一、网络汽车快速驶向21世纪（论文文献综述）
贾士政[1]（2021）在《博弈场景下自动驾驶车辆通行避撞研究》文中进行了进一步梳理自动驾驶是智能汽车的核心技术,也是目前学术界和企业界重点研究和关注的领域,安全性是自动驾驶车辆的重要研究课题之一。人类驾驶员感知当前近处和远处的行驶环境信息,对未来行驶轨迹进行预瞄,并根据周围环境的动态变化适时调整策略,给出具体的驾驶动作,人类驾驶是实时滚动、优化和调整的过程。从控制理论的角度讲,汽车自动驾驶是“环境-决策-规划-控制”的分层闭环系统,决策层解读感知信息,给出驾驶决策指令。当前面临的挑战和困难主要是让车辆具有与周围车辆和其他智能体进行实时交互的能力,因此理解人类驾驶员在真实交通环境下的驾驶行为,使自动驾驶车辆具有像人类驾驶员一样的交互决策逻辑成为了研究的重点。本文围绕博弈场景下自动驾驶车辆于典型的无信号灯交叉路口通行避撞问题展开研究,以期提高自动驾驶车辆决策的类脑智能化。本文的主要研究内容如下:1.为更好地处理复杂场景中随机和复杂的交互过程,提高自动驾驶车辆自主决策的拟人化程度,提出了无信号灯交叉路口自动驾驶车辆非合作动态博弈决策算法来研究多车之间具有交互处理能力的决策行为,参数化表示运动的物理量。通过博弈论的范式解决自动驾驶车辆类人地与周车交互并自主决策分配路权的问题,对驾驶需求进行建模,精细化为融合心理预期的安全性、考虑舒适节油的平顺性、利于道路通行效率的快速通行和考虑车间距的周围空间四项博弈收益。在满足通行要求的基础上通过引入权重系数表征驾驶风格的多样化和个性化,建立了多智能体博弈交互决策的含约束优化目标函数。2.对不同量纲的收益指标进行归一化处理,采用逆向递归法求解各阶段多车非合作动态博弈交互决策的子博弈精炼纳什均衡解。对各智能体车辆决策的离散最优行动进行三次样条插值处理,并推导了三次样条插值的分段表达式。提出了智能体车辆实时加入或退出博弈的机制,实时对任意车辆是否有参与到交互博弈中的需要进行判断,并结合任意车辆是否已经通过冲突区域,全面制定可切换的博弈模式,降低博弈系统复杂度,精简决策问题计算量,也实现博弈系统的轻量化。同时,通过建立的驾驶风格指数进行风格辨识,时变重规划各阶段博弈的序贯行动顺序。3.通过Matlab/Simulink和Pre Scan的联合仿真,对基于可切换博弈模式的多车非合作动态博弈交互决策算法进行多种仿真实验。验证本文所提出方法的有效性,有效化解了潜在冲突,实现了自动驾驶车辆拟人化决策和个性化驾驶的效果。
郭文博[2]（2021）在《车辆AEB系统防撞预警控制及仿真测试方法研究》文中研究表明随着汽车工业的迅速发展,我国汽车保有量快速增加,这也导致道路交通事故问题愈发严重,给人们的生命财产安全带来了巨大的隐患。以减少道路交通事故,降低事故严重程度为目标的汽车主动安全技术成为汽车领域的研究热点。而车辆自动紧急制动系统（AEB,Autonomous Emergency Braking）作为汽车主动安全技术发展的重要方向,能够提高道路交通安全,降低交通事故的发生率,在很大程度上保护驾乘人员和行人的安全,因此对AEB控制策略及其仿真测试方法进行研究具有重要意义。本文以车辆动力学和控制理论为基础,设计了兼顾安全性和舒适性并符合驾驶员特性的车辆AEB系统防撞预警控制策略,借助Prescan、Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台,对所设计的控制策略的有效性进行了仿真分析验证。本文主要研究工作如下:（1）深入分析车辆AEB系统的功能和原理,结合车辆在实际道路上行驶的典型交通场景和工况,在考虑驾驶安全性和系统动力学控制的基础上,对车辆AEB系统防撞预警控制的总体方案进行设计,并分析了实施总体方案所需要解决的关键技术。（2）利用Carsim软件对车辆动力学系统进行了参数化建模,为了实现对车辆加速度的控制,基于整车基本参数建立了车辆逆纵向动力学模型,其中主要包括节气门开度及制动压力控制切换逻辑模型、基于逆发动机模型的节气门控制模型和制动压力控制模型,从而完成了整车动力学系统的建模。（3）根据车辆在真实道路交通下的行驶环境,分别建立了横向和纵向危险状态判断模型。利用主车与前方目标的横向相对位置和运动关系,实现对车辆横向危险状态的判断。基于安全时间模型建立了碰撞发生时间TTC（Time To Collision）和安全避撞时间TTA（Time To Avoidance）两个评价指标,通过比较两者大小关系,实现对车辆纵向危险状态的判断。其中安全避撞TTA作为AEB系统激活的时间阈值,可根据主车与前方目标的相对运动状态和路况,实时调整报警和紧急制动的时机。另外,针对十字路口行人违规从静止障碍车辆前方穿出并与主车碰撞的“鬼探头”危险场景,提出了一种基于V2V（Vehicle to Vehicle）通信技术的盲区行人危险状态判断模型,建立目标进入时间TTE（Time To Enter）、目标离开时间TTL（Time To Leave）两个危险状态判断评价指标,并通过比较两者和TTC的大小关系实现主车对其盲区附近行人危险状态的判断。最后,考虑驾驶员在不同类型预警信号下的反应时间基础上,完成了对AEB系统防撞预警控制策略的设计。（4）基于分层控制思想,分别对车辆AEB防撞预警控制系统的上、下层控制器进行设计。基于模糊控制设计上层控制器,其可根据主车和前方目标的相对运动状态,输出符合当前行驶工况下的期望减速度,使得上层控制器可以很好地模拟真实驾驶员的避撞操作特性。基于PID控制理论设计下层控制器,使车辆的实际减速度可以准确跟随上层控制器输出的期望减速度。（5）利用Prescan软件分别对车-车/两轮车、车-行人和十字路口“鬼探头”七种虚拟测试场景进行了建模。搭建了基于Prescan、Carsim和Matlab/Simulnik的联合仿真平台,对AEB系统在以上七种虚拟测试场景下的预警和避撞效果进行了仿真分析,仿真结果表明所设计的AEB系统防撞预警控制策略均能够实现避撞,且能够根据车辆的行驶状态和前方目标的运动状态实时调整AEB系统发出报警信号及接管车辆控制权的时机,并可根据危险程度实时调整制动时的减速度,体现了驾驶员避撞操作特性。另外,基于V2V（Vehicle to Vehicle）通信技术的行人危险状态判断模型在车辆雷达探测到盲区行人之前,便可对行人状态进行判断,从而提前指导AEB系统防撞预警功能的执行。车辆AEB系统防撞预警控制策略的有效性得到了验证,满足AEB系统的要求。
史盛坤[3]（2020）在《考虑交通拥堵的危险品配送车辆调度干扰管理研究》文中进行了进一步梳理随着我国化工产业进程的加快,危险品的生产量和运输需求日益增加。在危险品车辆进行危险货物运输的过程中,存在着许多不确定性的干扰因素。交通拥堵是车辆运输过程中常见的干扰因素,当发生交通拥堵时,会增加危险品运输的风险性,降低运输效率。如何调整危险品运输路径,提高危险品运输的安全性和经济性,对于社会和企业具有重要的现实意义。针对危险品物流在运输成本、安全性、时效性、专业性的要求,本文以危险品车辆调度为研究对象,考虑交通拥堵这一干扰因素,将干扰管理思想引入危险品运输车辆调度问题中,首先从运输风险和整个系统出发对扰动进行辨识和判定;其次,从运输风险、运输成本和运输路径的角度对扰动进行分析和度量,考虑在发生交通拥堵干扰的情况下,以系统扰动最小为目标,建立考虑交通拥堵的危险品运输车辆调度干扰管理模型,并且结合遗传算法的优缺点和构建的模型,设计扰动恢复的灾变遗传算法进行求解;最后,结合天津市G危险品物流公司的实例,应用模型和算法求解出调整方案,同时将干扰管理方法与重调度法进行对比,验证此方法的优越性,并为天津市G危险品物流公司提高危险品配送车辆调度干扰管理能力,提出相应的建议和对策。丰富和发展干扰管理研究的理论和方法,为危险品物流企业分析危险品配送车辆调度干扰问题提供理论基础。
