华南理工大学学报(自然科学版)

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1. 面向边缘特征的实时模板匹配方法

王世勇, 乾国康, 李迪, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (9): 1-10. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220745

摘要（675）

HTML （21）

PDF（pc）（5488KB）（2059）

模板匹配是机器视觉领域的一项共性关键技术，目前基于边缘特征的模板匹配方法存在搜索时间长、在复杂环境下匹配准确率低等问题。为了在保证鲁棒性的同时提升实时性，提出了一种面向边缘特征的实时模板匹配方法。首先，在模板创建阶段，提出了一种新型边缘稀疏方法，通过置信评分机制筛选出模板中不变性强的边缘点，在保留模板关键特征的同时降低模板信息冗余，进而保证稳定性并提升计算效率。其次，在基于金字塔搜索的图像匹配阶段，提出了一种顶层提前筛选方法，采用归一化曼哈顿距离作为限制条件在顶层搜索结果中排除错误目标位姿，以加快后续各层的搜索速度。构建了5种工况不同的数据集，对所提模板匹配方法进行了对比验证，并将其应用于面向自由平面位姿的快速视觉点胶工艺。实验结果表明，所提模板匹配方法在显著提升匹配速度的同时能够保证高准确率，并且能够有效克服光照、旋转、缺陷、多目标、遮挡等干扰因素，满足机器视觉场景中对图像匹配的鲁棒性和实时性要求。

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2. 多类型公交线路的运行可靠性优化策略

赵小梅, 朱香原, 汪秦, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (8): 32-39. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220493

摘要（1491）

HTML （32）

PDF（pc）（894KB）（1353）

公交系统因运行时间不稳定、到达时间难以被准确预估而使得出行者满意度较低。随着城市的多元化发展，公交线路也逐步多样化，不同类型线路公交车的运行时间波动差异大，造成公交车调度运营困难、乘客出行不便。针对上述问题，文中首先以簇内误差平方和（SSE）为衡量指标，采用K-means++算法对站点进行聚类，将不同类型公交线路的运行特性和可靠性影响因素作为考虑因素，确定各线路大站快车备选站点集；然后以最小化公交车辆运行成本、乘客出行成本和可靠性成本为目标，考虑全程车和大站快车的运行过程、车头时距等约束，构建大站快车与调速联合策略优化模型，以决策不同类型公交线路大站快车站点、全程车与大站快车的发车时刻和车辆路段运行速度；最后采用遗传算法对优化模型进行求解，选取北京市公交线路进行案例分析。结果表明：大站快车策略有利于降低公交车辆的运行成本，调速策略能更好地降低乘客出行成本和可靠性成本，而大站快车和调速联合优化策略可有效地降低公交系统的总成本。

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3. 负压吸附桥梁检测爬壁机器人的本体结构优化设计

黄海新, 王峥, 程寿山, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (12): 21-33. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220695

摘要（356）

HTML （8）

PDF（pc）（5565KB）（1227）

针对桥梁高墩、梁底等区域检测困难的问题，设计开发了一款基于负压吸附的桥梁病害检测爬壁机器人。针对其自身的吸附稳定性，建立并推导了满足抗滑移和抗倾覆条件下的吸附力指标计算式，据此确定能在各角度壁面实现稳定吸附时机器人所需的最小吸附力。结果表明：为确保机器人可靠工作，吸附模块需提供53.0 N的吸附力；结合经验公式给出离心叶轮的初步设计方案并利用Fluent对叶轮流域进行流体力学仿真及响应面优化，建立了由吸附力与扭矩共同构成的评价函数，并给出了函数值最佳时的叶轮设计参数，使吸附模块在满足稳定性的前提下，综合评价函数值较初设方案提升了3.4 %；对负压腔进行拓扑优化，综合考虑拓扑优化结果及负压腔气动性能，获得了腔体内加强肋的构造及布置形式，其中与车轮支撑臂相衔接的加劲肋为“八”字形与直线型镂空构造设计；优化后负压腔的最大竖向位移值减小为原模型的18.5 %，而质量仅增加了16.9 %，加强肋的精准布设效果明显，成功将竖向变形控制在了合理的范围内。最后，利用UTR6180型光敏树脂借助3D打印工艺完成了样机制作，其尺寸约为300 mm×280 mm×15 mm，质量约为1.15 kg。将样机置于多工况下进行性能测试，结果表明：本研究设计开发的爬壁机器人可在多种桥梁壁面稳定吸附并行进，不存在打滑、漂移现象。

