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基于CatBoost和SHAP的高级别自动驾驶车辆非预期停车冲突风险预测
1
作者 刘擎超 王瑞海 +2 位作者 蔡英凤 王海 陈龙 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第1期170-180,共11页
针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,... 针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题,现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型,通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数,构建了冲突风险预测模型。结果表明,接管次数在城市中心、住宅区和郊区分别为161次、227次和164次,最高单路段接管次数分别为11次、11次和16次;模型预测精度达93%以上。SHAP分析显示,前后车辆间相对速度和相对位置对冲突风险的影响显著。研究结果对提升自动驾驶车辆的可靠性和安全性具有重要意义。 展开更多
关键词 冲突风险 交通排放 高级别自动驾驶 CatBoost算法 SHAP解释模型
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湿滑低附路面多轴商用车制动稳定控制技术 被引量：1
2
作者 石轩宇 蔡英凤 +3 位作者 王海 孙晓强 陈龙 杨超 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期259-268,共10页
雨雪天气常会导致湿滑低附路面,由此引发的车辆制动技术瓶颈亟待突破。其中,复杂的对开路面工况由于其路面附着存在差异,对多轴商用车的紧急制动控制提出了更高的稳定性要求。为提升制动效能,基于无模型自适应控制(MFAC)算法将各轮胎滑... 雨雪天气常会导致湿滑低附路面,由此引发的车辆制动技术瓶颈亟待突破。其中,复杂的对开路面工况由于其路面附着存在差异,对多轴商用车的紧急制动控制提出了更高的稳定性要求。为提升制动效能,基于无模型自适应控制(MFAC)算法将各轮胎滑移率控制在理想值附近,并提出了面向分布式驱动技术的电、液耦合制动力矩分配策略。为降低制动过程产生的横向误差,基于PID-滑模观测器(PID-SMO)对各轮制动的纵向力进行准确观测,并通过中后轴辅助转向对纵向力差异产生的附加横摆力矩进行补偿。经联合仿真分析,基于MFAC的紧急制动控制策略降低了制动距离并避免了制动末期的滑移率波动,确保了各轮轮速的一致性控制。中后轴转向的引入,显著提升了制动过程中车辆的横向稳定性。 展开更多
关键词 分布式驱动 多轴转向 无模型自适应控制 制动防抱死 对开路面
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基于实例激活图的自动驾驶实时实例分割算法 被引量：1
3
作者 秦启瑞 王海 +2 位作者 蔡英凤 陈龙 李祎承 《汽车工程》 北大核心 2025年第4期614-624,共11页
基于深度学习的实例分割算法能够帮助智能汽车获取精确的感知信息。但受到制造成本的限制,通常智能汽车上的计算资源有限,为在有限的计算资源下获取高精度的识别与分割,要求算法本身能够充分利用已提取到的特征。同时,一阶段的实例分割... 基于深度学习的实例分割算法能够帮助智能汽车获取精确的感知信息。但受到制造成本的限制,通常智能汽车上的计算资源有限,为在有限的计算资源下获取高精度的识别与分割,要求算法本身能够充分利用已提取到的特征。同时,一阶段的实例分割算法虽然有较快的推理速度,但其在精度方面有所欠缺。为此,本文对一阶段的实例分割算法SparseInst进行了改进,以提升模型对有效特征的利用率。具体来说,首先在主干网络基础构建块中增加了残差连接。其次,在编码器部分,设计了三尺度特征融合模块克服了原先跨尺度特征不能进行直接交互的问题。本文还设计了解耦的实例激活模块,增强模型对实例特征的学习能力。除此以外,改进的算法充分利用细节特征对掩码特征进行修正,提高了生成掩码的质量。最后,本文用内核去初始化目标物体得分,提高了已提取特征的利用率。改进的算法在多个数据集上的掩码精度超越了同类型算法,且具有较强的实时性。为进一步验证改进算法的有效性,本文利用实车平台收集的数据进行了实验,在输入图片分辨率为640×480时,模型推理速度达到了54 FPS,并精确地分割出了实例掩码。 展开更多
