面向智慧建筑的非理想条件下车辆队列控制研究

来源 :苏州科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a3470114
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着人工智能、物联网和大数据技术的发展,车辆队列已成为智慧城市建设的重要推力。而智慧建筑作为智慧城市的重要组成部分,也给车辆队列的发展带来新的机遇。一方面车辆队列为解决建筑群间车辆的行驶安全、交通堵塞和资源浪费的问题做出了巨大的贡献;另一方面轮船码头的物流车辆队列也提升了港口企业整体的运营效率。在全球疫情肆虐的背景下,为减少人员间不必要的接触,提高建筑室内任务的工作效率,车辆队列为AGV仓储研究提供了新的思路。虽然车辆队列具有提高效率、减少资源损耗等优势,但在面向智慧建筑的应用中,常常会因为建筑群间的环境或建筑室内复杂因素导致通信受限,使得车辆队列的性能降低,甚至会造成车辆队列系统的不稳定。本文针对智慧建筑下影响车辆队列性能的非理想通信因素展开研究,具体从随机噪声干扰、数据丢包约束以及通信时延限制这三个方面探讨,设计非理想通信条件下的一致性车辆队列控制器,通过代数图论、矩阵论、Lyapunov函数等理论,分析所提算法对队列系统稳定性的影响。本文的主要工作及创新点如下:(1)考虑智慧建筑环境下具有通信噪声干扰的车辆队列控制研究。在车辆三阶动力学模型的基础上,将通信噪声干扰加入到一致性协议中,为降低噪声干扰对车辆队列的影响,引入一致性增益函数,并利用随机微分理论推导出噪声干扰下车辆队列稳定的条件;同时,考虑到连续通信会造成通信资源的浪费,提出一个基于事件触发机制的通信策略,设计一种分布式事件触发方程,并推导分析车辆队列稳定时事件触发方程参数所满足的条件,相较于时间触发通信方式,所提事件触发通信机制可有效减少通信资源的浪费。(2)考虑智慧建筑环境下具有数据丢包约束的车辆队列控制研究。首先,提出一个基于速度差的间距策略,该策略丰富了固定头车时距策略的一般形式,能够减少车辆速度的不必要波动。在考虑接收单一前车信息的车辆队列基础上,给出车辆队列稳定时几何间距最小参数设计方法,并将结论拓展到接收多前车信息的车辆队列;其次,研究考虑数据丢包的队列控制器设计方法,通过随机变量的期望值构造确定性的控制策略,分析推导出同质车辆队列的间距策略参数与系统丢包率之间的关系;仿真结果表明,所提控制方法可找到间距策略参数的最小值,从而提高道路的通行效率。(3)考虑智慧建筑环境下具有通信时延和有限通信范围限制的车辆队列控制研究。考虑到车辆间的相互作用,将跟驰作用纳入一致性协议,以最优速度来刻画车辆间的跟驰行为,分析了非线性一致性算法的有效性,并通过Lyapunov稳定性理论推导出车辆队列保持内稳定性所满足的最大通信时延;此外,拓展了有限通信范围下车辆队列系统的队列稳定性结果,即每辆车可以接收多前车与多后车信息。所提队列控制算法概况了有限通信范围下的车辆队列系统队列稳定性的判定依据,为具有更一般通信拓扑下的车辆队列研究提供了思路。
其他文献
命名实体识别是自然语言处理领域的核心任务,是机器问答、信息检索等任务的基础性工作;其最核心的目标是从非结构文本中寻找、识别和分类相关实体。当前命名实体识别在英文上已经取得了巨大的成功,但在中文领域上的研究进展远落后于英文;尤其是面向一些专业领域,如电子医疗病历实体识别等,中文命名实体识别的研究还有待进一步提高。在通用数据集上,中文相较于英文有着更为复杂的语法结构且字词之间无空格来分割,因此存在边界
学位
目的:观察温经汤配合腕踝针治疗寒凝血瘀型痛经的疗效。方法:选取本院就诊的寒凝血瘀型痛经患者60例,随机分为治疗组及对照组各30例。治疗组用温经汤配合腕踝针治疗,对照组用西药治疗。结果:治疗组痛经缓解优于对照组(P<0.05),且用药后痛经症状积分低于对照组(P<0.05)。治疗组总有效率高于对照组(P<0.05)。结论:温经汤配合腕踝针治疗寒凝血瘀型痛经能缓解临床症状,且维持疗效时间更持久。