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4. 公共交通乘客的活动模式和规律性研究

陈艳艳, 王子帆, 孙浩冬, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (8): 40-50. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220658

摘要（607）

HTML （17）

PDF（pc）（2146KB）（1179）

为了探究公共交通乘客的活动模式和规律性，文中利用北京市2020年10月份3周的公共交通智能卡数据，构建乘客多天的出行活动序列，利用PrefixSpan算法挖掘乘客的频繁活动模式序列，并基于最长公共子序列的方法定义活动模式相似性度量方法，分别计算了个体乘客日活动序列相似度和不同乘客之间的活动模式相似度，基于乘客间的相似度，利用层次聚类算法对乘客进行分类。结果表明：工作日或非工作日之内的相似度明显高于工作日与非工作日之间的相似度；在工作日中，周五与其他天的活动序列相似度较低；在不同周次的同一天，乘客的活动序列相似度更高。层次聚类结果显示，乘客有4类典型的活动模式导向，分别为娱乐购物导向、生活外出导向、工作通勤导向和个人事务外出导向，并且活动模式为工作通勤导向的乘客个体的日活动序列相似度高于其他活动模式的乘客。文中研究结果可有助于科学制定精准化的公共交通运营管理和服务政策。

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5. 基于驾驶行为和交通运行状态的事故风险研究

郭淼, 赵晓华, 姚莹, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 29-38. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210629

摘要（4326）

HTML （29）

PDF（pc）（2302KB）（1149）

准确识别交通事故风险和及时掌握交通事故风险的变化对于交通事故的主动防控和减少交通事故的发生具有重要意义。现有的交通事故风险识别研究大多基于交通流、交通冲突等实时、动态参数，同时受以往数据采集技术的制约，风险驾驶行为在交通事故风险识别研究中的应用受到限制。为了更加准确的识别道路交通事故风险，本研究引入风险驾驶行为和交通流等大数据，提取急加速、急减速、急转弯、急并道以及交通流量、平均速度、拥堵指数等变量，结合事故数据构建交通事故风险识别模型。基于逻辑回归算法计算交通事故发生概率，对交通事故识别模型进行评价，一方面量化风险驾驶行为在交通事故风险识别中的贡献，另一方面分析事故发生前后，交通事故发生概率的变化趋势。研究结果表明，同时考虑交通运行状态和风险驾驶行为的交通事故风险识别模型的敏感度和AUC值分别提高5.00%和0.03，误报率和漏报率分别降低1.78%和5.00%，模型的拟合效果更好。此外，在交通事故发生前后，交通事故风险概率呈现明显上升趋势，是交通事故防控的重点时段，应在相应的路段及时采取防控措施降低交通事故风险的概率，避免发生交通事故。本研究可为交通事故的预防预警以及主动防控提供直观的依据。

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6. 高速公路网车辆碳排放测算方法研究

林旭坤, 张扬, 罗芷晴, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 22-28. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220019

摘要（5495）

HTML （27）

PDF（pc）（1685KB）（1142）

在“双碳”政策背景下，维护生态平衡，减少碳排放势在必行。现如今，准确测算大范围路网车辆碳排放指标十分关键。为此，本研究提出了一种基于多源数据融合的高速公路网车辆碳排放测算方法。首先提出面向碳排放统计的基础数据清洗方法，对后续碳排放测算所需基础数据进行清洗。其次建立高速公路碳排放测算模型，进而设计相关的计算流程。最后以广东省高速公路网为例，测算了2020年9月至2021年6月的车辆碳排放量，并与中国碳核算数据库进行对比、验证所提出方法的科学性与可靠性。研究表明：虽然微型小型客车车均碳排放量较小，但总碳排放量在各车型中占比最大，达到52.1%；汽油车碳排放总量占比达到了49.8%，高于柴油车的45.4%和其它类型能源车的4.8%，大力推广新能源汽车能有效地降低高速公路碳排放量；此外，研究发现“新冠疫情”下不同车辆的出行规律存在明显的差异，但对交通运输经济的整体影响有限。