关键词 自动驾驶 深度学习 实时实例分割 特征利用率
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基于动态注意目标导向的车辆轨迹预测方法
4
作者 韩悦 蔡英凤 +4 位作者 陈龙 孙晓强 王海 刘泽 饶中钰 《汽车工程》 北大核心 2025年第10期1861-1871,共11页
在复杂的交通场景中,可靠且有效地预测周边车辆的轨迹对于自动驾驶汽车的安全运行至关重要。然而,现有的预测方法往往面临高计算开销的挑战,难以在不牺牲精度的情况下实现实时高效的轨迹预测。为此,本文提出了一种结合动态注意力和目标... 在复杂的交通场景中,可靠且有效地预测周边车辆的轨迹对于自动驾驶汽车的安全运行至关重要。然而,现有的预测方法往往面临高计算开销的挑战,难以在不牺牲精度的情况下实现实时高效的轨迹预测。为此,本文提出了一种结合动态注意力和目标引导的创新方法DAGG,该方法可以精确捕捉动态场景的变化并捕获终点目标。针对连续预测中存在的冗余编码问题和推理延迟,本文构建了一个本地时空参照框架,用于解耦场景实例之间的内在特征和相对信息。进一步设计了高效且紧凑的三重因子化注意力融合模块,用于聚合本地上下文特征,从而捕获场景中丰富的时空背景信息。为了实现多模态预测并更好地利用场景编码,本文将场景融合特征注入地图信息,并采用多模态运动预测解码模块来指导目标选择,以捕获高质量的预测目标,同时降低基于目标轨迹生成的计算成本。在公开数据集Argoverse上的验证结果表示,本文所提的方法最小平均位移误差为0.84 m,最小最终位移误差为1.26 m,显著优于主流基线模型,展现了其在复杂动态场景中的优异预测能力。 展开更多
关键词 智能汽车 轨迹预测 深度学习 注意力机制
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基于非线性指数触发的分布式驱动六轮转向商用车稳定性控制研究
5
作者 石轩宇 蔡英凤 +3 位作者 王海 孙晓强 陈龙 杨超 《机械工程学报》 北大核心 2025年第18期240-251,共12页
多轮转向与附加横摆力矩系统的引入,有助于提升智能商用车路径跟踪能力,并改善其在极限工况下的动力学稳定性能,但如何应对多子系统之间的耦合以及介入时的冗余与冲突是关键难题。针对该问题,引入李雅普诺夫指数稳定性判据,基于状态量... 多轮转向与附加横摆力矩系统的引入,有助于提升智能商用车路径跟踪能力,并改善其在极限工况下的动力学稳定性能,但如何应对多子系统之间的耦合以及介入时的冗余与冲突是关键难题。针对该问题,引入李雅普诺夫指数稳定性判据,基于状态量在无限长时间内的矢量膨胀或收缩平均速率,构建实时非线性触发指数;由驾驶员转向指令控制前轮转角进行路径跟踪,当稳定性指数达到各子系统触发阈值时,以积分终端滑模算法控制中后轴辅助转向,以比例-积分-微分滑模算法控制附加横摆力矩,并完成各轮驱动力矩的优化分配。同时,提出包含动态裕度的子系统触发逻辑架构,解决子系统频繁介入引起的控制波动。最后,通过Simulink-TruckSim联合仿真进行算法验证,结果表明:在高速域,触发机制可使各子系统适时介入,降低触发频率,充分发挥车辆的极限稳定性能;在低速域,触发机制的引入避免了车辆稳定时的子系统非必要响应,降低多子系统冗余致动产生的负面效应;触发机制在保障车辆稳定性的前提下,未对路径跟踪性能产生不利影响。 展开更多
关键词 分布式驱动 六轮转向商用车 李雅普诺夫指数 稳定性控制 事件触发
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融合鸟瞰图的端到端强化学习决策规划模型
6
作者 汤白雪 蔡英凤 +3 位作者 陈龙 王海 饶中钰 刘泽 《汽车工程》 北大核心 2025年第9期1674-1685,共12页
端到端自动驾驶决策规划模型是行业的热点研究方向,传感器信号与动作输出的空间、时序不统一以及端到端模型的收敛问题,极大制约了模型的实际应用效果。为此,本文提出一种融合鸟瞰图预测的端到端强化学习模型FB-Roach,通过鸟瞰图预测模... 端到端自动驾驶决策规划模型是行业的热点研究方向,传感器信号与动作输出的空间、时序不统一以及端到端模型的收敛问题,极大制约了模型的实际应用效果。为此,本文提出一种融合鸟瞰图预测的端到端强化学习模型FB-Roach,通过鸟瞰图预测模型建立环境信息表征,设计了以静态查询表为核心的前向投影模块,以及融合时序信息、深度嵌入和语义嵌入的多任务后向投影模块,保证输入信号与输出动作的一致性;进一步结合注意力机制创新性地提出一种无循环的深度网络架构,有效融合鸟瞰图和车辆状态信息,并使用强化学习PPO算法优化模型的动作输出,实现自动驾驶车辆的智能决策控制。基于CARLA模拟器,构建了不同基准下多样性的量化评估指标。实验结果表明,所提出算法在模型收敛速度和驾驶决策安全性方面均优于目前主流算法。 展开更多
