【摘 要】
:
应对道路交通安全问题,汽车行业致力于发展智能汽车的自动驾驶技术,驾驶培训行业着眼于提升培训质量,在源头提升道路交通参与者的驾驶水平。受限于技术发展和法律法规现状,智能汽车将长期处于人机共驾阶段;驾培行业广泛使用的驾驶模拟器和教练系统缺乏因材施教的教学能力。针对人机共驾驾驶权分配问题和电子教练教学决策优化问题,本文以接受驾驶培训的学员为研究对象,解析学员的学车过程,对学员的驾驶过程和学员-教练的教学
【基金项目】
:
工业控制技术国家重点实验室项目(因材施教型“无人驾校”智慧教练系统研究,项目编号ICT1902);
论文部分内容阅读
应对道路交通安全问题,汽车行业致力于发展智能汽车的自动驾驶技术,驾驶培训行业着眼于提升培训质量,在源头提升道路交通参与者的驾驶水平。受限于技术发展和法律法规现状,智能汽车将长期处于人机共驾阶段;驾培行业广泛使用的驾驶模拟器和教练系统缺乏因材施教的教学能力。针对人机共驾驾驶权分配问题和电子教练教学决策优化问题,本文以接受驾驶培训的学员为研究对象,解析学员的学车过程,对学员的驾驶过程和学员-教练的教学交互过程建模,提出了一种基于双人主从博弈的电子教练教学决策方法,实现电子教练的因材施教能力,提升学员的培训质量和学习速度。对学员学车过程的解析也有助于人机共驾情境中机器对人的理解和感知。具体来说,本文工作包含以下三个方面:(1)针对学员驾驶过程,将学员的驾驶行为解构为道路轨迹规划、驾驶决策、决策执行三个环节,综合考虑学员的预瞄特性、对车辆认知偏差,结合汽车动力学模型,根据模型预测控制理论构建学员驾驶决策模型,在执行环节中结合学员的肢体特性构建学员执行驾驶决策的数学描述,将各环节相结合得到人-车-路信息融合的学员驾驶模型。针对学员在驾驶培训中的驾驶能力提升过程,以有模型强化学习为框架构建学员自学习模型。实验结果表明,学员驾驶模型能够表征不同驾驶水平、不同驾驶风格的驾驶员,学员自学习模型合理地体现学员在自我训练过程中的驾驶能力变化。(2)针对电子教练的驾驶教学决策问题,将学员和车视作控制对象,考虑学员的执行特性对决策执行的影响,融合学员执行特性和车辆动力学模型,构建“学员+车”复合模型,设计教学决策优化命题,实现实时教学决策。同时,分别设计固定间隔电子教练和事件触发型电子教练,基于学员驾驶决策模型预测学员未来驾驶轨迹,计算偏差量并检查是否触发教练教学动作。实验结果表明,电子教练实时教学决策能够有效纠正学员执行特性对驾驶结果的负面影响,事件触发型电子教练能够在合适的时机触发教学功能,具备良好的训练表现。(3)针对学员学车过程中的学员-教练教学互动过程,提出基于双人主从博弈的驾驶教学决策优化方法。通过分析教学场景中教练与学员之间的关系,用非零和、非合作的两阶段动态博弈过程描述学员与教练的互动,根据Advice Taking领域的研究和实际训练中的学员表现,以驾驶技能掌握进度为指标构建学员反应函数并引入学员驾驶倾向的影响,得到电子教练的驾驶决策优化命题。实验结果表明,基于双人主从博弈的电子教练能够平衡教学修正力度和学员的教学指令接受度,面向不同风格、不同水平的学员实现因材施教的指导,提升单次训练效果,加快学习速度。综上所述,本文解析学员学车过程中的学员驾驶过程和学员-教练教学互动过程,提出了一种基于双人主从博弈的电子教练教学决策方法,弥补现有电子教练的缺陷,提升培训质量和培训速度,并从驾驶员建模和人机互动过程建模研究的角度为人机共驾情境下驾驶权分配研究提供了新的视角和思路。
其他文献
随着科技的进步,与互联网有关的各种新兴的技术急速发展,互联网上各式各样的信息也越发的纷繁复杂,并且引发了严重的信息过载问题。通过深度学习对大量的多源异构数据进行整合,并将其与推荐系统进行深度融合,使推荐模型更加贴合用户的需求,从而提高推荐算法的性能,成为目前融合深度学习的推荐算法的一项十分重要的任务。在实际应用中,由于用户和物品的交互数据十分稀疏,算法无法高效地获取新用户和新项目的重要特征,降低了
在“工业4.0”科技革命与产业升级背景下,国内外科研机构研制了形式多样的智能制造示范产线。这些示范产线不仅展示了“工业4.0”领域的前沿成果,还为相关理论研究、教育教学和软硬件产品测试提供了试验床。然而,现有示范产线受限于其规模与功能,往往无法满足面向复杂场景的生产调度问题研究。本文通过引入可重构制造系统理论,针对示范产线提出了一种生产调度可重构模型系统基础架构以及基于多智能体的可重构建模方法,并
