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期刊信息/Journal information
中国公路学报
中国公路学报

马建

双月刊

1001-7372

glxb@chd.edu.cn

029-82334387

710064

西安市南二环路中段长安大学内

中国公路学报/Journal China Journal of Highway and TransportCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国公路学会主办的公路交通行业最权威的学术性刊物，主要刊载道路工程、桥隧工程、筑路机械工程、汽车与汽车运输经济与工程经济等专业的应用技术及理论性文章，并适当报道有关公路交通的新技术、新材料、新工艺以及国内外重大学术活动、工程建设及科技动态信息等。
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    基于改进DEMO算法的高速公路分布式光伏设施布局优化

    王宇耿庆桥张路凯孙东冶...
    264-279页
    查看更多>>摘要：合理的光伏能源利用及设施布局优化对于高速公路的低碳化建设和"净零"排放目标的趋近具有重要意义.从能源自洽角度,以经济成本最低为布局优化目标,构建考虑选型建设成本、位置距离成本、运营维护成本及额外能源增益的光伏设施布局优化模型(Photovoltaic Layout Optimi-zation Model,PLOM),对光伏设施的布局面积、密度设置、布局数量及倾角方位等约束进行条件限制.为避免解空间分布不均匀及漏解现象,引入控制参数调整策略、精英选择双变异策略与动态拥挤距离排序策略,提出改进多目标差分进化算法(Improved Differential Evolution for Multi-ob-jective Optimization,IDEMO)进行布局方案求解.依托G40沪陕(上海—陕西)高速(陕西段)及其周围区域的地理信息及路网数据,探讨服务区屋面区域及道路边坡区域光伏设施的布局方案及发电效果.研究结果表明:建筑物屋面面积、太阳辐射强度、边坡位置及设施倾角方位是高速公路光伏设施选址布局的关键要素,当倾角设置为18°～21°、边坡朝南时能量转换和发电效果最佳;IDEMO算法与标准DEMO算法、非支配解排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algo-rithm,NSGA-Ⅱ)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、混沌猫群算法(Chaos Cat Swarm Optimization,CCSO)及禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)的性能对比分析结果显示,IDEMO算法在各基准函数下具有更好的搜索能力和更高的收敛精度,更容易获得全局最优解,其算法寻优效率和寻优可信性较高,整体具有更好的寻优性能.所提出的研究方法可为高速公路的低碳化建设和零碳目标的趋近提供理论基础及思路参考.

    交通工程光伏设施IDEMO算法布局优化PLOM模型

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    智能汽车SINS/GNSS动态组合导航观测模型系统误差自适应估计方法

    魏文辉袁伟张逸凡
    280-290页
    查看更多>>摘要：为了满足当前汽车智能化发展对导航定位精度的更高需求,解决车辆非线性动态组合导航定位过程中,因观测模型偏差导致的定位精度下降问题,结合自适应滤波原理,提出了一种新的非线性动态组合导航系统观测模型系统误差自适应估计方法,用于抑制观测模型系统误差对滤波估计精度的影响,克服现有误差估计方法的缺陷和不足,提升车辆动态组合导航定位精度.首先,利用预测观测协方差矩阵和新息信息构造自适应因子,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过自适应调整状态预测和观测信息的权重抑制异常观测对动态导航系统的影响.随后,在考虑观测模型系统误差影响的情况下,对非线性导航系统模型进行改进,并在此基础上将提出的AUKF扩展用于估计和补偿观测模型系统误差,以提高系统状态估计精度.最后,将提出的自适应估计方法应用于搭载SINS/GPS非线性组合定位系统的车辆在环山路的跑车试验中,分别从考虑和不考虑观测模型系统误差影响2个方面对算法性能进行验证,并与其他滤波方法进行对比分析.试验结果表明:与现有方法相比,提出的方法不仅能够控制异常观测对非线性导航系统的影响,而且能够有效地估计和补偿观测模型系统误差,因此具有较好的滤波解算精度;定位精度小于0.46 m,即使在系统误差干扰情况下,定位精度仍然达到0.50 m,在抑制观测模型系统误差干扰方面显著优于其他滤波方法,且算法简单易行,在精度和实时性方面达到了更佳的平衡.