关键词 端到端自动驾驶 鸟瞰图 强化学习 决策规划
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基于二型模糊逻辑控制的半挂车轨迹跟踪研究
7
作者 陈鹏 蔡英凤 +2 位作者 原海波 陈龙 孙晓强 《汽车工程》 北大核心 2025年第1期55-66,共12页
自动驾驶商用半挂车可以显著提升干线物流效率。然而半挂商用车是典型的欠驱动系统,在大曲率运动工况下难以同时兼顾牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度。随着车辆速度和负载的提升,挂车质心转移及载荷转移加剧,对铰接处产生更强烈的不确... 自动驾驶商用半挂车可以显著提升干线物流效率。然而半挂商用车是典型的欠驱动系统,在大曲率运动工况下难以同时兼顾牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度。随着车辆速度和负载的提升,挂车质心转移及载荷转移加剧,对铰接处产生更强烈的不确定性影响,造成挂车与牵引车之间行驶轨迹的偏差进一步加大,增加了轨迹跟踪难度,影响了行驶安全性。为提高半挂商用车牵引车与挂车的横向安全性,本文提出一种基于二型模糊控制的鲁棒路径跟踪策略。首先,在MATLAB/Simulink中建立了半挂车辆的7自由度动力学模型,精确模拟牵引车与挂车的横-纵向运动动力学特性。其次,利用二型模糊逻辑控制理论中输入隶属度函数对系统不确定性的覆盖特性,设计了同时调控牵引车和挂车横向轨迹跟踪精度的二型模糊控制器。为提高不确定因素影响下横向轨迹跟踪控制的精度,降低控制器设计难度,采用粒子群优化算法对二型模糊控制器的输入隶属度函数参数进行优化。最后,利用MATLAB/Simulink与TruckSim的联合仿真平台,分别在不同车速和负载条件下进行车辆轨迹跟踪的仿真,以验证本文提出的控制策略,并与一型模糊控制和预瞄控制结果进行对比。结果表明:在双移线这种轨迹曲率发生变化的工况下,本文提出的二型模糊控制器对牵引车和挂车的横向轨迹跟踪精度有明显提升。 展开更多
关键词 自动驾驶 半挂车 轨迹跟踪 二型模糊逻辑控制
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时滞条件下商用车队分布式MPC多目标优化控制
8
作者 杨瑞新 蔡英凤 +2 位作者 廉玉波 陈龙 孙晓强 《汽车工程》 北大核心 2025年第3期418-429,共12页
商用车队列巡航控制是提高运输效率的有效方法,但现有研究多基于单一跟车优化目标的匀质队列控制,同时使用简单的架构应对通信时间延迟,在实际场景中不具有普适性。为此,本文基于异质电动商用车队列,提出了一种分布式模型预测控制策略,... 商用车队列巡航控制是提高运输效率的有效方法,但现有研究多基于单一跟车优化目标的匀质队列控制,同时使用简单的架构应对通信时间延迟,在实际场景中不具有普适性。为此,本文基于异质电动商用车队列,提出了一种分布式模型预测控制策略,实现兼顾车辆跟随性、经济性和舒适性等特性需求的多目标控制;并通过设计针对时延预测模型的时延缓冲器和补偿器,有效解决了非理想通信条件下跟车距离误差过大的问题。通过Matlab/Simulink仿真结果表明,所提控制算法能够实现异质商用车队列的多目标优化控制,与传统模型预测控制(MPC)相比,大幅减小跟车距离误差、能耗和加加速度,有效改善队列的跟随性、经济性和舒适性,显著降低时间延迟的不利影响。 展开更多
关键词 异质商用车队列 分布式模型预测控制 多目标优化 通信延迟
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MSF-Diffuser:BEV下基于扩散模型的多传感器自适应融合自动驾驶方法
9
作者 王明辰 王海 +2 位作者 蔡英凤 陈龙 李祎承 《汽车工程》 北大核心 2025年第6期1122-1132,共11页
