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题名基于NSGA-Ⅱ的智能车辆换道轨迹规划与优化
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作者
查云飞
张坤
沈磊
陈慧勤
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机构
福建理工大学福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室
杭州电子科技大学机械工程学院
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出处
《汽车工程学报》
2024年第6期970-980,共11页
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基金
福州市“揭榜挂帅”重大科技项目(2022-ZD-008)
福建省高校产学合作项目(2023H6019)。
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文摘
针对智能车辆三次B样条曲线换道轨迹规划算法中控制点位置难以确定的问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ的换道轨迹优化方法。采用三次B样条曲线规划了智能车辆换道轨迹,在低、中、高车速工况下,以换道轨迹长度及轨迹平均曲率为优化目标,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法对三次B样条曲线换道轨迹的控制点位置进行优化。为了验证优化后轨迹的可行性,进行仿真与实车验证。结果表明,在3种不同车速工况下,优化后换道轨迹在平均曲率、轨迹长度均有所减小,纵向位移与平均曲率分别减少了12.5%和12.0%、12.5%和40.0%、8.3%和15.4%;在联合仿真场景中,在10 m/s、20 m/s的低速、中速工况下,优化后轨迹跟踪最大横向误差小于0.1 m,在30 m/s的高速工况下,优化后轨迹跟踪最大横向误差不超过0.3 m;在实车验证中,优化前轨迹跟踪最大横向误差接近0.5 m,优化后轨迹跟踪最大横向误差不超过0.4 m,较优化前横向误差降低了20%以上。
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关键词
智能车辆
换道轨迹规划
NSGA-Ⅱ
三次B样条
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Keywords
intelligent vehicles
lane-change trajectory planning
NSGA-Ⅱ
cubic B-spline
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分类号
U461.6
[机械工程—车辆工程]
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题名基于时序特征的收费站在线流量预测模型
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作者
马飞凡
邹复民
廖律超
罗永煜
胡泽荣
陈文宇
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机构
福建理工大学福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室
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出处
《陕西科技大学学报》
2025年第3期190-201,216,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(62376059,41971340)
福建省科技厅高校产学合作项目(2021Y4019)。
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文摘
针对高峰时段车流量骤增导致的高速公路入口拥堵问题,以及现有研究在实时预测中对时间序列相似性和周期性特征挖掘不足的局限性,本文提出了一种基于时序特征的收费站在线流量预测模型FastDTW-ARMA_ONS-ORELM.该模型结合了FastDTW算法和ARMA_ONS算法,并将其嵌入到ORELM模型的特征提取过程中,旨在提升ORELM模型的特征提取效率和预测精度.首先,通过FastDTW算法和指数平滑法实时提取相似性特征,同时利用ARMA_ONS算法提取周期性特征.随后,将提取的时序特征输入ORELM模型进行下一时刻流量预测.实验结果表明,该模型相较于其他模型具有更优的性能表现,R 2值达到93%,且随着数据持续输入,其预测能力持续提升,可以为交通流量管控提供科学且可靠的决策支持.
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关键词
交通流量预测
FastDTW
在线递归极限学习机
时序特征提取
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Keywords
traffic flow prediction
FastDTW
online recurrent extreme learning machine
temporal feature extraction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术]
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