赵奉奎 作品数:25 被引量:100 H指数:6 供职机构: 南京林业大学汽车与交通工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省重点实验室开放基金 江苏省高校自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 交通运输工程 机械工程 电气工程 更多>>
基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究 被引量:10 2019年 本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本底最大误差是否足够小的收敛准则。利用该算法去除本底后,即可进行特征峰信息的提取。分别利用仿真光谱和实验能量色散X射线荧光光谱对算法进行了验证,并与传统小波变换和多项式拟合法进行了对比。结果表明,该算法能够更准确扣除光谱本底,对其他光谱的本底扣除也具有借鉴意义。 赵奉奎 赵奉奎 徐晓美基于改进RRT的自动驾驶车辆路径规划算法研究 2023年 在城市路况下道路约束较为复杂,RRT以及基于目标的Bg-RRT等算法的路径规划效果不佳,容易产生节点冗余、搜索的路径平滑度低等问题;针对这些问题,提出了一种基于势力场优化采样区域的改进RRT算法,该方法首先基于道路环境及车辆位置对采样区域动态优化,再基于势力场和车辆最大转角约束对采样区域进行实时调整,最后采取基于安全距离和270°碰撞检测的动态步长选择策略,并在此基础上结合贪心思想及曲率约束对路径进行后处理;将改进算法在进行仿真实验;研究结果表明:改进后的算法在节点数上减少了72.16%,路径搜索效率提高了83.57%,同时保证了路径的平滑度;验证了算法的有效性和适应性。 张涌 高峰 赵奉奎关键词:交通运输工程 路径规划 基于模型预测控制的路径跟踪技术研究 被引量:5 2022年 路径跟踪控制是汽车智能驾驶的关键内容之一,其目的是减小理论参考路径和车辆实际通过的路径之间的偏差。以建立的三自由度车辆动力学模型为基础,并对动力学模型进行了简易化处理,之后设计了相应的模型预测控制算法,对车辆模型进行路径跟踪控制,通过添加多种约束,将路径跟踪问题转化为多种约束条件下求解最优值的问题。在不同的路面附着系数条件下设定不同的车速,通过Simulink和CarSim联合仿真对所提算法进行验证分析。仿真结果表明:所设计的控制器跟踪参考路径的效果比较好,大大增加了车辆行驶路径与理论规划路径的重合度,同时也提高了车辆在行驶过程中的操纵稳定性。 赵奉奎 成海飞 朱少华 张涌关键词:车辆工程 自动驾驶 模型预测控制 动力学模型 基于视觉的车道线检测技术研究 被引量:4 2021年 环境感知技术是汽车自动驾驶的基础,车道线检测技术是环境感知的关键部分。本文提出一种基于视觉的车道线检测技术。首先,运用"张正友标定法"对单目相机参数标定;然后将图像转换成鸟瞰图,并使用LaneRidge检测器对车道线进行分离;其次,使用随机抽样一致算法RANSAC拟合车道线,并对虚实车道线进行分类;最后,在MatLab平台上对本文提出的车道线检测算法进行验证。实验结果表明,本文提出的车道线检测算法能够准确拟合车道线,并对虚实车道线进行分类。本研究能够确保车道线检测的实时性和准确性,从而为智能交通系统的应用打下基础,提高智能汽车行驶的安全性。 刘康婷 高坤 赵奉奎关键词:车道线检测 视觉 RANSAC 基于卷积神经网络的图像识别过拟合问题分析与研究 被引量:15 2019年 近年来深度学习在很多领域发挥着重要作用,但是在训练过程中存在模型过拟合的问题。针对该问题,本文对Kaggle竞赛中典型的猫狗识别任务建立了卷积神经网络,并分析研究了多种抑制过拟合的方法,包括添加L2正则项、dropout处理、数据增强及多种方法综合使用的综合法,分别分析不同方法在训练集和验证集上的训练精度和损失,发现数据增强法优于其他两种方法,且综合法能够消除过拟合。研究结果对卷积神经网络的配置具有重要的参考价值。 