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7. 多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法

赵荣超, 吴百礼, 陈祝云, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (12): 42-52. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220593

摘要（1508）

HTML （5）

PDF（pc）（4157KB）（1141）

行星齿轮箱作为机械系统中常见的减速装置，由于长期在强噪声环境和变工况工作条件下运行，导致采集到的振动信号故障特征微弱、信号模式多变难以识别，针对行星齿轮箱故障诊断效果不佳，泛化能力差的问题，提出一种多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法来提高故障诊断模型准确率和泛化能力。该方法首先构建多尺度卷积核对原始时序信号进行不同尺度特征提取，削弱强噪声信号对有效信息的掩盖作用并增强故障特征的表达能力；然后再构造通道注意力机制，根据通道特征重要程度，给不同尺度卷积核提取的特征自适应分配不同权重，对含有关键故障特征的信息片段进行特征强化；最后对卷积输出的多尺度特征，构造空域下的图数据并通过图卷积网络聚合多尺度特征，从而有效利用数据的时序多维信息和空域结构关联信息，实现多尺度下时空域故障信息的深度融合，提高诊断的准确精度和模型的泛化性能。通过利用具有行星齿轮箱结构的风电装备故障数据集对所提方法进行验证，并与其他深度学习方法（第一层宽卷积核深度卷积神经网（WDCNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）、多尺度卷积神经网络（MSCNN））进行比较，结果表明：本研究提出的方法在跨负载和跨转速两种工况下的平均诊断准确率分别可以达到98.85%与91.29%，明显优于其他对比方法，验证了本研究提出的方法的强泛化性能和优越性。

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8. 一种基于视角选择经验增强算法的机器人抓取策略

王高, 陈晓鸿, 柳宁, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 126-137. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210769

摘要（10027）

HTML （21）

PDF（pc）（3882KB）（1102）

针对混杂物体散乱堆叠下的机器人抓取场景，使用固定视角相机的视觉抓取存在成功率低的问题，提出一种基于深度强化学习框架的眼-手随动相机视角选择策略，令机器人能够自主地学习如何选择合适的末端相机位姿，以提高机器人视觉抓取的准确率和速度。首先，面向机器人主动视觉抓取任务建立马尔科夫决策过程模型，将视角选择问题转化为对视角价值函数的求解问题。使用编码解码器结构的反卷积网络近似视角动作价值函数，并基于深度Q网络框架进行强化学习训练。然后，针对训练过程中存在的稀疏奖励问题，提出一种新的视角经验增强算法，分别对抓取成功和抓取失败的过程设计不同的增强方式，将奖励区域从单一点拓展到圆形区域，提高了视角动作价值函数近似网络的收敛速度。先期实验部署在仿真平台中，通过搭建机器人模型及仿真抓取环境实施离线强化学习训练。过程中，使用提出的视角经验增强算法可以有效提高样本利用率，加快训练的收敛速度。基于所提出的视角经验增强算法，视角动作价值函数近似网络在2 h以内可达到收敛。为验证所提视角选择策略的实际应用效果，将视角经验增强算法实施在真实场景下的机器人主动视觉抓取实验中。实验结果表明，采用该策略进行的视角优化有效提高了机器人的抓取准确率和抓取速度。相较其他方法，所提出的视角选择策略在实际机器人抓取中只需进行一次视角选择即可获得抓取成功率高的区域，进一步提高了最佳视角选择的处理效率。相对于单视角方法，混杂场景的抓取成功率提升22.8%，每小时平均抓取个数达到294个，具备了进入工业应用的可行性。

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9. 多停车场共享车位动态预约与分配优化模型

王元庆, 蔺思玉, 谢明辉, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 12-21. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210780