自动驾驶算法是当前智能汽车的主要研究内容。目前,为了实现全景自动驾驶,国内大多采用多传感器融合的方式。然而现有的方案都存在对传感器利用率低、融合策略不合理等问题。针对这些问题,本文提出了一种BEV下基于多传感器(视觉+激光雷... 自动驾驶算法是当前智能汽车的主要研究内容。目前,为了实现全景自动驾驶,国内大多采用多传感器融合的方式。然而现有的方案都存在对传感器利用率低、融合策略不合理等问题。针对这些问题,本文提出了一种BEV下基于多传感器(视觉+激光雷达+毫米波雷达)融合的自动驾驶框架。在该框架中,采用基于点和速度双重编码并进行特征交互来提取毫米波雷达点云特征,提高了毫米波雷达信息的利用率,并更加便于进行后续的融合。在融合模块,本文使用LSTM存储多模态传感器的特征以及融合后的BEV特征,从而计算不同模态传感器特征之间的一致性损失和融合BEV特征与历史帧的连续性损失,使特征融合更为平滑、精准。最后,引入扩散模型,并提出Multi-modal U-Net进行降噪,提高了模型规划轨迹的鲁棒性。本文使用CARLA模拟器,在最具权威的Longest-06基准和Town-05 Long基准上进行了广泛的实验,分别取得了73.80±1.01和73.7±1.3的DS(驾驶得分),与现有的自动驾驶方法相比,本文实现了更好的全景自动驾驶,且拥有更好的性能和灵活性。 展开更多
关键词 自动驾驶 多传感器融合 特征交互 扩散模型
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基于融合感知的自动驾驶汽车AEB控制研究
10
作者 高超俊 李祎承 +2 位作者 蔡英凤 王海 蒋金 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第4期629-637,共9页
针对现有自动紧急制动(AEB)系统在复杂场景中易出现障碍物误识别、未充分考量前车加速度干扰及控制精度不足等问题,该文提出了一种融合视觉与激光雷达(LiDAR)感知的障碍物检测方法。通过设计基于模型预测控制(MPC)的分级AEB控制策略获... 针对现有自动紧急制动(AEB)系统在复杂场景中易出现障碍物误识别、未充分考量前车加速度干扰及控制精度不足等问题,该文提出了一种融合视觉与激光雷达(LiDAR)感知的障碍物检测方法。通过设计基于模型预测控制(MPC)的分级AEB控制策略获得期望的制动减速度,并采用比例-积分-微分(PID)控制器对车辆的制动器主缸压力进行控制。结果表明:提出的障碍物检测方法能够在复杂场景中准确识别障碍物;控制器能够使车辆在不同AEB测试工况下的减速率达到100%,制动加速度能够按期望值输出;提出的方法能够有效保证自动紧急制动过程的安全性和舒适性。 展开更多
关键词 汽车安全 智能汽车 自动紧急制动(AEB) 障碍物检测 模型预测控制(MPC)
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面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法 被引量：7
11
作者 王海 张桂荣 +3 位作者 罗彤 邱梦 蔡英凤 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1239-1248,共10页
基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类... 基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类别从未出现在训练集中,感知系统也往往很脆弱。因此识别未知类别和极端场景仍然是自动驾驶感知技术安全性的挑战。本文从处理数据集的角度出发,提出了一种新颖的多模态异常案例自动挖掘流程(corner case mining pipeline, CCMP)。为验证CCMP的有效性,在Waymo开放数据集的基础上构建了异常案例子集“Waymo-Anomaly”,该子集共有3 200个图像,每个图像都将包含文本中定义的异常案例场景。并且基于私有数据集Waymo-Anomaly,证明了CCMP针对异常案例场景挖掘的召回率可以达到91.7%。此外,还通过实验验证了目标检测器在包含异常案例的数据集中针对长尾分布的有效性。最终,希望从处理数据集的角度来提高自动驾驶感知模型在现实世界中的真实性。 展开更多
关键词 自动驾驶 深度学习 目标检测 异常案例
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基于动作条件交互的高效行人过街意图预测 被引量：3
12
作者 杨彪 韦智文 +3 位作者 倪蓉蓉 王海 蔡英凤 杨长春 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期29-38,共10页
