【摘 要】
：
驾驶员是“人-车-路”闭环系统中最重要的因素,也是最不稳定的因素。从安全角度来说,高达94%的交通事故由于驾驶员的失误导致,倘若能提前预测驾驶员的驾驶想法,可有效降低事故发生率。从智能汽车发展角度来说,完全自动驾驶短期内难以实现,必将首先步入人机共驾的阶段,驾驶员与车辆共享控制权,系统决策层需要识别驾驶员的意图,实现行车决策的步调一致。因此,智能驾驶发展进程中,绝不能忽视驾驶员因素,尤其是对驾驶员
论文部分内容阅读
驾驶员是“人-车-路”闭环系统中最重要的因素,也是最不稳定的因素。从安全角度来说,高达94%的交通事故由于驾驶员的失误导致,倘若能提前预测驾驶员的驾驶想法,可有效降低事故发生率。从智能汽车发展角度来说,完全自动驾驶短期内难以实现,必将首先步入人机共驾的阶段,驾驶员与车辆共享控制权,系统决策层需要识别驾驶员的意图,实现行车决策的步调一致。因此,智能驾驶发展进程中,绝不能忽视驾驶员因素,尤其是对驾驶员意图的识别。本文基于Brain4Cars数据集,以不同的时间窗口开展在驾驶操作前识别驾驶员意图的研究,取得一定成效,最优模型F1度量达到82.6%,主要工作内容如下:（1）利用3D卷积提取驾驶舱内视频抽象特征开展驾驶员意图识别的研究。CNN只能从空间维度提取特征,无法考虑运动视频连续帧中存在的相关性。故本文引入3D卷积能提取时空特征的能力,采用3D Res Ne Xt101提取驾驶舱内视频抽象特征来识别驾驶员意图。由于样本数量不多,本文通过迁移学习将在Kinetic数据集上预训练的网络模型作为基本模型,固定部分权重展开训练,且采用多种方法避免过拟合。结果表明3D卷积可以有效提取驾驶舱内视频特征信息,在测试集上,模型识别驾驶员意图准确率达到76.3%,F1度量为75.3%。（2）利用CNN-LSTM预测交通状况未来帧运动特征开展驾驶员意图识别的研究。本文将包含运动信息的光流图作为模型输入,利用CNN做特征提取并结合LSTM预测未来帧运动特征来识别驾驶员意图。本文对比了使用Lucas-kanade算法、Farnback算法以及Flow Net2.0网络生成光流的效果,考虑到本文研究场景有明显光线变化且运动目标速度较快,最终选择Flow Net2.0网络对帧图像进行处理获取光流图。由于CNN-LSTM网络只能预测未来某一帧的运动特征,所以模型的整体识别性能相对较低,准确率为64.7%,F1度量为68.2%。（3）使用上下分支特征融合的方式开展驾驶员意图识别研究。将通过3D卷积提取的驾驶舱内视频抽象特征与利用CNN-LSTM预测的未来帧运动特征有效拼接作为识别特征。模型在测试集上的效果表明,驾驶舱内视频抽象特征能与交通状况视频运动信息形成有效互补,有助于驾驶员意图的识别。此外,本文与其他方法进行对比,结果显示本文方法在时间窗口=5s时,F1度量优于其他方法。同时,为提高模型的推理速度,本文基于Open VINO对模型进行优化。
其他文献
碳纤维复合材料（CFRP）具有优秀的力学性能、良好的耐磨性以及可设计性强等诸多优点,与金属材料连接构成叠层结构时能够适应更加复杂多变的使用场景,越来越广泛应用于航空航天和汽车工业。然而CFRP由于其非均质性和各向异性等特点,是典型的难加工材料,与金属构成叠层结构进行一体加工时,不同的材料属性和加工性能更是使加工难度大大增加。磨料水射流加工作为一种冷切割加工技术,具有无热损伤、残余应力小、切削力小、
汽车零部件是整车重要组成部分,然而伴随着用户需求多元化及汽车制造商对零部件成型要求越来越高,以往的薄板成型显式有限元算法无法满足软材料、深拉伸等特定应用场景,极易出现穿透等缺陷现象。同时,由于传统硬件设备的限制,大规模问题的有限元计算存在效率低以及稳定性差等问题,成为汽车CAE分析的关键瓶颈。虽然基于数值计算的仿真系统趋于完善和成熟,但是在处理大规模有限元问题中,仍然暴露出计算精度不足、计算效率低