隋婷婷[4]（2020）在《实验伦理学视阈下的道德认知与判断》文中研究说明道德认知与判断是伦理学研究的一个焦点。人们如何进行道德认知?影响道德判断的因素是什么?这些问题一直为伦理学家们所重视和关注。在以往的伦理学研究中,对于道德认知和判断的研究通常是由内省的、形而上的方式进行的,实验伦理学的视角则更多通过哲学思考与科学实验相结合的跨学科方式,由实然层面挖掘道德认知和判断的特征和影响因素,并由之促进规范和应然层面的论证。笔者在现有实验伦理学研究基础上首先从神经基础的同步关联性、大脑准备电位基础上意志自由的时间性阈限以及道德认知的直觉蕴含等方面入手对道德认知和判断的既有研究进行了总结和论述,并通过道德两难困境等思想实验以及事件相关电位的脑电实验,对道德认知和判断的普遍性与分殊性、情境关联与文化因素、理性认知与直觉认知的时序关系等方面进行数据分析以及理据回溯。同时,文章不仅对已有的实验数据和理论进行多重视角的分析,也通过作者实际设计并参与的三个实验来进一步论证相关的结论。在对电车困境道德认知判断实验中,提出相比欧美被试在面对电车困境这一非亲身性（impersonal）道德两难情境时压倒性的功利主义选择偏好,中国被试群体对于功利主义和道义论的选择在两可之间,并未产生倾向某一方的压倒性选择偏好。而在后续的无人驾驶情境思想实验中,进一步论证了电车难题情境下人工智能算法的伦理倾向标准,并根据中美被试的道德偏好与选择偏好矛盾提出,无人驾驶算法的未来方向可能是一种功利主义与利己主义框架之外的第三种方向的道德算法（如罗尔斯算法和制动力学算法）。在之后的EEG脑电实验中,笔者采用P300事件相关脑诱发电位以及复合实验范式（Complex trial protocol）对道德行为中的认知信息进行了研测,通过对脑电数据进行的事件相关电位的Bootstrap重复测量与单因素重复方差分析,验证了EEG脑电的晚期波段P300与道德认知在判断过程中的先在性,这一理性认知活动的时间先在性一方面呼应了约书亚·格林在道德判断双加工模型中对理性认知在道德活动当中功能性作用的强调,另一方面,也表明在非道德两难的情境中,理性认知依然能够在主体的道德活动中发挥关键的功能性作用。这些实验一方面为道德认知和判断在“应然”层面的规范性研究提供了来自客观层面的实验验证和论据;另一方面,也为无人驾驶等涉及道德算法的“实然”应用领域的道德价值性倾向提供了具有可参照性的数据性理据。这说明实验伦理学不仅能够为促进“应然”层面的问题开启新的思考路径,也使得研究不但可以聚焦于“应然”问题本身,且可以为串连起道德研究的“应然”和“实然”提供相互印证、相互依存的协同性路径。尽管实验伦理学研究方法并不能保证实验结果所提供的答案绝对正确或绝对可靠,但其可被不断证伪、以及不断优化的实验性特点,仍使其不失为一种能够开阔伦理研究视野、且助力道德研究的跨学科型新路向。
李军[5]（2020）在《定制客运选择行为分析与动态运行计划优化研究》文中进行了进一步梳理定制客运是“互联网+”道路客运的创新服务模式,基于旅客预约出行需求精准匹配运力资源,更好地满足旅客“点到点”“门到门”的城际出行需求。然而,目前定制客运的运行计划编制大多参照现行的班车客运模式,或者依靠人工经验判断,缺乏行之有效的理论与方法支撑,阻碍了定制客运的发展和运行效率的提升。因此,研究提出定制客运的运行计划优化方法,对定制客运服务模式的推广和服务水平的提升均具有重要意义。本文面向定制客运发展的时代背景和运营需求,从分析定制客运服务特征入手,在开展定制客运选择行为调查的基础上,建模分析定制客运选择行为机理,进而研究定制客运的站点设置、线路设计与时刻表编制的优化方法,为定制客运的运行计划优化提供理论方法和技术支持。主要研究内容及结论如下:（1）在典型客运站客流时空分布特征分析的基础上,设计了包括旅客社会经济属性、出行特征、选择意向场景、心理因素测量等内容的定制客运选择行为RP-SP调查问卷,采用线下和线上相结合的方式开展了调查。调查数据分析表明,被调查者中男性比例为44.93%,26～45岁年龄段的比例为69.32%,被调查者的性别和年龄分布与基于客票提取的全样本数据基本一致;常规公交和出租车是被调查者从出行起点到客运站的主要出行方式,占比分别为46.79%和26.38%。（2）建立了考虑心理潜变量的定制客运选择行为ICLV模型,基于调查数据估计了定制客运出行行为MIMIC模型、BL模型及ICLV模型,揭示了定制客运的选择意向和行为机理,通过弹性分析、场景设计和仿真计算,研究了出行时间和票价对定制客运选择行为的影响机理。研究发现,预约时间窗、车辆到达的提前或延迟时间、换乘时间、乘行时间以及票价对定制客运选择具有显着的负向影响;与BL模型相比,ICLV模型由于考虑了旅客心理因素约束,能够更加全面地描述旅客的定制客运选择行为;随着服务水平和票价的提升和下降,定制客运的分担率分别呈现上升和明显下降趋势。（3）提出了基于班车轨迹数据与改进DBSCAN算法的班车停留站点提取方法,考虑潜在站点重要度并基于集合覆盖原理确定覆盖全部预约点的核心潜在站点,构建了以步行距离最小和动态站点数量最少为优化目标的动态站点设置混合整数规划模型,设计了基于核心班车停留站点的改进遗传算法。基于服务区域内设定的不同预约时间窗和预约点的旅客预约出行需求进行算例研究,结果表明,班车停留站点提取的正确率为90.83%,与仅利用预约出行需求数据相比,考虑班车轨迹的联合数据优化模型具有更优的求解质量、更高的求解效率,并可确保100%动态站点具备车辆通行的道路条件。（4）考虑定制客运营运利润增长与出行服务水平提升之间的平衡,根据车辆到达动态站点违反预约时间窗的惩罚函数值与定制客运出行时间减少的满意度函数值的关系,提出了旅客对选择定制客运出行需附加支付费用的支付意愿函数。以此为基础,定义了关联班车客运票价、换乘费用和旅客支付意愿的定制客运动态票价函数。算例研究表明,车辆到达动态站点时刻与旅客预约最早和最晚上车时刻差值的减少,以及定制客运出行时间与班车客运出行时间差值的增大,将导致票价的上升和旅客支付意愿的提高。（5）基于定义的支付意愿函数和动态票价函数,建立了以客运服务经营者营运利润最大化为目标的定制客运动态线路与时刻表优化模型,研究了不同运营模式和车辆配置情形下的动态线路与时刻表优化效果,对动态票价函数和预约出行需求量进行了灵敏度分析。算例研究表明,基于该优化模型编制的运行计划,能够满足旅客预约时间窗和就近乘降的出行需求,可大幅提高定制客运的客运量和营运利润,与传统班车客运相比,定制客运的日客运量提高了110.93%,日运营利润增加了8196.62元。灵敏度分析表明,预约出行需求量的增长提升了营运收入和营运利润,但并不显着增加营运成本。图55幅,表34个,参考文献197篇。
雷霆[6]（2020）在《城市交通系统无模型自适应宏观边界控制方法》文中提出本文针对城市交通系统的宏观边界控制以及无模型自适应控制两方面领域做了若干的研究工作,其科学意义在于,在城市交通系统边界控制的研究中不再依赖于宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）或其他城市交通系统数学模型,仅利用城市交通系统输入/输出（Input/Output,I/O）数据即可进行宏观边界控制设计。论文的研究内容和创新点如下:一、针对大规模城市交通系统体量庞大,难以建模,耦合性、非线性、随机性强等特点,提出了一种分散估计分散控制型无模型自适应宏观边界控制方法。首先,将复杂连接的大规模城市交通系统进行分解（将其划分为若干区域,每个区域视作一个子系统）,并将车辆在各个区域之间的行驶行为视作各个子系统之间的互联影响;然后,对带有互联影响项的每个子系统分别建立紧格式和偏格式动态线性化数据模型,最后,对每个子系统进行伪梯度和伪分块梯度的分散估计以及基于无模型自适应控制方法的分散边界控制设计。该方法无需建立城市交通模型,仅要求各个子系统之间的互联影响可测。二、针对城市交通系统中存在着对控制输入与系统输出的物理约束,以及精确测量各个区域之间的耦合成本过高的问题,提出了一种针对多输入多输出（Multiple-input and Multiple-output,MIMO）未知非线性系统的带有输入/输出约束的集中式无模型自适应控制方法,并且将其应用于同时解决大规模多区域城市交通系统的边界控制以及路径诱导问题。通过系列的仿真实验以及方法对比,该方法的有效性和优越性得到了验证。三、针对城市交通系统的状态预报以及控制问题,提出了一种针对MIMO未知非线性系统的带约束无模型自适应预测控制方法,并将其应用于大规模多区域城市交通系统的宏观边界控制以及路径诱导中。该方法仅利用城市交通系统的闭环I/O数据即可对未来时刻的状态进行预报,并在现有的无约束无模型自适应预测控制方法的基础上加入了实际交通系统的物理约束,从而能够处理城市交通系统的实际问题。
