本期導(dǎo)讀

為了解決船舶部分場景中僅靠變向避讓效果差的問題，研究了多物標(biāo)環(huán)境下符合避碰規(guī)則的船舶可變速自動避碰決策方法?；诖皶鏊碾A段理論和船舶領(lǐng)域模型量化船舶碰撞危險(xiǎn)度，通過可變速M(fèi)MG模型和模糊自適應(yīng)PID航向控制方法推演船舶定、變速改向操縱過程。在此基礎(chǔ)上，改進(jìn)了基于操縱過程推演和速度障礙理論的動態(tài)可行操縱區(qū)間求解算法。以實(shí)船為仿真目標(biāo)，進(jìn)行了不同操縱方案下的對比實(shí)驗(yàn)和多物標(biāo)場景下的仿真實(shí)驗(yàn)。將程序運(yùn)行步長設(shè)置為1 s，結(jié)果表明：①預(yù)設(shè)他船位置（4 n mile，4 n mile），航向270，航速12 kn，本船位置（0 n mile，0 n mile），航向000，航速12 kn的交叉相遇態(tài)勢下，變向變速避讓和僅變向避讓采取操縱行動的最晚時(shí)間點(diǎn)分別為711 s和643 s；②在物標(biāo)較遠(yuǎn)的多物標(biāo)環(huán)境下，本船O保向保速至663 s，與目標(biāo)船TA，TC，TD構(gòu)成碰撞危險(xiǎn)，采取目標(biāo)航向、轉(zhuǎn)速區(qū)間為[48°,61°]、[75 r/min,85 r/min]中任意組合可讓清所有物標(biāo)。（黃立文，等：基于操縱過程推演的船舶可變速自動避碰決策方法）

準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)郵輪內(nèi)部空間乘客之間的伴隨關(guān)系，在室內(nèi)環(huán)境安裝UWB定位設(shè)備開展室內(nèi)人員定位實(shí)驗(yàn)。根據(jù)UWB定位的位置數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出結(jié)合室內(nèi)位置語義的Hausdorff-DBSCAN算法以聚類郵輪乘員軌跡，并利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對疑似伴隨關(guān)系對象進(jìn)行相似度變化趨勢的預(yù)測。傳統(tǒng)的Hausdorff算法在計(jì)算軌跡相似度時(shí)未考慮軌跡時(shí)序一致的問題，引入位置語義序列能夠較好地解決這個(gè)問題。改進(jìn)后的Hausdorff-DBSCAN算法的輸入為乘員軌跡數(shù)據(jù)集，根據(jù)軌跡整體相似度閾值選定聚類半徑，輸出具有伴隨關(guān)系的乘員軌跡聚類結(jié)果；LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以定長時(shí)間窗口的點(diǎn)鄰近度序列為輸入，預(yù)測后1個(gè)時(shí)刻點(diǎn)鄰近度值，結(jié)合軌跡相似度閾值和預(yù)測結(jié)果分析乘員伴隨關(guān)系的時(shí)序變化。利用Anylogic建模單層郵輪室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行乘員仿真得到的軌跡數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性。改進(jìn)的Hausdorff-DBSCAN算法的準(zhǔn)確率為0.920，召回率為0.950，F(xiàn)1值為0.934，準(zhǔn)確率高出對比算法至少5.7%，召回率高出對比算法至少8.0%，F(xiàn)1值高出對比算法至少6.7%。同時(shí)LSTM在預(yù)測郵輪乘員之間相似度變化時(shí)，收斂后的誤差值能保持在3%～4%左右，預(yù)測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性。（嚴(yán)思迅，等：基于UWB定位的郵輪乘員伴隨關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法）

針對斷頭路的存在會降低道路利用率、加劇交通擁堵等問題，構(gòu)建了斷頭路打通在路網(wǎng)結(jié)構(gòu)以及交通分配層面上的優(yōu)化評估方法。在路網(wǎng)結(jié)構(gòu)層面，采用社區(qū)探測對路網(wǎng)進(jìn)行劃分，獲取社區(qū)作為受斷頭路影響較大的路段組合；在交通分配層面，將斷頭路打通帶來的影響量化為路段平均速率的變化，構(gòu)造路網(wǎng)阻抗函數(shù)作為約束條件，在社區(qū)內(nèi)部進(jìn)行斷頭路打通前后2次交通分配；通過連續(xù)平均算法建立求解算法，選取2次用戶均衡狀態(tài)的路段平均速率變化百分比作為評價(jià)指數(shù)。以北京市朝陽區(qū)路網(wǎng)為算例進(jìn)行分析，結(jié)果表明：①900 pcu出行需求約束下，斷頭路打通的平均指數(shù)均值小于0.6%，表明在低負(fù)荷區(qū)域打通斷頭路不能帶來明顯的優(yōu)化；②在剩余3組較大出行需求約束下，打通跨社區(qū)斷頭路的評價(jià)指數(shù)均值（3.097%，1.833%，2.633%）都大于打通社區(qū)內(nèi)斷頭路（2.077%，1.785%，2.041%），在市政工程中應(yīng)該優(yōu)先考慮打通跨社區(qū)路段。（何偉濤，等：斷頭路打通場景下的路網(wǎng)優(yōu)化評估）

為提高智能車節(jié)點(diǎn)定位準(zhǔn)確率，研究了基于3D點(diǎn)云語義地圖表征的智能車定位方法。該方法分為3個(gè)部分：①基于三維激光點(diǎn)云的語義分割，包括地面分割，交通標(biāo)志牌分割和桿狀語義目標(biāo)分割；②面向智能車的點(diǎn)云語義地圖表征，利用分割的語義目標(biāo)投影，生成帶權(quán)有向圖，語義路，語義編碼，再以語義編碼和高精度GPS的全局位置組成語義地圖表征模型；③基于語義表征模型的智能車定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于語義編碼漸進(jìn)匹配的節(jié)點(diǎn)定位。實(shí)驗(yàn)在3種長度不同、復(fù)雜度不同的道路場景下進(jìn)行，節(jié)點(diǎn)定位準(zhǔn)確率分別為98.5%，97.6%和97.8%，結(jié)果表明所提出的定位方法節(jié)點(diǎn)定位準(zhǔn)確率高、魯棒性強(qiáng)且適用于不同的道路場景。（朱云濤，等：基于3D點(diǎn)云語義地圖表征的智能車定位）