城市化的进程不断加速,人车冲突问题已成为现代社会亟待解决的重大难题。复杂交通场景下,行人横穿马路行为导致交通事故频发,准确、实时地预测行人过街意图对避免人车冲突、提高驾驶安全系数和保障行人安全至关重要。本文提出基于动作... 城市化的进程不断加速,人车冲突问题已成为现代社会亟待解决的重大难题。复杂交通场景下,行人横穿马路行为导致交通事故频发,准确、实时地预测行人过街意图对避免人车冲突、提高驾驶安全系数和保障行人安全至关重要。本文提出基于动作条件交互的高效行人过街意图预测框架(efficient action-conditioned interaction pedestrian crossing intention anticipation framework,EAIPF)来预测行人过街意图。EAIPF引入行人动作编码模块增强多模态动作模式下的表征能力,挖掘深层骨架上下文信息。同时,引入场景对象交互模块挖掘与对象交互信息,理解交通场景中高级语义线索。最后,意图预测模块融合行人动作特征和对象交互特征,实现行人过街意图的鲁棒预测。所提出的方法在两个公共数据集JAAD和PIE上验证算法性能,准确率分别达到了89%和90%,表明本文方法可以在复杂交通场景下准确预测行人穿越意图。 展开更多
关键词 人车冲突 行人过街意图预测 图卷积网络 行人动作编码 场景理解
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基于激光雷达点云的动态驾驶场景多任务分割网络 被引量：3
13
作者 王海 李建国 +1 位作者 蔡英凤 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1608-1616,共9页
在自动驾驶场景理解任务中进行准确的可行驶区域以及动静态物体分割对于后续的局部运动规划和运动控制至关重要。然而当前基于激光雷达点云的通用语义分割方法并不能在车端边缘计算设备上实现实时且鲁棒的预测,且不能预测当前时刻的物... 在自动驾驶场景理解任务中进行准确的可行驶区域以及动静态物体分割对于后续的局部运动规划和运动控制至关重要。然而当前基于激光雷达点云的通用语义分割方法并不能在车端边缘计算设备上实现实时且鲁棒的预测,且不能预测当前时刻的物体运动状态。为解决该问题本文提出一种可行驶区域及动静态物体多任务分割网络MultiSegNet。该网络利用激光雷达输出的深度图及处理后得到的残差图像作为编码空间特征和运动特征的表征输入到网络用于特征学习,从而避免直接处理无序高密度点云。针对深度图在不同方向视角内目标分布数量差异较大的特点,本文提出了变分辨率分组输入策略。该方法能在降低网络计算量的同时提高网络的分割精度。为适配不同尺度目标所需要的卷积感受野尺寸本文提出了深度值引导的分层空洞卷积模块。同时本文为有效关联并融合不同时域下物体的空间位置和姿态信息提出了时空运动特征增强网络。为验证所提出MultiSegNet的有效性,本文在大规模点云驾驶场景数据集SemanticKITTI及nuScenes上进行验证。结果表明:可行驶区域、静态物体和动态物体的分割IoU分别达到98%、97%和70%,性能优于主流网络,且在边缘计算设备上实现实时推理。 展开更多
关键词 无人驾驶 激光雷达 多任务点云分割网络 动态物体分割
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基于心理状态、NRS评分及生活质量评价的多维度强化护理在老年股骨颈骨折患者术后的干预效果
14
作者 蔡英风 张琳 《黑龙江医学》 2025年第8期1004-1006,共3页
目的:探究基于心理状态、疼痛数字量表(NRS)评分及生活质量评价的多维度强化护理在老年股骨颈骨折患者术后的干预效果。方法:选取2021年12月—2023年12月厦门大学附属第一医院骨科收治的86例股骨颈骨折老年患者作为研究对象,按照护理方... 目的:探究基于心理状态、疼痛数字量表(NRS)评分及生活质量评价的多维度强化护理在老年股骨颈骨折患者术后的干预效果。方法:选取2021年12月—2023年12月厦门大学附属第一医院骨科收治的86例股骨颈骨折老年患者作为研究对象,按照护理方案不同分为观察组(n=43)和对照组(n=43)。对照组采用常规护理,观察组在常规护理的基础上采用多维度强化护理;对比两组患者不同时间心理状态、疼痛程度、生活质量及护理满意度情况。结果:出院当天,观察组患者心理状态及疼痛程度均优于对照组,差异均有统计学意义(t=3.166、3.303、2.992,P<0.05);观察组患者SF-36评分均高于对照组,差异均有统计学意义(t=2.418、2.416、2.727、2.190,P<0.05);观察组患者护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:多维度强化护理应用于老年股骨颈骨折患者术后,可改善患者心理状态,减轻疼痛,提高生活质量以及护理满意度。 展开更多
关键词 老年股骨颈骨折患者 多维度强化护理 心理状态 生活质量