随经济全球化和我国国民经济的快速发展,我国的钢铁工业水平得到了巨大的飞跃。但是钢材性能波动大、稳定性差等质量问题,仍然是摆在我们面前的重大挑战。例如,钢铁的化学成分、工艺参数、微观组织和性能之间关系非常复杂,这些变量之间存在着强耦合的交互作用,难以建立精准的数学模型还原真实的生产过程,无法实时控制其工艺参数,导致钢铁生产的质量低下,成本巨大。因此,利用机器学习与数据挖掘的手段,开发数据驱动的模型对
从上个世纪末开始,中国的互联网行业开始发展并逐步壮大,互联网企业因为其扁平化的管理,高效敏捷的产出让其渐渐的成为大众工作和生活中不可或缺的一部分。但是随着新兴互联网企业的兴起,原有的老牌互联网企业在新的赛道和领域就显得略有迟钝,其内部庞大的组织层级和架构已经很难实现高效准确的信息传达和任务聚焦。于是,众多企业开始进行OKR管理制度改革。有能力的互联网企业开始为OKR进行本地化的适配产品研发,如字节
计算机辅助工程（Computer Aided Engineering,CAE）技术作为先进制造业的核心分析技术,是国内制造业提升产品质量,完善模具设计,脱离经验式设计的关键。因此,自主开发薄板成形仿真软件对冲破国外薄板成形CAE软件的垄断有着重要的意义。本文基于薄板成形非线性有限元理论和等效拉延筋计算方法,以C++语言自主开发了一款具有网格自适应粗化功能的薄板成形中拉延筋数值模拟软件。具体的工作成
本文基于文化基因理论,并以此为研究视角,通过对长沙文庙坪历史街区文化基因的解析与提取,提出文庙坪历史街区文化基因的传承路径,旨在为延续长沙地方文化提出相应的保护与利用方法与依据。长沙作为我国首批历史文化名城,湖湘文化源远流长,文庙坪历史街区作为城市文化演变历程的亲历者,具有一定的地域代表性。论文以地方文化传承为出发点,以文化基因理论为核心,结合多学科综合法、系统思辨法、归纳演绎法、实证分析法等主要
近年来,随着人均消费水平的提高,汽车拥有量逐年增加,交通事故日益频发。世界各国越来越重视汽车的碰撞安全。在现实生活中发生非致命性正面低速碰撞时,防撞梁总成的良好性能不仅体现在要最大限度地吸收动能,保护车辆乘员和行人的安全,还体现在要最大限度地减少对车辆前端易损部位的损伤。本文主要针对防撞梁总成的动态弯曲机理和耐撞性优化设计开展研究,具体工作如下:（1）针对防撞梁总成弯曲工况,提出泡沫铝填充结构,并
生物反应器作为细胞培养的关键设备,用以模拟人体内的微环境,实现在受控环境下细胞培养。生物反应器的运行环境复杂,且在生物过程研究解决实际问题时,细胞培养的微环境多源数据间的信息缺乏融合和利用,细胞培养过程状态通常依靠人工判别,因此,开展生物反应器中多源数据融合技术研究,挖掘和融合细胞培养微环境多参数信息,为生物反应器的细胞培养状态判别提供可靠依据,从而提高生物反应器的智能化程度。本文首先介绍本文的研
很多汽车覆盖件都可以通过冲压工艺得到,冲压工艺在汽车的生产制造中占有很重要的地位,但是通过冲压成形得到的零件也容易出现一些质量问题,主要包括:起皱、开裂和回弹。其中,起皱和开裂通过调整工艺参数可以控制得比较好,但回弹一直是个不好处理的问题,尤其是汽车外板件的回弹,因为汽车外板件对尺寸和形状的精度要求比较高,而回弹恰恰会使得零件偏离预设的尺寸和形状,因此,研究外板件的回弹对外板件的成形具有重要意义。
随着能源革命的不断推进,一方面风能的大规模利用是电网不可避免的发展趋势。另一方面,面向终端用户的微网将会大量出现,未来将呈现大电网与微网并存的格局。基于上述背景,风电预测的准确度在很大程度上会影响并网的安全性,但现有研究忽略了不同风速区间下误差分布的差异性,往往采用某种已知分布进行简单拟合。因此,本文研究了考虑功率特性拟合误差的风电日前预测。由于在切入风速到额定风速之间,风速-功率的分布实际为一条