摘要（2217）

HTML （12）

PDF（pc）（2237KB）（1094）

为了缓解停车矛盾，更加均衡地利用停车资源，实现对停车需求的动态响应，以多个相邻的路外停车场为研究对象，构建了多车场共享车位动态预约与分配的整数规划模型。模型以充分利用停车资源与节约用户停车成本为目标，采用线性加权将目标进行组合，根据实时的停车请求数量，自适应选取动态权重系数。通过对未到达的停车请求进行调整，迭代优化分配结果。引入动态定价机制均衡各车场的车位利用情况。采用车位利用率、停车请求接受率、平均步行距离和停车域均衡度4个指标对模型进行评价。设置仿真实验对模型进行验证。结果表明，相较于传统的不调整模型，提出的模型通过对未到达的停车请求进行迭代优化可使得利用率和接受率平均分别提升10.70%和20.08%，利用率的提升程度随着停车请求数量呈现先增大后减小的趋势，用户平均步行距离增大10 m左右，但仍满足用户出行需求。嵌入动态权重后的模型相较于静态权重模型利用率与接受率平均分别提升2.2%和10.88%，且动态权重模型能更好的适应停车需求的动态变化，使停车资源在高峰时段得到充分利用。相较于静态定价模型，引入动态定价机制使得车辆均匀的分配至各停车场，停车域均衡度平均降低0.074，实现停车资源的均衡利用。模型可为共享停车平台的停车分配与管理决策提供理论参考，缓解城市停车难问题。

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10. 温度荷载作用下植筋锚固纵连无砟轨道界面的性能演变

路宏遥, 许玉德

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (8): 21-31. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220735

摘要（465）

HTML （14）

PDF（pc）（5162KB）（1031）

为明确温度荷载作用下纵连板式无砟轨道植筋后层间界面的性能演变，结合现场轨道板温度场监测数据生成荷载谱，开展复合试件植筋前后界面力学与疲劳性能试验；基于试验结果建立了考虑界面损伤全过程的无砟轨道植筋空间精细化有限元模型，分析了不利温度荷载作用下层间界面的应力状态和损伤特征；引入界面损伤起始温度荷载的概念，计算了植筋锚固后层间界面出现损伤的起始温度荷载的变化情况，明确了黏结性能退化后界面出现脱黏风险时间的演变情况。结果表明：植筋后层间界面的承载能力显著提高，脱黏破坏的临界位移与荷载值分别提高了76.38%和153.41%，且表现出更好的疲劳性能，说明采用合理的植筋方式降低无砟轨道层间界面脱黏的风险是可行的。植筋锚固并未能够根本上限制温度力在无砟轨道结构内的传递，对板边界面位置处的损伤抑制作用有限，同时易导致植筋孔附近界面出现隐蔽性损伤，其最大损伤值可达0.944。随着服役年限增加，引起层间界面出现起始损伤的起始温度荷载不断降低，界面处于良好黏结状态的安全温度变化幅度由30.3 ℃下降至16.3 ℃，可能发生界面损伤风险的天数增加了64.29%，未进入极端天气时层间界面可能已出现损伤。工务部门需结合线路实际病害发展情况调整所关注的板温范围，动态调整维修阈值的设定标准。

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11. 基于扰动卡尔曼滤波的机器人免力矩传感器拖动示教方法

张铁, 许锦盛, 邹焱飚

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 116-125. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210781

摘要（2171）

HTML （18）

PDF（pc）（3056KB）（994）

拖动示教技术操作简便且效率高，更符合现代化的柔性生产，而实现工业机器人的拖动示教需要准确地测量外力与控制由外力所引起的关节运动。为了实现免力矩传感器测量操作者施加的外力，设计一种基于扰动卡尔曼滤波的外力观测器。该观测器通过将关节外力矩作为扰动项，并引入广义动量，建立机器人系统的状态空间方程，进而采用卡尔曼滤波算法得到关节外力矩的最优观测值。其中，为了提高外力的估计精度，提出以刚体动力学模型和深度神经网络相结合的方式建立机器人的动力学模型，该方法不仅避免了关节摩擦力矩的复杂建模过程，而且将模型中未建模的因素通过深度神经网络进行补偿。为了实现机器人在拖动示教过程中的牵引控制，将机器人的关节运动与外力矩之间的动态响应关系等效为一个质量阻尼系统，并提出一种自适应阻尼的导纳控制方法，将观测到的外力矩转换成示教运动的期望关节转角，并根据外力矩的变化趋势自适应地调整系统阻尼参数，以改善机器人的示教效果。实验表明，所建立的动力学模型在预测力矩上具有更低的均方根误差，可减小不少于20%的误差；采用所提出的控制方案在六自由度的工业机器人上实现了免力矩传感器的拖动示教，自适应阻尼调整方法能减少约19%的关节启动力矩，更有利于机器人示教运动的启停。