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车辆视角下的行人穿行意图识别与行为预测 被引量：2
15
作者 何友国 孙义芝 +2 位作者 蔡英凤 袁朝春 田力威 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第9期75-81,共7页
预测行人穿行马路的行为一直是智能驾驶汽车研究领域的重点方向,对于行人安全保护至关重要。现有研究通常使用轨迹或姿势对行人的行为进行建模,但是行人行为复杂多变,需对其进行更加深层的语义解读。将行人的穿行意图与行为相结合,设计... 预测行人穿行马路的行为一直是智能驾驶汽车研究领域的重点方向,对于行人安全保护至关重要。现有研究通常使用轨迹或姿势对行人的行为进行建模,但是行人行为复杂多变,需对其进行更加深层的语义解读。将行人的穿行意图与行为相结合,设计多任务网络来识别行人意图并预测行人行为。行人的穿行意图会影响其行为,故使用行人未来的行为作为先验来检测行人目前的意图和行为,同时考虑到行人周围的交通目标与自车运动对于行人的影响,设计特征融合模块来融合行人特征与交通目标特征。在自动驾驶数据集(PIE和JAAD)上验证实验模型,结果表明,该模型展现了其在行人意图与行为建模方面的优势。 展开更多
关键词 行人意图 行人行为 智能驾驶 行人安全
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驾驶场景下结合运动速度以及外观特征的多类多目标跟踪方法 被引量：2
16
作者 王海 丁玉轩 +3 位作者 罗彤 邱梦 蔡英凤 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期956-964,1014,共10页
基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,... 基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,设计了基于目标速度变化的交并比算法:Velocity IoU,从而优化前后帧目标关联。同时,使用自监督的外观模型提取不同目标的外观特征编码。基于上述的运动模型以及外观模型,提出了一种互补的关联策略,最终实现驾驶场景下多类别多目标跟踪。在BDD100K上验证了该方法,对应mMOTA为45.2,mIDF1为55.2,IDs为8793,优于大部分跟踪算法。 展开更多
关键词 自动驾驶 多目标跟踪 多类别
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周车轨迹预测不确定性智能车避撞策略研究
17
作者 陈龙 王歆叶 +3 位作者 熊晓夏 蔡英凤 刘擎超 王海 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第10期1-12,共12页
提出了一种基于周车轨迹预测不确定性的智能汽车避撞策略研究方法。轨迹预测模块,将基于物理的轨迹预测模型和数据驱动模型相结合构建物理引导的轨迹预测模型(PG-LSTM),模型输出关于周车预测轨迹的二维高斯分布参数,以表征驾驶员行为的... 提出了一种基于周车轨迹预测不确定性的智能汽车避撞策略研究方法。轨迹预测模块,将基于物理的轨迹预测模型和数据驱动模型相结合构建物理引导的轨迹预测模型(PG-LSTM),模型输出关于周车预测轨迹的二维高斯分布参数,以表征驾驶员行为的不确定性;风险评估及避撞策略模块,结合轨迹预测模型的输出结果,提出一个新的风险度量--预测驾驶风险PDR和预测相对驾驶风险指数PRDRI作为评估未来风险的参考指标,建立紧急工况下避撞决策机制。通过Carsim搭建复杂紧急工况场景进行仿真实验。仿真结果表明:所提出的驾驶风险评估模型可以准确地辨识复杂行车场景未来驾驶风险,同时基于驾驶风险所提出的避撞决策机制能够提升智能汽车的避撞安全性。 展开更多
关键词 智能汽车 驾驶风险 轨迹预测 避撞策略
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不确定性环境下的自动驾驶汽车行为决策方法 被引量：6
18
作者 付新科 蔡英凤 +2 位作者 陈龙 王海 刘擎超 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期211-221,259,共12页