朱磊[7]（2020）在《电动汽车分时租赁市场要素配置策略研究》文中研究说明2008年全球金融危机后,在互联网信息技术的推动下,共享经济成为近年来广受关注的经济活动。共享经济突破了所有权的限制,使供需双方直接对使用权进行交易。这种商业模式盘活了闲置资源,提升了经济效率,减少了浪费现象。作为共享经济最为活跃的分支,交通出行领域是最早实践的共享经济活动。在面临石油危机、空气污染和交通资源匮乏的情况下,电动汽车分时租赁作为一种新颖的商业模式,为交通出行领域的可持续发展提供了一种切实可行的解决方案。电动汽车分时租赁是电动汽车、共享经济和“互联网+”的融合,满足了人们多样性的出行需求。尽管具有广泛的应用前景,然而当前电动汽车分时租赁仍然面临“叫好不叫座”的局面。如何在市场层面突破瓶颈,推动电动汽车产业的进步和促进分时租赁行业的发展,是尤为值得关注的问题。VIP（Vehicle,Infrastructure,Parking lot）是电动汽车分时租赁市场的构成要素,本文拟对这些市场要素的配置策略进行研究。主要内容包括:（1）分时租赁定价:基于随机效用理论,建立了具有横向差异和纵向差异的分时租赁双寡头市场价格博弈模型。证明了均衡价格的存在唯一性,分析了各参数对均衡价格的影响。（2）车辆调度:分析了最优价格与需求价格弹性的关系,讨论了车辆短缺对经济剩余的影响。按照不调度、基于商家的调度和基于用户的调度三种模式建立了车辆调度模型,用单位人力成本和基准需求价格弹性刻画了三种模式的等利润曲线,确定了三种模式的适用范围。（3）充电站选址和定价:建立了需求随用户到充电站距离变化的Hotelling模型,研究了价格固定、选址固定和价格及选址都不固定情况下的选址定价问题。特别讨论了等效用点和市场范围的关系,得到了均衡解及其存在的条件。（4）充电站定容配置:将服务质量分别定义为服务效率和服务可靠性,用Cramér-Lundberg模型刻画了电池储能系统剩余容量随到访电动汽车充电需求变化的过程。得到了服务质量与相关参数的关系,确定了充电站的最优初始配置。（5）车位共享:提出了两种共享模式:商家互相共享车位和商家组成联盟对从第三方获得的车位进行成本分摊。研究了商家互相共享车位的条件,利用合作博弈中的多种成本分摊模型求解了商家组成联盟对从第三方获得的车位进行成本分摊的问题。
丁显豪[8]（2020）在《商用半挂车车道保持控制策略开发与验证》文中研究说明商用半挂车运送货物体积大、吨位高极其适合长途运输,已成为公路运输的主要载体,长途高速公路运输过程中驾驶员极易产生驾驶疲劳是产生交通安全隐患的重要原因,因此商用车主动安全系统的开发及其重要。高级辅助驾驶系统能够根据外界环境变化进行综合决策和分析为驾驶员提供行车指导,某些系统能够在没有驾驶员参与的条件下实现基本的主动控制命令,对提高车辆主动安全性具有十分重要的作用。本文基于电液耦合转向系统和电控气压制动系统开发了适应于商用半挂车的车道偏离预警和车道保持主动控制策略并搭建了商用半挂车转向-制动试验平台对控制算法进行试验验证,本文具体研究内容如下:（1）对驾驶员意图判断进行了探讨分析,根据驾驶员对整车输入接口（转向盘、制动踏板、加速踏板）结合法律法规,提出一种基于驾驶员操作状态辨识的驾驶员意图判断模型,并基于商用半挂车驾驶模拟器采集了18组驾驶员驾驶行为参数对转向盘力矩阈值、制动/加速踏板开度阈值进行了的标定。分析了商用半挂车在高速行驶过程中直线和曲线两种工况下的车道偏离形式以及各个预警算法的优缺点,以车辆偏离速度大小为纽带搭建了基于FOD和TLC融合预警算法实现了更为准确和优质的预警算法开发。随后通过直线仿真分析,从驾驶员驾驶心理因素和生理因素两个方面探究不同驾驶员驾驶风格对预警算法的影响。（2）为了能够实现预警后车辆的主动控制,本文基于商用半挂车简化的三轴3-dof车辆模型结合预瞄跟随理论创新性的建立了适应于商用半挂车的驾驶员模型,为了实现更为精确控制车辆位置控制,在此基础之上根据牵引车质心与道路中心的侧向位移偏差为输入在原有驾驶员模型的基础之上完成了基于侧向位移偏差模糊PID补偿控制的驾驶员模型优化并在所搭建的电液耦合转向系统上完成模型验证工作。为了获取较为理想的车辆行驶轨迹,建立了更为精确的六轴3-dof半挂车模型,通过分析计算牵引车-半挂车质心与道路中心位置关系得到理想铰接角大小和理想的半挂车横摆角速度,并将其与TruckSim整车模型中实际的横摆角速度的差值作为输入的控制量建立了单神经元自适应PID控制算法,计算得到分配给牵引车和半挂车的横摆力矩值,通过力矩分配法则在所建立的EBS制动系统逆模型完成上层横摆力矩值到各个制动车轮制动气室压力的转换,从而实现商用半挂车车道保持控制算发的闭环控制。（3）本文在课题组原有商用车电液耦合转向试验台和商用车电控气压制动试验台的基础之上组合搭建了商用半挂车转向-制动硬件在环仿真平台。驾驶模拟器将电偶耦合转向系统和电控气压制动系统嵌入到TruckSim动力模型中代替原有的数学仿真模型,借助MATLAB/Simulink搭建实现偏离预警算法和车道保持控制算法,利用LabView-RT和TruckSim-RT结合PXI-1042Q机箱实现商用半挂车车辆模型的硬件在环,利用dSpace和Micro AutoBox软件完成控制策略的编译和下载,通过控制车辆的转向盘转角和各个制动气室的制动压力,完成了商用半挂车车道偏离预警算法和车道保持主动控制算法的直线工况和曲线工况的硬件在环验证工作。
袁传平[9]（2020）在《基于DDPG算法的船舶避碰路径规划研究》文中研究说明随着内河水运业的快速发展,运输船舶日渐增加,船舶航行安全受到越来越多的关注。船舶避碰作为船舶航行安全的核心问题,逐渐成为当前众多学者研究的热点。深度强化学习是一种通过与环境交互学习得到优秀策略的算法,目前在车辆自动驾驶领域研究中取得了突破性的进展。船舶避碰的过程与车辆的自动驾驶具有很高的相似性,部分在车辆驾驶领域的研究成果可以应用到船舶避碰研究中。本文主要采用了基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,简称DDPG）的强化学习算法,并结合船舶航行特征,对船舶的智能避碰路径规划开展了研究。本文通过构建“天地图”与船舶自动识别系统融合的狭窄水域船舶领域数学模型,建立了高度真实的船舶避碰仿真环境,开展基于DDPG算法的船舶避碰路径规划研究。为提高游船船舶领域的精确度,本文基于周庄水域实际航道环境,并结合AIS数据和人为观测数据构建了改进的游船船舶领域模型。为搭建基于DDPG算法的船舶避碰路径规划框架,本文设计了 DDPG算法的状态、动作、奖励值以及神经网络结构;通过在训练中模拟船舶的各种会遇场景,实现了船舶在不同会遇场景下的避碰路径规划;针对DDPG算法探索效率和样本利用效率不足的问题,本文提出了失败区域重点学习的改进策略。该策略通过在失败区域的反复探索学习,增加经验池中该区域数据的多样性,提高算法的学习效率和学习速度。仿真实验表明,基于失败区域重点学习的改进DDPG算法在学习速率和学习效果上都优于原始DDPG算法。本文将船舶避碰路径规划模型应用于周庄旅游水上航线,实现对游船路径的智能规划,降低了游船与货船共线航行时的碰撞风险,进一步提高了游船航行时的安全,切实保障游客的生命财产安全。