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12. 基于最小化各向同性误差的LiDAR-双目相机标定方法

陈忠, 刘梓琛, 张宪民

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (2): 1-9. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220178

摘要（1666）

HTML （1580）

PDF（pc）（2491KB）（925）

LiDAR（Laser Imaging，Detection，and Ranging，激光雷达）与双目相机的多模态数据融合是3D重建领域的一个重要研究方向，两种传感器各有优缺点，通过多模态数据融合可以实现互补，获得更好的重建效果。为了实现数据融合，首先需要将两种数据统一到同一个坐标系下，LiDAR与相机之间外参的高精度标定结果对后续的3D重建十分重要。在LiDAR与相机的外参标定过程中，受LiDAR点云的稀疏性与其定位误差的影响，提取精确的特征点并构建正确的点对应关系是一个挑战性的问题。此外，LiDAR在球坐标系下完成测量工作，而大多数标定方法忽略这一特性，直接使用笛卡尔坐标测量结果进行标定，引入了沿坐标轴各向异性分布的误差，导致标定精度下降。针对该问题，有研究者提出了各向异性权重方法，但仍存在一些缺陷。文中提出了一种最小化LiDAR球坐标误差的LiDAR与双目相机标定方法。首先，提出了一种使用形心特征点的新的标定板，改善特征点的提取精度；其次，将各向异性的LiDAR笛卡尔坐标误差转换为各向同性的球坐标误差，直接最小化球坐标误差求解外参。实验研究表明，本文提出的各向同性误差法相比各向异性权重方法保证求解结果为全局最优，且在牺牲部分精度的前提下所需标定样本数大幅减少，在最优标定误差为2.75 mm的情况下牺牲3.6%的精度能够减少约54.5%的数据量。

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13. 饲喂辅助机器人的智能推料方法与试验研究

张勤, 胡嘉辉, 任海林

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (6): 111-120. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210621

摘要（2191）

PDF（pc）（11308KB）（879）

饲料的定期推送是奶牛饲喂过程中的重要环节，机器人代替人的智能饲喂辅助正在成为未来的发展方向。推料机器人可以完成全天多次推料工作，广泛应用在中、大型牧场的奶牛饲喂中，但现有的推料机器人功能单一，只能完成均匀推料功能，无法满足牛只的个性化采食需求。针对这个问题，本文提出饲喂辅助机器人智能推料方法：引入二维码标牌作为牛颈枷的定位标签，基于YOLOv4深度学习模型得到二维码标牌和牛头的检测框区域；通过预处理和预测算法对二维码标牌的检测框区域实时识别与跟踪，并将二维码标牌与牛头进行匹配，确定觅食奶牛所在的采食颈枷位置；根据牛-码位置匹配信息、余料分布信息控制机器人推板改变推料角度，实现个性化推料，满足奶牛个体自由采食需求。研究和试验结果表明：提出的智能推料方法对二维码的识别率为96%；在二维码标牌连续丢失60帧的情况下，对二维码跟踪预测精度在±2.85%以内；每帧图片在GPU处理下的时间为34.4ms；智能送料的准确率为100%，满足牛舍复杂环境下，机器人智能推料实时要求。

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14. 仿生非光滑表面滑靴副水压轴向柱塞泵摩擦磨损及效率试验研究

梁瑛娜, 高建新, 高殿荣

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (6): 145-154. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210484

摘要（2364）

PDF（pc）（52434KB）（855）

本文以某型号轴向柱塞式水泵为原型，用非光滑表面斜盘置换原有光滑表面斜盘，对试验泵在7MPa、10MPa及12MPa三种不同压力下的流量-压力、容积效率-压力、机械效率-压力等静态特性进行测试，采用激光共焦显微镜和扫描电子显微镜对斜盘磨损表面进行观测。研究结果表明，非光滑表面滑靴副由于凹坑可以产生动压润滑效应并具有容屑能力，摩擦过程中可实现自润滑，达到了降阻减磨效果；随工作压力的增高，滑靴在非光滑表面斜盘上半圈高压区域的摩擦痕迹逐渐明显，磨损表面的沟槽变宽变深，黏着磨损和氧化磨损加重，摩擦磨损加剧；非光滑表面滑靴副试验泵的容积效率、机械效率和总效率较光滑表面滑靴副试验泵的分别提高了0.2%-0.6%、0.1%-1.7%和0.1%-2.3%。