期刊
姿势迁移的图像生成技术旨在将给定的源人物姿势转换为设定的目标姿势,同时,保持生成人物图像的外观及服装纹理与源人物的尽可能一致。人物姿势的表示是姿势迁移研究中的核心问题。目前使用较为广泛的是基于人体关键点的二维姿势表示,该方式的优点在于获取方便,可通过已经成熟的姿势估计算法直接通过对源人物图像计算得到准确的姿势关键点。其他方法如基于3D表示的人物姿势由于获取困难,使其应用场景十分受限。然而,使用二维
学位
时间序列是按时间刻度有序并且互相关联的数据序列,数据特征随时间具有一定的变化规律。时间序列预测已经在商业、环境、医学、工业等各个领域得到了广泛的关注。实现准确的预测对节约资源、提高效率、减少成本、优化配置等方面都具有重要的作用。时间序列预测方法是根据历史的时间序列数据、相关特征等推算未来观测值的手段。目前时间序列数据预测的方法以深度学习模型为主,虽然取得了很多研究成果,但是在时间序列数据的预处理、
学位
是自然语言处理领域中一个重要的任务。随着深度学习技术的发展,相比于短文本摘要技术,长文本摘要发展缓慢。一方面缺乏可用的大规模数据集;另一方面,当文本序列过长时会产生长距离依赖问题。针对上述问题,本文基于深度神经网络技术,开展长文本摘要建模方法研究。本文从以下四个方面对长文本自动摘要任务展开研究:(1)针对当前中文长文本数据集缺乏的问题,本文采用中文专利数据构建了一个大型的专利数据集。该数据集在关键
学位
随着新一代信息技术、大数据理论与实践的高速发展,智慧城市的范围不断扩大、范畴不断延伸、智能化的水平不断提高。智慧城市建设中地址的数字化、精细化、智能化管理成为各种政务管理、金融机构、市场应用重要基础数据,也是实现应用目标、提升应用能力的必要数据。但是,由于我国地址规划建设起步相对较晚,传统建筑地址采集方式落后且缺少统一的规范策略,造成各行各业既有的建筑地址信息数据难以准确匹配,难以给上层的地理信息
学位
长期以来,建筑工程中安全事故频繁发生所导致的人员伤亡和财产损失,受到国家和社会的广泛关注。为了防止类似事故的发生,在每次事故发生后会形成事故调查报告,通过从历史事故中总结经验教训,从而制定安全管理策略和防范措施用于预防未来的风险发生。而以往对事故的分析研究依赖于专家利用专业知识进行人工分析,这使得分析结果很容易受到人的主观影响。同时,随着事故报告数据量的不断增加,人工分析耗时耗力,已经无法满足需求
学位
目的 通过对安徽省某县级医院胆囊炎单病种付费患者住院费用的灰色关联分析,为该院有效缩短住院时间、适应支付方式改革提供对策建议。方法 收集安徽省某县级医院2016年至2019年单病种付费住院信息,分析胆囊炎患者住院数据,对住院费用结构、关联系数、关联度等进行分析。结果 该院胆囊炎患者手术麻醉费、药品费占比及关联系数较大,与次均住院费用关联度也最大,护理费构成比有小幅度上升。结论 手术麻醉费与药品费对
期刊
文本生成序列图像是一项融合计算机视觉和自然语言处理两个方向的跨模态任务,该任务通过输入的文本描述,生成符合对应语义信息的序列图像。由于文本描述能够生成多个不同的图像,因此生成语义一致且分辨率较高的图像是一个极具挑战性的任务。生成对抗网络由于自身独特的对抗机制,被广泛应用于解决文本生成图像的任务。然而生成对抗网络的模型训练难以收敛,文本生成序列图像仍然面临着生成图像的对象布局混乱、上下文信息难以提取
学位
无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)技术的快速发展,使得其在智慧建筑中的监测应用越来越广泛,使用WSN在智慧建筑中进行监测时,传感器节点可能因为能量长时间消耗或物理损坏等原因失去原有效用,节点通信链路也可能会因为物体阻挡或数据碰撞堵塞等原因出现暂时或永久性的通信故障。因此研究网络能量低功耗与故障容错,是实现整个网络正常运行的关键问题。针对WSN内节点能量消耗过多
学位