胡浩然[10]（2020）在《四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动控制与ABS控制研究》文中指出电动汽车近年来发展迅速,轮毂电机电动车辆不仅具有电动车的优点,同时可以发挥轮毂电机的优势,因此轮毂电机车辆拥有广阔的发展前景。制动能量回收技术能够有效提高电动汽车的行驶里程,是节能减排的有效方法,轮毂电机能够较方便地实现制动能量回收。因此本文将以四轴轮毂电机重型电动车辆作为研究主体,对其制动系统的控制进行研究。本文基于四轴重型车辆的特点对其制动系统进行了改进设计,设计了新型的液压制动控制单元,并对多轴车的制动力分配进行了研究。之后完成了车辆的制动能量回收控制策略和防抱死控制策略。并进行了仿真平台的建立和控制策略的仿真实验。最后对新型液压控制单元的可行性进行了硬件在环实验验证。具体研究内容由以下四项组成:1、首先对影响车辆制动系统的性能和制动能量回收性能的因素进行了分析,并结合四轴重型车辆和其结构特点对液压制动系统进行了改进设计,确定了电液复合再生制动系统的整体结构。随后完成了四轴车制动动力学模型的建立,设计了四轴车各车轴制动力分配方案。基于所设计的电液复合再生制动系统对再生制动控制策略和电机制动力-液压制动力的分配策略进行了设计。最后设计了基于纯电机控制的制动防抱死控制策略;2、对所设计控制策略进行仿真平台的搭建。运用TruckSim搭建四轴车整车模型,运用AMESim搭建了液压制动控制单元、电机制动单元和储能装置模型,在Simulink中对再生制动控制策略和防抱死控制策略进行了搭建。之后于AMESim中先对所搭建的液压制动控制单元和电机制动单元进行了准确性和可行性仿真验证,在TruckSim中运用其自带工况对四轴车各车轴理想制动力分配策略进行了仿真验证,为之后三平台联合仿真建立基础;3、之后对再生制动的评价指标进行了确定,并确定了再生制动仿真实验的工况选择。进行了三平台联合仿真实验,在常规制动工况下对电液复合再生制动系统的制动性能和能量回收能力进行仿真验证,其主要包括在各定附着路面上以不同初速度和制动强度下的直线再生制动工况。在各湿滑、低附着路面仿真工况对电液复合再生制动系统的防抱死性能进行仿真验证,其主要包括雪地、湿沥青路面的定、变附着系数路面,和其两者的对接路面的制动工况。其结果表明所设计的四轴车再生制动系统在此控制策略下具有较好的制动效能和能量回收能力,同时能够在防抱死控制下可以使车轮滑移率在理想滑移率附近,拥有较好的防抱死能力。4、最后对新型液压制动单元进行硬件在环台架试验,以ESC液压控制单元为控制原型,控制增压阀,对新型液压制动单元的响应速度和准确性进行了实验验证,并确定了增压阀的最佳占空比。为后续的再生制动系统研究打下了基础。
二、网络汽车快速驶向21世纪（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、网络汽车快速驶向21世纪（论文提纲范文）
（1）博弈场景下自动驾驶车辆通行避撞研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自动驾驶车辆的研究现状与关键技术 |
| 1.2.2 交叉路口车辆通行问题的研究现状 |
| 1.2.3 智能体博弈论的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容、技术路线与章节安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文技术路线 |
| 1.3.3 本文章节安排 |
| 第2章 基于多智能体交互的无信号灯交叉路口自动驾驶车辆非合作动态博弈决策 |
| 2.1 智能网联环境下多智能体信息交互与研究问题陈述 |
| 2.2 博弈论概述 |
| 2.2.1 博弈论的发展 |
| 2.2.2 博弈论的构成和分类 |
| 2.2.3 纳什定理与纳什均衡 |
| 2.3 非合作动态博弈模型 |
| 2.3.1 动态博弈表述 |
| 2.3.2 多智能体博弈构成 |
| 2.3.3 非合作动态博弈范式 |
| 2.4 博弈交互通行决策收益指标设计 |
| 2.4.1 融合心理预期的安全性收益 |
| 2.4.2 考虑舒适节油的平顺性收益 |
| 2.4.3 利于道路通行效率的快速通行收益 |
| 2.4.4 考虑车间距的周围空间收益 |
| 2.5 驾驶风格个性化与优化目标函数 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于可切换博弈模式的博弈交互决策模型求解 |
| 3.1 不同量纲收益指标归一化 |
| 3.2 N个智能体动态博弈一般式构建与优化求解方法 |
| 3.2.1 序贯行动的策略选择机理 |
| 3.2.2 动态博弈树展开与逆向递归法求解 |
| 3.3 滚动阶段博弈的子博弈精炼纳什均衡插值化 |
| 3.3.1 常见插值法 |
| 3.3.2 三次样条插值法 |
| 3.4 博弈系统轻量化与可切换的博弈模式设计 |
| 3.4.1 智能体车辆实时加入或退出博弈机制与判定条件 |
| 3.4.2 所有车辆或任意三车驶离冲突区域 |
| 3.4.3 任意二车驶离冲突区域 |
| 3.4.4 任意一车驶离冲突区域 |
| 3.4.5 无车辆驶离冲突区域 |
| 3.5 依据驾驶风格辨识时变重规划阶段博弈序贯行动顺序 |
| 3.5.1 驾驶风格特征参数与辨识 |
| 3.5.2 驾驶风格指数的构建 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 自动驾驶车辆通行避撞方法仿真验证及分析 |
| 4.1 仿真平台介绍与仿真环境搭建 |
| 4.2 自动驾驶车辆非合作动态博弈交互决策算法仿真验证及分析 |
| 4.2.1 自动驾驶车辆驾驶风格变化对多智能体博弈交互的影响 |
| 4.2.2 多车差异化状态参数与驾驶风格对四车博弈交互的混合影响 |
| 4.2.3 补充仿真实验说明 |
| 4.3 可时变阶段博弈序贯行动顺序仿真验证及分析 |
| 4.3.1 环境车辆差异对博弈交互的影响 |
| 4.3.2 车辆差异化状态参数与驾驶风格对博弈交互的混合影响 |
| 4.3.3 道路通行权保持情况 |
| 4.3.4 相同状态参数与驾驶风格车辆博弈交互 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）车辆AEB系统防撞预警控制及仿真测试方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆AEB系统研究现状 |
| 1.2.2 车辆AEB系统测试方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 车辆AEB系统防撞预警控制总体方案设计 |
| 2.1 AEB系统组成及功能 |
| 2.2 AEB系统总体方案设计 |
| 2.3 实现总体设计方案的关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 车辆动力学系统建模 |
| 3.1 车辆纵向动力学系统建模 |
| 3.2 车辆逆纵向动力学模型建立 |
| 3.2.1 节气门开度控制及制动压力控制切换模型 |
| 3.2.2 节气门控制模型 |
| 3.2.3 制动压力控制模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 车辆AEB系统危险状态判断 |
| 4.1 横向危险状态判断 |
| 4.1.1 目标分类 |
| 4.1.2 横向危险状态判断原则 |
| 4.2 纵向危险状态判断 |
| 4.2.1 安全时间模型建立 |
| 4.2.2 纵向危险状态判断原则 |
| 4.3 基于V2V的行人危险状态判断 |
| 4.3.1 V2V技术分析及其在鬼探头场景的应用 |
| 4.3.2 被遮挡行人和主车相对位置及运动状态计算 |
| 4.3.3 行人危险状态判断指标和判断原则 |
| 4.4 防撞预警控制策略设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 车辆 AEB 系统分层控制器设计 |