在现有的腔镜手术中,扶镜医生需要手持内窥镜,配合着主刀医生的操作实时调节内镜视野,并保持视野稳定。该作业过程耗费体力大,挤压主刀医生活动空间,浪费医疗专家资源,医院迫切需要一种机器人辅助技术,替代扶镜医生作业,在人机共融场景下完成腔镜手术。然而,由于缺少通过人机协作实现扶镜作业的控制方法,也缺乏基于术中图像引导的内窥镜自主调节方法,机器人在实际腔镜手术中的应用推广受到了制约。为解决以上问题,本文提
恶性肿瘤是影响人类身体健康的主要疾病之一。随着肿瘤发病率和死亡率逐渐升高,对肿瘤患者的治疗也越来越迫切,目前癌症的治疗主要有化疗、放疗、手术外科治疗和靶向治疗。其中靶向治疗是治疗癌症的最有前景的手段之一。而多靶点治疗相比单靶点具有抗耐药性、可协同性等优点。本研究工作在实验室前期研究工作基础上,设计合成了新型二噁烷并喹唑啉化合物,使用HPLC、~1H NMR、13C NMR和HRMS进行纯度分析和结
信息技术的不断发展,使得国际贸易理论的本质与现实的国际分工形式均发生了重大变革,要素和信息的非自由流动、产品差异化成为当前国际贸易理论体系的两个显著特征。互联网的广泛运用降低了搜寻成本,提高了经济主体间的沟通效率,极大推动了国际贸易的发展。而金融危机后新贸易保护主义的高涨激化了各国间的贸易摩擦,阻碍了国际贸易市场一体化进程。对于中国来说,传统的关税和非关税壁垒对于国内产业的保护作用日益削弱,出口企
超结构因其独特的微观结构设计而展现出超常的物理和力学特性,其中负泊松比力学超结构因其特殊的变形模式和优异的力学性能,而受到广泛地关注。智能材料是一种能感知并响应外部刺激的新型功能材料,拥有很多普通材料不具备的特殊功能。将超结构与智能材料结合,可以制备出具有自感知和自驱动功能的智能超结构,实现结构和功能的一体化。本文主要在常规负泊松比超结构的基础上,结合形状记忆聚合物(SMP)和水凝胶这类智能软材料
行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术,被广泛认为是一个图像检索的子问题。旨在弥补固定位置的摄像头的视觉局限,并可与行人检测技术相结合,广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。由于不同摄像设备之间的差异,同时行人兼具刚性和柔性的特性,外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响,使得行人重识别成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。为了进
交通标志对于道路交通安全至关重要。在真实的驾驶场景中,存在光照变化、交通标志的形变、车速等影响,人眼可能会遗漏或错误识别交通标志,导致对前方路况的错误判断,引发交通事故,造成人身财产和车辆损失,甚至威胁生命安全。实时准确的交通标志检测技术作为先进驾驶辅助系统的重要组成部分,能够协助驾驶者保障行车安全,避免危险的发生,在交通安全和自动驾驶等领域具有重要的应用。近年来,深度学习技术的快速发展以及大数据
建筑物图像语义解析是计算机视觉中一个重要研究课题,在三维语义重建、文化遗产数字化保护、智慧城市等多个领域有着极大的应用价值。然而,建筑物图像噪声较多:1)由于光照不均匀、玻璃反光、窗户开关状态不同等原因导致建筑物立面不同区域相同元素表观差异大;2)建筑物前方经常存在未知类型、形状和大小的遮挡物,这些均为建筑物解析带来极大挑战。本文针对建筑物图像中存在的不同程度的噪声问题,从空间结构上下文建模、元素
随着环境问题的日益恶化和能源危机的不断加剧,传统大电网供电模式存在的可靠性低、成本高、环境污染等弊端也在一步步显现出来。微电网作为当前电力系统的一种辅助供电方式,具有能源利用率高、低污染等优点,它的应用一方面响应了国家大力发展可再生能源的政策,有利于保障我国在突发灾难时提供可靠的备用电源,另一方面能够有效解决海岛边防哨所等偏远地区的供电问题。能量管理策略是微电网系统能够安全稳定运行的关键,但是由于