高误差小于4%.实验结果表明该算法可以实现公路限高目标的自动检测,能够实时鲁棒地输出测距、测高和预警信息.

    公路限高多步多尺度滤波鲁棒性输出自动检测

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    分布式电驱动智能车辆轨迹跟踪与横向稳定性控制

    邓思邓召文高伟孔昕昕...
    82-92页
    查看更多>>摘要：针对智能车辆在高速、低附着等极限工况下轨迹跟踪精度差,易出现侧滑、失稳等危险问题,基于分布式电驱动智能车辆,提出一种分层控制架构的轨迹跟踪算法.基于 3 自由度单轨车辆动力学模型建立了上层线性时变模型预测控制器(LTVMPC),通过滚动求解带约束的优化问题,得到最优前轮转角,同时由PID纵向驾驶员模型输出期望力矩实现车速跟踪.通过线性二次型调节器(LQR)设计了下层直接横摆力矩控制器,并根据垂直载荷优化分配方法,对计算得到的附加横摆力矩进行了力矩分配.最后,建立Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,对所建轨迹跟踪控制的有效性进行了仿真分析.仿真结果表明:文中搭建的轨迹跟踪控制策略能显著改善分布式电驱动智能车辆在高速高附着与高速低附着路面的轨迹跟踪精度与横向稳定性.

    智能车辆分布式电驱动轨迹跟踪横向稳定性模型预测控制线性二次型调节器

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于实时车流信息的电动汽车未来行驶工况预测

    张毅黄韬一刘寅童
    93-102页
    查看更多>>摘要：在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点.然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广.因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义.本研究基于实车在环实验平台,将测试车辆的历史行车数据OBD和同时收集的百度API实时车流信息经过预处理和特征参数的提取,再使用EM聚类分析算法将数据分为8 个典型子工况,然后将聚类后的数据用于训练RBF神经网络分类器.根据百度API提供的实时车流信息,采用RBF分类器预测车辆在预定行驶路线上的工况类型和平均能耗,从而精确地预测汽车的剩余电量,即剩余续航里程.

    车辆SOC预测APIEM聚类分析算法RBF神经网络分类器

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据