| 5.1 分层控制系统 |
| 5.2 基于模糊控制的上层控制器设计 |
| 5.2.1 模糊控制基本原理 |
| 5.2.2 模糊控制器的设计 |
| 5.3 基于PID的下层控制器设计 |
| 5.3.1 PID控制基本原理 |
| 5.3.2 PID控制器的设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于虚拟场景的AEB系统防撞预警控制仿真验证 |
| 6.1 联合仿真平台搭建 |
| 6.1.1 Prescan参数设置及虚拟测试场景建立 |
| 6.1.2 Carsim参数设置 |
| 6.1.3 Simulink参数设置 |
| 6.2 仿真结果分析 |
| 6.2.1 前车静止测试场景 |
| 6.2.2 前车缓速行驶测试场景 |
| 6.2.3 前车紧急制动测试场景 |
| 6.2.4 行人近端穿行测试场景 |
| 6.2.5 十字路口“鬼探头”测试场景 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（3）考虑交通拥堵的危险品配送车辆调度干扰管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 第2章 危险品配送车辆调度及干扰管理基础理论 |
| 2.1 配送调度基础理论 |
| 2.1.1 配送的含义 |
| 2.1.2 配送的基本流程 |
| 2.1.3 车辆调度的含义 |
| 2.1.4 配送调度的作用 |
| 2.2 干扰管理基础理论 |
| 2.2.1 干扰管理的含义 |
| 2.2.2 干扰管理的主要内容 |
| 2.2.3 干扰管理方法与其他方法的区别 |
| 2.2.4 车辆调度的干扰管理方法综述 |
| 2.3 危险品车辆调度基础理论 |
| 2.3.1 危险品的含义 |
| 2.3.2 危险品运输的特点 |
| 2.3.3 危险品车辆调度的一般模型及算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑交通拥堵的危险品车辆调度干扰管理模型 |
| 3.1 危险品车辆调度初始模型 |
| 3.1.1 运输风险量化处理 |
| 3.1.2 问题描述 |
| 3.1.3 参数定义及符号说明 |
| 3.1.4 初始模型构建 |
| 3.2 交通拥堵理论及干扰发生后的扰动辨识 |
| 3.2.1 交通拥堵的理论 |
| 3.2.2 交通拥堵发生后的扰动辨识 |
| 3.2.3 交通拥堵发生后的扰动判定 |
| 3.2.4 交通拥堵发生后的干扰分析 |
| 3.3 交通拥堵发生后扰动的度量 |
| 3.3.1 运输风险偏离的度量 |
| 3.3.2 运输路径偏离的度量 |
| 3.3.3 企业成本偏离的度量 |
| 3.4 考虑交通拥堵的危险品车辆调度干扰管理模型 |
| 3.4.1 参数定义及符号说明 |
| 3.4.2 干扰管理模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 扰动恢复的灾变遗传算法 |
| 4.1 遗传算法 |
| 4.1.1 基本含义 |
| 4.1.2 遗传算法的基本要素和操作流程 |
| 4.1.3 遗传算法的基本流程 |
| 4.1.4 遗传算法的特点 |
| 4.2 扰动恢复的灾变遗传算法 |
| 4.2.1 引入灾变算子 |
| 4.2.2 扰动恢复的灾变遗传算法基本流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 G公司危险品车辆调度干扰管理研究 |
| 5.1 公司概况 |
| 5.2 数据获取和模型参数设定 |
| 5.2.1 数据获取 |
| 5.2.2 参数选择 |
| 5.3 结果分析与比较 |
| 5.3.1 结果分析 |
| 5.3.2 结果比较 |
| 5.4 对G公司的建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）实验伦理学视阈下的道德认知与判断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、选题依据及价值 |
| 二、国内外研究综述 |
| 1.国外研究现状 |
| 2.国内研究现状 |
| 三、研究思路及方法 |
| 1.研究目标和思路 |
| 2.研究方法 |
| 四、创新点与不足之处 |
| 第一章 实验伦理学视阈下道德认知与判断的神经生理基础 |
| 第一节 道德活动的生理基础:神经元与神经递质 |
| 一、神经元生长与道德认知的生成 |
| 二、镜像神经元与道德共情 |
| 三、神经递质与道德自控 |
| 四、道德认知与认知神经的心理–物理关系解读 |
| 第二节 道德认知判断的脑基础与自由意志 |
| 一、大脑“准备电位”与道德责任追溯的源头 |
| 二、意志自由与神经元的随机涨落 |
| 三、里贝特实验与意志自由的阈限 |
| 第二章 道德认知与判断研究的直觉之辩 |
| 第一节 道德认知与判断的直觉蕴含 |
| 一、道德认知与判断模型的直觉嬗变 |
| 二、道德认知与判断的影响变量 |
| 第二节 大众直觉与哲学家直觉之辩 |
| 一、大众直觉的思想实验转译与数理依据 |
| 二、“专家直觉”与“哲学家直觉”的距离 |
| 三、来自实验哲学的反驳 |
| 四、专家直觉的四类局限 |
| 五、大众直觉的证据性意义 |
| 第三章 电车困境道德认知判断的文化差异 |
| 第一节 电车困境扩展三情境实验 |
| 一、引言 |
| 二、实验方法 |
| 三、实验数据 |
| 四、实验结果讨论 |
| 第二节 电车-天桥困境扩展四情境实验 |
| 一、引言 |
| 二、实验方法 |
| 三、实验数据 |
| 四、实验结果讨论 |
| 第四章 无人驾驶道德算法的电车困境实验解析 |
| 第一节 无人驾驶算法的道德困境 |
| 第二节 实验方法 |
| 一、被试 |
| 二、实验设计 |
| 三、情境材料 |
| 四、数据分析方法 |
| 第三节 实验数据 |
| 一、情境选择数据 |
| 二、道德接受度数据 |
| 第四节 实验结果讨论 |
| 一、无人驾驶道德算法标准:道德偏好vs.选择偏好 |
| 二、无人驾驶道德算法方向:功利主义vs.利己主义 |
| 三、无人驾驶道德算法类型:个人化算法vs.强制型算法 |
| 四、无人驾驶电车困境的道德算法走向何方 |
| 第五章 道德系统中认知信息的ERP脑电研测 |
| 第一节 引言 |
| 一、事件相关电位(ERP)与晚正复合成分(LPC) |
| 二、晚正复合电位(LPC)与道德越轨行为的认知解析 |
| 三、诚实认知信息的ERP脑电实验范式 |
| 第二节 实验方法 |
| 一、被试 |
| 二、实验设计 |
| 三、实验流程 |
| 三、ERP脑电实验程序 |
| 四、脑电数据采集与处理 |
| 五、数据分析方法 |
| 第三节 实验数据 |
| 一、按键反应时对比 |
| 二、脑电数据对比 |
| 三、实验后问卷数据对比 |
| 第四节 实验结果讨论 |
| 一、P300 事件相关电位与道德行为中的理性认知 |
| 二、道德行为的诚实认知信息与行动意向 |
| 三、P300 脑电位反应时与道德活动的知行时序 |
| 第六章 道德认知与判断实验伦理学研究的知行关系向度 |
| 第一节 知行背离的实验伦理学溯因 |
| 一、知行相背:三垂线实验与行为的环境影响 |
| 二、知行不一:盖奇案例与道德行为的脑区功能影响 |
| 三、知行困境:道德两难中情感与认知之争 |
| 第二节 实验伦理学视阈下知行关系的解读 |
| 一、知行连动:白象效应的启示 |
| 二、知行合一:情感与理性的交互作用 |
| 三、知行互助:意志力与新年决心效应 |
| 四、知行协调:环境的双重效应 |
| 第三节 实验伦理学研究对道德知行的启示 |
