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不同场景行车噪声关联性研究
1
作者
吴星怡
康爱红
+2 位作者
董星海
王本帅
孔贺誉
《土木工程与管理学报》
2021年第5期173-178,共6页
为了选择合适的测量和评估方案,更好地评估行车噪声在常规城市道路、装有隔音板道路、隧道和高架道路4种不同场景下的特性,获得行车噪声与行车场景的关联性,采用近场测试和远场测试两种方案收集和分析4种场景沥青路面行车噪声和交通场...
为了选择合适的测量和评估方案,更好地评估行车噪声在常规城市道路、装有隔音板道路、隧道和高架道路4种不同场景下的特性,获得行车噪声与行车场景的关联性,采用近场测试和远场测试两种方案收集和分析4种场景沥青路面行车噪声和交通场景之间的内在关联。结果表明:在远场试验中,常规道路上行驶噪声的总声压级随车速和路面温度变化明显,装有隔音板路面上行驶噪声的线性总声压级略高;在近场测试中,测试车行驶噪声A在4种场景下的整体声压级为:隧道路面>装有隔声板路面>常规路面>高架路面,且行驶噪声随车速增加的规律明显;噪声时域波形在近场测试中更加稳定,近场A加权1/3倍频程谱分析得到的A加权整体声压级与行驶速度和路面温度的相关性明显。
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关键词
行车
噪声
行车
场景
总体声压级
频谱分析
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职称材料
基于深度学习的智能车辆轨迹预测综述
被引量：
1
2
作者
杨荣淼
张国宗
《汽车文摘》
2024年第2期1-9,共9页
为了全面了解基于深度学习的智能车辆轨迹预测研究方法和现状,通过对现有文献进行分析和总结,分析了基于深度学习的轨迹预测模型的输入表示、输出类型和预测方法。结果表明,基于深度学习的轨迹预测方法在长时域、多模态运动及车路交互...
为了全面了解基于深度学习的智能车辆轨迹预测研究方法和现状,通过对现有文献进行分析和总结,分析了基于深度学习的轨迹预测模型的输入表示、输出类型和预测方法。结果表明,基于深度学习的轨迹预测方法在长时域、多模态运动及车路交互场景中能够取得优异表现。
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关键词
自动驾驶
车辆轨迹预测
深度学习
复杂
行车
场景
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职称材料
基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法
被引量：
1
3
作者
高翔
陈龙
+3 位作者
王歆叶
熊晓夏
李祎承
陈月霞
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期588-597,共10页
提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法,首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性,然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本,得到适应复杂行车场景...
提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法,首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性,然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本,得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险,并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列,实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明,相比于经典TTC指标方法,基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化,为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。
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关键词
智能汽车
行驶风险评估
轨迹预测
复杂
行车
场景
驾驶风险域
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职称材料
基于混合通信顺序进程的高速铁路列控系统形式化建模与验证方法
被引量：
2
4
作者
吕继东
李开成
+1 位作者
唐涛
袁磊
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期91-97,共7页
针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具...
针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。
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关键词
高速铁路列控系统
混合通信顺序进程
混合自动机
行车
许可
场景
下载PDF
职称材料
题名
不同场景行车噪声关联性研究
1
作者
吴星怡
康爱红
董星海
王本帅
孔贺誉
机构
扬州大学建筑科学与工程学院
出处
《土木工程与管理学报》
2021年第5期173-178,共6页
基金
国家自然科学基金(51578481)
江苏省研究生科研与实践创新计划(XKYCX19_083)。
文摘
为了选择合适的测量和评估方案,更好地评估行车噪声在常规城市道路、装有隔音板道路、隧道和高架道路4种不同场景下的特性,获得行车噪声与行车场景的关联性,采用近场测试和远场测试两种方案收集和分析4种场景沥青路面行车噪声和交通场景之间的内在关联。结果表明:在远场试验中,常规道路上行驶噪声的总声压级随车速和路面温度变化明显,装有隔音板路面上行驶噪声的线性总声压级略高;在近场测试中,测试车行驶噪声A在4种场景下的整体声压级为:隧道路面>装有隔声板路面>常规路面>高架路面,且行驶噪声随车速增加的规律明显;噪声时域波形在近场测试中更加稳定,近场A加权1/3倍频程谱分析得到的A加权整体声压级与行驶速度和路面温度的相关性明显。
关键词
行车
噪声
行车
场景
总体声压级
频谱分析
Keywords
driving noise
traffic scene
general sound pressure level
spectrum analysis
分类号
U491.91 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于深度学习的智能车辆轨迹预测综述
被引量：
1
2
作者
杨荣淼
张国宗
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
四川轻化工大学机械工程学院
出处
《汽车文摘》
2024年第2期1-9,共9页
基金
研究生创新基金项目(Y2023082)。
文摘
为了全面了解基于深度学习的智能车辆轨迹预测研究方法和现状,通过对现有文献进行分析和总结,分析了基于深度学习的轨迹预测模型的输入表示、输出类型和预测方法。结果表明,基于深度学习的轨迹预测方法在长时域、多模态运动及车路交互场景中能够取得优异表现。
关键词
自动驾驶
车辆轨迹预测
深度学习
复杂
行车
场景
Keywords
Autonomous driving
Vehicle trajectory prediction
Deep learning
Complex driving scenarios
分类号
U463 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法
被引量：
1
3
作者
高翔
陈龙
王歆叶
熊晓夏
李祎承
陈月霞
机构
江苏大学汽车工程研究院
江苏大学汽车与交通工程学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期588-597,共10页
基金
国家自然科学基金(52002154,52272418,U20A20333)
江苏省重点研发项目(BE2020083-2,BE2021011-2)资助。
文摘
提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法,首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性,然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本,得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险,并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列,实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明,相比于经典TTC指标方法,基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化,为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。
关键词
智能汽车
行驶风险评估
轨迹预测
复杂
行车
场景
驾驶风险域
Keywords
intelligent vehicle
driving risk assessment
trajectory prediction
complex driving scenes
driver’s risk field
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于混合通信顺序进程的高速铁路列控系统形式化建模与验证方法
被引量：
2
4
作者
吕继东
李开成
唐涛
袁磊
机构
北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期91-97,共7页
基金
国家“八六三”计划项目(2011AA010104)
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室开放课题(RCS2011K010)
北京交通大学科技基金资助项目(2012JBM024)
文摘
针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。
关键词
高速铁路列控系统
混合通信顺序进程
混合自动机
行车
许可
场景
Keywords
Automata theory
Computer operating procedures
Model checking
Railroad cars
Railroads
分类号
U284.482 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
U238 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同场景行车噪声关联性研究
吴星怡
康爱红
董星海
王本帅
孔贺誉
《土木工程与管理学报》
2021
0
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的智能车辆轨迹预测综述
杨荣淼
张国宗
《汽车文摘》
2024
1
下载PDF
职称材料
3
基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法
高翔
陈龙
王歆叶
熊晓夏
李祎承
陈月霞
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
4
基于混合通信顺序进程的高速铁路列控系统形式化建模与验证方法
吕继东
李开成
唐涛
袁磊
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
下载PDF
职称材料
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