谢璐阳 夏兆君 朱少华 张代庆 赵奉奎关键词:卷积神经网络 过拟合 图像识别 基于卷积神经网络的麦穗目标检测算法研究 被引量:6 2021年 麦穗数量检测对于作物表型参数计算、产量预测和大田管理都具有重要的意义。为了解决人工计数工作量大且容易出错的问题,提出了一种基于You Only Look Once (YOLO)的麦穗目标检测与计数方法。首先利用大量小麦图像对深度神经网络进行训练,然后利用神经网络对小麦图像进行麦穗目标检测与计数,最后对神经网络目标检测的准确率和召回率进行计算评估,并通过分析检测结果验证其鲁棒性。分析结果显示,所训练网络对麦穗检测的精确率为76.96%,召回率为93.16%,均值平均精度mean Average Precision (mAP)为89.52%。此外,该模型可以检测不同生长时期的麦穗,具有较高的鲁棒性。研究表明,该方法对比其他麦穗计数方法准确高效,可以实际应用到小麦的产量估算上。 王宇歌 张涌 黄林雄 赵奉奎关键词:目标检测 基于Modbus双层网络的智能交通系统设计 被引量:2 2019年 本文设计了一种智能交通系统,该系统采用MODBUS TCP和MODBUS RTU双层通讯网络,两层通讯网络中间由网关实现不同通讯协议的转换。该系统能够实现交通信号灯、交通信息显示屏和监控摄像头等智能交通设备与控制终端的通信,并在控制端时时监控路面交通状况,对智能交通设备进行控制。同时,该智能交通系统可综合已采集的路面信息为司机和乘客规划最节约能源、最省时、最合理出行方案。智能交通系统为交通拥堵问题的解决提供了一种解决思路,智能交通系统的应用也将极大的优化城市交通管理模式。 谢璐阳 赵奉奎 朱少华 夏兆君关键词:智能交通 交通信号灯 远程控制 智能车辆路径跟踪横向控制研究 被引量:15 2021年 针对传统基于单一控制方法的车辆路径跟踪控制算法无法准确跟踪路径的缺点,以智能车作为研究对象,提出基于预瞄控制和模糊滑模控制的车辆横向控制算法。基于智能车在横向控制中的运动特性,建立横向和横摆两个自由度的车辆模型。针对传统基于反馈控制的方法实时性差的缺点,通过建立预瞄模型来获取预瞄偏差,保证车辆在行驶中提前预估前方道路环境信息,提高实时性。基于滑模和模糊控制,设计了智能车辆路径跟踪横向控制器。采用由集成偏差组成的滑模切换函数及其微分作为控制器的输入,把对误差的控制转化为对滑模函数的控制,保证了车辆转向时的稳定性。Matlab/Simulink的仿真结果表明:智能车辆路径跟踪横向控制器能够在曲率急剧变化的路段实现路径准确跟踪,满足车辆实际行驶要求。 张涌 夏雨 成海飞 黄林雄 赵奉奎 吕立亚关键词:智能车辆 滑模控制 模糊控制 一种基于人工势场法的自动驾驶汽车主动避障路径规划算法 被引量:4 2020年 自动驾驶汽车是近年来智能交通领域的研究热点,主动避障路径规划是其研究的关键问题。本文提出一种基于模拟退火算法的人工势场法,针对传统人工势场法陷入局部极小值和震荡问题,在引力场函数中加入影响距离极限值并引入模拟退火法的方案实施避障。经过MATLAB仿真,结果表明该方法使自动驾驶汽车跳出局部最小值,减少撞车事件发生,提高避障路径规划的安全性。改进的人工势场法实现了自动避障路径规划,对于自动驾驶汽车的研究具有重要的参考价值。 张鹏 葛中盛 徐效农 赵奉奎关键词:自动驾驶 路径规划 模拟退火算法 人工势场法 基于AMESim的防抱死制动系统控制研究 被引量:2 2020年 为了提高ABS制动模型的准确性,提出液压数值模拟的方法,并结合Simulink软件环境,建立车辆单车轮ABS动力学模型。采用PID控制和有限状态机相结合的控制方法,实现对ABS液压系统的制动控制。应用AMESim与Simulink对系统进行联合仿真,分析不同动力黏度的液压油对ABS的影响。结果表明,所采用的控制策略能使车轮滑移率稳定在最佳滑移率0.2附近,实现了对ABS的有效控制;随着液压油动力黏度由0.725 Pa·s增加到1.425 Pa·s,制动距离由24.28 m增加到25.51 m,说明油液黏度增加会使制动距离加长。因此,所建立的车辆单车轮ABS动力学模型比线性化制动模型更能体现参数的特性变化,研究方法可应用于ABS液压系统设计中的参数选择与匹配。 李冰林 吕立亚 赵奉奎 张涌关键词:车辆工程 有限状态机 联合仿真