| 第七章 道德认知与判断的实验伦理学路径反思 |
| 第一节 道德研究的实验伦理学方法论意义 |
| 第二节 实验方法的局限性反思 |
| 第三节 “是”与“应该”由分离到融合的路径思考 |
| 结语 |
| 引注文献 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（5）定制客运选择行为分析与动态运行计划优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 核心概念与研究界定 |
| 1.2.1 核心概念 |
| 1.2.2 研究界定 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线与论文结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 研究综述 |
| 2.1 出行方式选择行为 |
| 2.1.1 出行方式选择行为影响因素 |
| 2.1.2 出行方式选择行为模型 |
| 2.1.3 研究现状分析与总结 |
| 2.2 站点设置 |
| 2.2.1 站点的选址问题 |
| 2.2.2 交通轨迹数据挖掘 |
| 2.2.3 研究现状分析与总结 |
| 2.3 线路与时刻表优化 |
| 2.3.1 线路优化 |
| 2.3.2 线路与时刻表的同步优化 |
| 2.3.3 研究现状分析与总结 |
| 2.4 本章小节 |
| 3 定制客运服务特征与选择行为调查 |
| 3.1 定制客运服务特征 |
| 3.1.1 定制客运特点 |
| 3.1.2 定制客运服务模式 |
| 3.1.3 定制客运运营流程 |
| 3.1.4 运行计划优化的关键要素分析 |
| 3.2 定制客运选择行为调查设计与实施 |
| 3.2.1 调查客运站客流时空分布特征 |
| 3.2.2 调查方法和问卷设计 |
| 3.2.3 调查实施 |
| 3.3 定制客运选择行为调查数据分析 |
| 3.3.1 社会经济属性分析 |
| 3.3.2 出行和选择意向特征分析 |
| 3.3.3 心理潜变量数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 定制客运选择行为建模及其机理研究 |
| 4.1 考虑心理潜变量的定制客运选择行为建模 |
| 4.1.1 出行方式选择影响因素及其作用过程 |
| 4.1.2 模型变量选择 |
| 4.1.3 模型构建 |
| 4.2 MIMIC模型估计与定制客运选择意向机理 |
| 4.2.1 MIMIC模型估计 |
| 4.2.2 社会经济属性与潜变量的关系分析 |
| 4.2.3 潜变量间及其与测量指标变量的关系分析 |
| 4.3 ICLV模型估计与定制客运选择行为机理 |
| 4.3.1 模型估计 |
| 4.3.2 不同属性变量对定制客运选择行为的作用机理 |
| 4.3.3 考虑潜变量对定制客运选择行为机理解析的影响 |
| 4.4 出行时间与票价对定制客运选择行为的影响 |
| 4.4.1 出行时间与票价的弹性分析 |
| 4.4.2 不同服务水平与票价组合的场景设计 |
| 4.4.3 不同场景对定制客运分担率的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 定制客运动态站点设置优化研究 |
| 5.1 考虑班车轨迹数据的动态站点设置问题研究框架 |
| 5.1.1 动态站点设置问题描述 |
| 5.1.2 班车停留轨迹数据特征 |
| 5.1.3 研究框架 |
| 5.2 基于轨迹数据的班车停留站点提取方法及实证研究 |
| 5.2.1 轨迹数据预处理 |
| 5.2.2 提取方法 |
| 5.2.3 实证与分析 |
| 5.3 基于预约点与潜在站点的动态站点设置优化模型 |
| 5.3.1 预约点集的确定 |
| 5.3.2 优化模型建立 |
| 5.3.3 改进遗传算法 |
| 5.4 算例研究 |
| 5.4.1 算例背景 |
| 5.4.2 服务区域与需求数据的设定 |
| 5.4.3 站点设置结果 |
| 5.4.4 模型及算法比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 定制客运动态线路与时刻表优化研究 |
| 6.1 研究环境界定及支付意愿和动态票价函数定义 |
| 6.1.1 研究环境界定 |
| 6.1.2 变量说明 |
| 6.1.3 旅客支付意愿函数定义 |
| 6.1.4 动态票价函数定义 |
| 6.2 线路与时刻表优化模型建立及算法实现 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.2.3 遗传算法设计 |
| 6.2.4 算法步骤 |
| 6.3 算例研究基础数据与参数设定 |
| 6.3.1 算例背景 |
| 6.3.2 基础数据 |
| 6.3.3 参数设定 |
| 6.4 班车客运与定制客运的运营效果及对比分析 |
| 6.4.1 班车客运的运营效果 |
| 6.4.2 定制客运的运营效果 |
| 6.4.3 运营效果对比分析 |
| 6.5 考虑车辆配置的运营效果与关键参数灵敏度分析 |
| 6.5.1 考虑车辆配置的定制客运运营效果分析 |
| 6.5.2 动态票价函数的灵敏度分析 |
| 6.5.3 不同预约出行需求量的灵敏度分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要工作及研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 道路客运出行行为调查问卷 |
| 附录 B 旅客预约出行需求数据 |
| 附录 C 动态线路与时刻表优化计算结果 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）城市交通系统无模型自适应宏观边界控制方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略词对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 城市交通流理论简介 |
| 1.3 城市道路交通控制历史与分类 |
| 1.4 宏观基本图和城市交通宏观边界控制概述 |
| 1.4.1 宏观基本图 |
| 1.4.2 城市交通宏观边界控制 |
| 1.5 无模型自适应控制理论及应用 |
| 1.5.1 无模型自适应控制的理论研究 |
| 1.5.2 无模型自适应控制的应用研究 |
| 1.6 论文的主要工作和组织结构 |
| 1.6.1 论文的主要工作 |
| 1.6.2 论文的组织结构 |
| 2 基于分散估计分散控制型MFAC的大规模城市交通路网边界控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大规模多区域城市交通路网的宏观模型 |
| 2.2.1 大规模多区域城市路网模型 |
| 2.2.2 城市路网宏观交通模型的离散化 |
| 2.2.3 大规模多区域路网内的车辆路径选择行为 |
| 2.3 DED-MFAC边界控制方法设计 |
| 2.3.1 大规模城市交通系统的分解及子系统间的互联影响描述 |
| 2.3.2 带有互联影响的子系统动态线性化数据建模技术 |
| 2.3.3 DED-MFAC宏观边界控制方法设计 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 集中式带约束无模型自适应边界控制与路径诱导 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中规模城市交通系统的带约束无模型自适应边界控制 |
| 3.2.1 中规模两区域城市路网宏观交通模型 |