    汽车工程高精度导航定位多源融合导航自适应估计观测模型系统误差智能汽车

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    基于压力传感阵列的方向盘握持状态识别

    郭栋李波石晓辉李明...
    291-302页
    查看更多>>摘要：自动驾驶是汽车智能化的重要组成部分,完全的自动驾驶是汽车智能化发展的制高点,但当前自动驾驶技术处于人机共驾的阶段,车辆的控制权需要在驾驶人与系统间来回切换,驾驶人仍是"人-车-路-环"的核心.对驾驶人手部握持状态的实时准确识别是实现车辆控制权安全切换的基础.为此,采用柔性仿生微纳米阵列压力传感器与力反馈方向盘相融合的方法,设计开发出用于驾驶人离手检测(Hands Off Detection,HOD)的智能方向盘系统,利用此系统采集了 20名驾驶人在模拟驾驶状态下的握持方向盘压力数据集,并基于此数据集分别建立了方向盘握持位置的逻辑判断识别模型和握持指数识别的L-BP(Logic-Back Propagation)神经网络模型,进一步利用消融试验对L-BP模型的逻辑判断单元与BP(Back Propagation)单元对整体模型表现的贡献度进行量化,将此模型与纯逻辑判断模型、BP神经网络和支持向量机模型进行了对比测试.结果表明:L-BP模型的握持指数识别率为98.90％,比纯逻辑判断模型、BP模型和支持向量机模型的识别率分别提升了 34.99％、4.00％与13.60％;握持位置逻辑判断的识别率为99.60％.所设计开发的HOD智能方向盘系统能准确实时地采集握力数据;所提出的识别模型能够准确实现驾驶人握持方向盘的手部位置与握持指数识别,为驾驶人危险驾驶检测、驾驶能力评估研究以及方向盘智能交互设计提供参考.

    汽车工程方向盘握姿识别L-BP神经网络智能方向盘压力传感器

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    基于逐级优化策略的特征退化场景下自动驾驶车辆自主定位方法

    王章宇周洪武余贵珍李华志...
    303-316页
    查看更多>>摘要：多传感器融合定位是解决卫星遮挡、通信中断等组合导航失效场景下车辆自主定位的有效手段.然而,在环境信息稀疏及相似等场景下,特征退化严重,多传感器融合定位面临巨大挑战.基于此,设计了一种基于逐级优化策略的多传感器融合定位算法,以提高特征退化场景下车辆自主定位精度.首先,为解决实时动态测量技术(Real Time Kinematic,RTK)信号丢失情况下全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)定位精度过低导致初始定位失败的问题,设计融合运动模型和GNSS位置的初始定位算法,提高初始定位精度,实现一级位姿优化;其次,针对特征退化场景中特征点稀疏问题,设计基于平面配准和点云配准融合的位姿优化算法,通过提高稀疏特征点权重以提高定位精度;最后,通过采用误差状态卡尔曼滤波的方式融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)数据,输出最终的高精度定位信息.为验证算法有效性,在典型特征退化场景下进行试验测试,试验选取了内蒙古自治区鄂尔多斯市多个矿区场景,分析GNSS定位、LIO-SAM里程计定位、Fast-LIO里程计定位、CT-ICP里程计定位和本文算法定位结果,并与RTK定位结果进行对比.试验结果表明:所提出的改进算法均能对最终结果产生积极影响,算法能够实现较鲁棒的定位.在典型特征退化场景下平均定位误差0.31 m,平均翻滚角误差0.21°,平均俯仰角误差0.52°,平均航向角误差2.93°,相比于其他定位结果,定位误差由米级降低到分米级别,具备明显优势.

    汽车工程自主定位逐级优化特征退化自动驾驶

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    一种履带车辆三行星排混合动力系统构型优化设计方案

    胡建军薛首志刘子睿
    317-328页
    查看更多>>摘要：现有的双侧电机耦合驱动混合动力传动系统在行驶过程中会频繁产生能量二次转换现象,降低了整车运行效率.为进一步提升燃油经济性,提出一种三行星排履带车辆混合动力系统构型的优化设计方案.首先,以一款双电机耦合驱动结构的履带车辆动力传动系统为参考构型,在分析参考构型工作特性的基础上,对参考构型进行拆分,保留其主要的动力源部件和耦合机构,通过添加一组行星排,将发动机和发电机连入参考构型,生成基础拓扑结构方案.其次,提出一种改进邻接矩阵表达法,建立混合动力履带车辆动力传动系统不同工作模式下各部件之间的数学连接关系,完成对构型的生成和搜索,得到最优备选构型.最终,基于动态规划算法的全局最优控制策略对所生成备选构型方案的最佳经济性和最佳动力性能进行仿真分析,获得综合性能最优的混合动力履带车辆三行星排式动力传动系统构型方案.结果表明:所提出的三行星排式动力传动系统构型方案在保留参考构型相同转向性能的前提下,其0～60 km·h-1加速时间相对参考构型减少了38.33％,燃油经济性提升了 3.09％,证明了该研究构型生成与筛选方法的可行性,验证了最优构型方案的有效性.

    机械工程混合动力履带车辆改进邻接矩阵构型动态规划算法

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    隧道智能建造技术与装备专栏导语

    封2页
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