在真实驾驶环境中,由于感知数据的噪声和其他交通参与者难以预测的行为意图,自动驾驶汽车如何在高度交互的复杂驾驶环境中考虑不确定性因素的影响,做出合理的决策,是当前决策规划系统须解决的主要问题之一。本文提出了一种不确定性环境... 在真实驾驶环境中,由于感知数据的噪声和其他交通参与者难以预测的行为意图,自动驾驶汽车如何在高度交互的复杂驾驶环境中考虑不确定性因素的影响,做出合理的决策,是当前决策规划系统须解决的主要问题之一。本文提出了一种不确定性环境下的自动驾驶汽车行为决策方法,为消除不确定性的影响,将行为决策过程转化为部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。同时为解决POMDP模型计算复杂度过高的问题,首次将复杂网络理论应用于自动驾驶汽车周围微观的驾驶环境,对自动驾驶汽车驾驶环境进行动态建模,实现了车辆节点间交互关系的有效刻画,并对重要车辆节点进行科学筛选,用于指导自车的行为决策,实现对关键车辆节点的精准识别和决策空间的剪枝。在仿真环境中验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与现有最先进的行为决策方法相比,所提出的方法拥有更高的计算效率,且拥有更好的性能和灵活性。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 行为决策 部分可观察马尔可夫决策过程 复杂网络
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面向自动驾驶场景的多目标点云检测算法 被引量：2
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作者 陶乐 王海 +1 位作者 蔡英凤 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1208-1218,1238,共12页
基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框... 基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求。对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法。具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征。此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度。本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%。同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶 深度学习 点云检测 无锚框
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基于图卷积交互网络的车辆轨迹预测方法 被引量：1
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作者 王梦茜 蔡英凤 +3 位作者 王海 饶中钰 陈龙 李祎承 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1863-1872,共10页
精确预测邻近车辆的未来轨迹对自动驾驶汽车的决策和运动规划至关重要,现有研究倾向于利用递归神经网络(RNN)对车辆的时间交互进行建模,但其对车辆交互建模的可解释性差,忽略了实际的车道结构,在捕捉车辆与其环境的交互方面存在不足。... 精确预测邻近车辆的未来轨迹对自动驾驶汽车的决策和运动规划至关重要,现有研究倾向于利用递归神经网络(RNN)对车辆的时间交互进行建模,但其对车辆交互建模的可解释性差,忽略了实际的车道结构,在捕捉车辆与其环境的交互方面存在不足。为解决这一问题,本文提出了一种基于图卷积交互网络的考虑车道拓扑约束的车辆轨迹预测模型。其中车辆交互关系提取模块在构建车辆的空间关系时增加了边缘权重,以考虑车辆的邻近交互,使交互更具可解释性;行驶场景表征模块旨在通过从高精地图中提取车道拓扑来提高车辆轨迹预测的准确性;轨迹预测模块将上述两个模块的输出进行集成,并输出预测的未来轨迹。这种集成允许对道路结构和车辆行驶轨迹之间的相互作用进行更精确的建模。实验结果表明,与主流方法相比,该模型在Argoverse数据集上取得了良好的性能,提高了复杂道路结构下车辆轨迹规划的准确性和合理性。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 轨迹预测 图卷积网络 交互建模
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