| 3.2.2 带约束无模型自适应宏观边界控制设计 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 大规模城市路网的带约束无模型自适应边界控制与路径诱导 |
| 3.3.1 多区域城市路网的交通动态 |
| 3.3.2 多区域城市路网的边界控制与路径诱导设计 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 带约束无模型自适应预测边界控制与路径诱导 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 中规模城市交通系统的无模型自适应预测边界控制 |
| 4.2.1 边界控制器设计 |
| 4.2.2 仿真分析 |
| 4.3 大规模城市路网的无模型自适应预测边界控制和路径诱导 |
| 4.3.1 大规模多区域城市交通系统描述 |
| 4.3.2 紧格式带约束无模型自适应预测边界控制和路径诱导方法设计 |
| 4.3.3 偏格式带约束无模型自适应预测边界控制和路径诱导方法设计 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（7）电动汽车分时租赁市场要素配置策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.4 论文结构及创新 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 背景介绍 |
| 2.1.1 共享经济 |
| 2.1.2 电动汽车 |
| 2.1.3 分时租赁 |
| 2.2 一些经济学概念的应用 |
| 2.2.1 产品差异化 |
| 2.2.2 价格歧视 |
| 2.2.3 经济剩余 |
| 2.3 问题及方法综述 |
| 2.3.1 分时租赁定价问题及方法综述 |
| 2.3.2 车辆调度问题及方法综述 |
| 2.3.3 充电站选址和定价问题及方法综述 |
| 2.3.4 充电站定容配置问题及方法综述 |
| 2.3.5 车位共享问题及方法综述 |
| 2.4 小结 |
| 3 分时租赁定价策略研究 |
| 3.1 随机效用 |
| 3.2 均衡价格的存在唯一性 |
| 3.3 敏感性分析 |
| 3.4 数值解 |
| 3.5 小结 |
| 4 车辆调度策略研究 |
| 4.1 需求函数 |
| 4.2 最优价格与需求价格弹性的关系 |
| 4.3 车辆短缺对经济剩余的影响 |
| 4.4 车辆调度模型 |
| 4.4.1 不调度模型 |
| 4.4.2 基于商家调度的模型 |
| 4.4.3 基于用户调度的模型 |
| 4.5 算例 |
| 4.5.1 假设 |
| 4.5.2 模拟仿真结果 |
| 4.6 小结 |
| 5 充电站选址和定价策略研究 |
| 5.1 Hotelling充电站选址模型 |
| 5.1.1 等效用点 |
| 5.1.2 均衡存在性 |
| 5.1.3 敏感性分析 |
| 5.2 Hotelling充电站定价模型 |
| 5.2.1 等效用点 |
| 5.2.2 均衡存在性 |
| 5.2.3 敏感性分析 |
| 5.3 Hotelling充电站选址和定价模型 |
| 5.3.1 等效用点和市场范围 |
| 5.3.2 选址策略 |
| 5.3.3 均衡存在性 |
| 5.4 关于假设②~*的证明 |
| 5.5 小结 |
| 6 充电站定容配置策略研究 |
| 6.1 充电站排队服务系统分析 |
| 6.1.1 生灭过程 |
| 6.1.2 稳态分布 |
| 6.1.3 等待时间 |
| 6.1.4 逗留时间 |
| 6.2 服务机制 |
| 6.3 服务质量 |
| 6.3.1 服务效率 |
| 6.3.2 服务可靠性 |
| 6.4 经济性分析 |
| 6.5 算例 |
| 6.5.1 参数与假设 |
| 6.5.2 模拟仿真结果 |
| 6.6 小结 |
| 7 车位共享策略研究 |
| 7.1 商家互相共享车位模型 |
| 7.1.1 车位共享条件 |
| 7.1.2 车位共享利润 |
| 7.1.3 算例 |
| 7.2 第三方车位共享模型 |
| 7.2.1 合作博弈 |
| 7.2.2 车位共享成本分摊模型 |
| 7.2.3 算例 |
| 7.3 小结 |
| 8 总结 |
| 8.1 主要成果 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| B.作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| C.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（8）商用半挂车车道保持控制策略开发与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 商用车车道偏离辅助驾驶系统研究意义 |
| 1.2 车道偏离预警及车道保持辅助驾驶系统研究现状 |
| 1.2.1 车道偏离预警概述 |
| 1.2.2 车道保持概述 |
| 1.2.3 车道偏离预警与车道保持应用现状 |
| 1.2.4 研究现状对比分析 |
| 1.3 本文内容及章节安排 |
| 第2章 商用半挂车车道偏离预警算法开发 |
| 2.1 驾驶员驾驶意图判断 |
| 2.1.1 驾驶员驾驶意图辨识模型 |
| 2.1.2 驾驶员驾驶意图模型参量获取 |
| 2.1.3 驾驶员驾驶意图参数结果 |
| 2.2 车道偏离预警算法 |
| 2.2.1 融合预警算法搭建 |
| 2.2.2 仿真结果分析 |
| 2.3 驾驶员类型对算法影响分析 |
| 2.3.1 驾驶员生理因素影响分析 |
| 2.3.2 驾驶员心理因素影响分析 |
| 2.3.3 综合分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 商用半挂车车道保持主动控制策略开发 |
| 3.1 电液耦合转向系统模型 |
| 3.1.1 电液耦合转向系统模型搭建 |
| 3.1.2 电液耦合转向系统仿真验证 |
| 3.2 驾驶员模型 |
| 3.2.1 商用半挂车最优预瞄驾驶员模型 |
| 3.2.2 基于模糊PID补偿的驾驶员模型优化 |
| 3.2.3 仿真结果分析 |
| 3.3 基于EBS的差动制动控制 |
| 3.3.1 理想控制状态参数获取 |
| 3.3.2 理想运动几何关系 |
| 3.3.3 单神经元自适应PID控制的横摆力矩获取 |
| 3.3.4 制动系统逆模型及力矩分配 |
| 3.4 控制策略仿真验证 |
| 3.4.1 直线工况仿真分析 |
| 3.4.2 曲线工况分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 商用半挂车转向-制动试验台开发与控制策略验证 |
| 4.1 硬件在环试验台搭建 |
| 4.1.1 电液耦合转向系统硬件组成 |
| 4.1.2 电控气压制动系统硬件组成 |
| 4.1.3 实时仿真软硬平台及控制信号流 |
| 4.2 执行机构响应与参数调试 |
| 4.2.1 加速和制动踏板响应曲线 |
| 4.2.2 转向机转角跟随曲线 |
| 4.2.3 各个车轴左右气室压力相应曲线 |
| 4.3 控制策略硬件在环验证 |
| 4.3.1 试验台快速原型 |
| 4.3.2 直线偏离工况硬件在环验证 |
| 4.3.3 曲线偏离工况硬件在环验证 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 致谢 |
（9）基于DDPG算法的船舶避碰路径规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 全文内容安排 |
| 第二章 基于DDPG算法的船舶避碰理论研究 |
| 2.1 强化学习概述 |
| 2.1.1 马尔可夫决策过程 |
| 2.1.2 强化学习算法分类 |
| 2.2 DDPG算法 |
| 2.2.1 DQN算法 |
| 2.2.2 基于DDPG的船舶避碰路径规划原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于AIS和“天地图”的船舶仿真环境研究 |
| 3.1 “天地图”离线地图的构建 |
| 3.1.1 “天地图”的概述 |
| 3.1.2 “天地图”离线瓦片地图 |
| 3.2 AIS系统介绍 |
| 3.2.1 AIS系统产生的背景 |
| 3.2.2 AIS系统的组成 |
| 3.2.3 AIS系统的船舶避碰作用 |
| 3.2.4 AIS数据解析 |
| 3.3 基于AIS数据及观察法结合的船舶领域模型改进研究 |
| 3.3.1 经典船舶领域模型 |
| 3.3.2 游船船舶领域改进模型 |
| 3.3.3 船舶领域在仿真环境中的显示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 船舶避碰路径规划算法设计与仿真 |
| 4.1 DDPG算法设计 |
| 4.1.1 DDPG算法的状态设计 |
| 4.1.2 DDPG算法的动作设计 |
| 4.1.3 DDPG算法的奖励设计 |
| 4.1.4 DDPG网络结构设计 |
| 4.2 算法模型训练 |
| 4.2.1 会遇场景模拟 |
| 4.2.2 探索噪声的选择 |
| 4.2.3 船舶避碰路径规划算法的训练 |
| 4.3 船舶避碰仿真实验 |
| 4.4 基于失败区域重点学习的改进DDPG算法 |
| 4.5 改进DDPG算法学习效果比较 |
| 4.6 预测航迹与真实航迹比较 |
| 4.6.1 传统船舶领域模型和改进船舶领域的仿真结果比较 |
| 4.6.2 原始DDPG算法和改进DDPG算法仿真结果比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于DDPG算法的游船避碰路径规划应用 |
| 5.1 应用背景 |
| 5.2 周庄指挥中心游船避碰路径规划系统实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动控制与ABS控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 轮毂电机驱动汽车概述 |
| 1.3 电液复合制动系统概述及国内外研究现状 |
| 1.3.1 电液复合制动系统概述 |
| 1.3.2 国外电液复合制动系统研究现状 |
| 1.3.3 国内电液复合制动系统研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 电液复合再生制动系统设计 |
| 2.1 电液复合再生制动系统性能分析 |
| 2.1.1 电液复合再生制动系统制动性能分析 |
| 2.1.2 电液复合再生制动系统再生制动性能分析 |
| 2.2 四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动系统设计 |
| 2.2.1 四轴轮毂电机电液复合再生制动系统结构系统方案 |
| 2.2.2 新型液压控制单元设计 |
| 2.2.3 四轴轮毂电机车辆驱动与制动集成装置 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 四轴轮毂电机车辆电液再生复合制动控制策略设计 |
| 3.1 四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动系统制动力分配策略 |
| 3.1.1 多轴车制动力模型和制动力分配 |
| 3.1.2 电液复合再生制动系统制动模式控制策略 |
| 3.1.3 纯电机再生制动模式制动力分配策略 |
| 3.1.4 电液复合再生制动模式制动力分配策略 |
| 3.2 四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动系统ABS控制策略 |
| 3.2.1 传统制动系统ABS控制方法分析 |
| 3.2.2 电液复合再生制动系统典型ABS控制方法分析 |
| 3.2.3 基于纯电机力矩调节的ABS控制策略 |
| 3.3 基于电机制动力矩和液压制动力矩协调控制的ABS研究 |
| 3.3.1 基于电机制动力矩和液压制动力矩协调控制的ABS控制策略 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动系统仿真平台搭建 |
| 4.1 四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动系统仿真平台总体构架 |
| 4.2 整车模型搭建 |
| 4.3 液压控制系统模型搭建 |
| 4.3.1 制动主缸等效模型 |
| 4.3.2 电磁阀等效模型 |
| 4.3.3 液压控制系统模型仿真验证 |
| 4.4 再生制动系统模型搭建与仿真验证 |
| 4.4.1 电机等效模型 |
| 4.4.2 电池等效模型 |
| 4.4.3 再生制动系统模型仿真验证 |
| 4.5 四轴车辆制动轴荷转移动力学模型验证 |
| 4.6 控制策略模型搭建 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 电液复合再生制动系统控制策略仿真 |
| 5.1 联合仿真工况选取及评价指标选取 |
| 5.1.1 电液复合再生制动工况选取 |
| 5.1.2 电液复合再生制动评价指标选取 |
| 5.2 单一路面常规直线制动工况仿真 |
| 5.2.1 制动强度z=0.2仿真 |
| 5.2.2 制动强度z=0.4仿真 |
| 5.2.3 制动强度z=0.7仿真 |
| 5.3 ABS制动典型工况仿真 |
| 5.3.1 雪地路面仿真 |
| 5.3.2 雨天沥青路面仿真 |
| 5.3.3 雪地路面驶向湿沥青路面仿真 |
| 5.3.4 湿沥青路面驶向雪地路面仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 液压控制单元测试试验 |
| 6.1 液压单元测试 |
| 6.1.1 测试准备 |
| 6.1.2 高频PWM控制下的高速电磁阀作为增压阀的试验 |
| 6.2 本章小结 |
| 第7章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所获得的科研成果 |
| 致谢 |
四、网络汽车快速驶向21世纪（论文参考文献）
- [1]博弈场景下自动驾驶车辆通行避撞研究[D]. 贾士政. 吉林大学, 2021(01)
- [2]车辆AEB系统防撞预警控制及仿真测试方法研究[D]. 郭文博. 重庆理工大学, 2021(02)
- [3]考虑交通拥堵的危险品配送车辆调度干扰管理研究[D]. 史盛坤. 河北工程大学, 2020(04)
- [4]实验伦理学视阈下的道德认知与判断[D]. 隋婷婷. 东南大学, 2020(02)
- [5]定制客运选择行为分析与动态运行计划优化研究[D]. 李军. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]城市交通系统无模型自适应宏观边界控制方法[D]. 雷霆. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]电动汽车分时租赁市场要素配置策略研究[D]. 朱磊. 重庆大学, 2020(02)
- [8]商用半挂车车道保持控制策略开发与验证[D]. 丁显豪. 吉林大学, 2020(08)
- [9]基于DDPG算法的船舶避碰路径规划研究[D]. 袁传平. 苏州大学, 2020(02)
- [10]四轴轮毂电机车辆电液复合再生制动控制与ABS控制研究[D]. 胡浩然. 吉林大学, 2020(08)