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15. 基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计

罗玉涛, 吴志强

华南理工大学学报(自然科学版) 2023, 51 (1): 84-94. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220050

摘要（1461）

HTML （19）

PDF（pc）（3301KB）（683）

为实现三元锂离子电池荷电状态（SOC）、能量状态（SOE）和健康状态（SOH）这3种主要状态的在线联合估计，并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题，提高锂离子电池在线估计的稳定性，提出了一种基于双自适应扩展卡尔曼滤波（DAEKF）算法的三元锂离子电池多时间尺度主要状态在线联合估计方法。在二阶RC模型基础上推导DAEKF算法的状态空间方程，用带遗忘因子的递推最小二乘法（FFRLS）进行在线参数辨识，以微观时间尺度进行锂离子电池SOC和SOE的在线估计，以宏观时间尺度进行锂离子电池SOH的在线估计，从而实现锂离子电池3种主要状态的在线联合估计。最后，以NVR18650B型三元锂离子电池的不同运行工况对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明：在两种验证工况下，文中方法都能够快速收敛辨识模型参数，微观时间尺度中SOC和SOE的估计误差均稳定保持在1%以内，宏观时间尺度中SOH的估计误差稳定保持在1.6%以内；与EKF算法相比，文中所提出的方法具有更高的估算精度以及更好的估计收敛性和稳定性。

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16. 快速路合流区大型车换道时空特征及风险研究

温惠英, 李秋灵, 赵胜

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (5): 11-21. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210489

摘要（2296）

PDF（pc）（1593KB）（669）

为了研究大型车换道行为特性及其风险状况，基于无人机拍摄与图像识别技术，采集快速路合流区大型车运动轨迹数据，并对其换道特性和时空风险进行分析。结果表明：大型车换道持续时间的平均值为5.28s，前半时间平均值为2.60s，后半时间平均值为2.68s，纵向换道行驶距离平均值为78.12m，均服从Weibull分布，且均与换道速度显著相关，大型车换道持续时间及前半时间均和与原车道前车间距、与目标车道前车间距显著相关，前半时间还与沿车道线距离显著相关；75.40%的大型车在合流区瓶颈路段前100m内开始变道，且由外侧车道向内侧车道依次扩散；大型车与原车道前车的车间距和相对速度平均值最小，分别为22.91m、-0.90m/s，若换道间隙较小，驾驶员更倾向于在换道间隙缩小缓慢或不断扩大时换道；大型车换道时与原车道前车的碰撞风险最高，约有15.32%大型车换道时与前车处于不安全状态。

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17. 基于改进动态规划法的HEV多目标能量管理策略

赵克刚, 何坤阳, 黎杰, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (9): 138-148. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210771

摘要（1723）

HTML （11）

PDF（pc）（2355KB）（657）

混合动力汽车能量管理策略（EMS）优化问题是一类需要综合优化混合动力汽车多个性能指标的多目标多阶段决策问题，而传统的多目标优化算法在求解EMS这类问题时面临求解效率低、收敛性难以保证等挑战。本文结合非支配排序算法的思想，将传统的动态规划法（DP）拓展到多目标优化领域，提出了非支配排序动态规划法（NSDP）。该算法首先将行驶工况划分为多个阶段，在每个阶段中求取混合动力汽车在不同控制策略产生的累积目标值向量，并通过非支配排序算法获得当前的非支配解集以及对应的控制策略，然后利用各个阶段的非支配解集依次逆向迭代，直至获取整个行驶工况的非支配解集前沿以及对应的能量管理控制策略。在仿真实验中，分别应用加权动态规划法（WDP）和非支配排序动态规划法求解功率分流式混合动力汽车和串并联式混合动力汽车在匀加速工况的多目标能量管理策略优化问题，结果表明NSDP能够有效完成求解并保证收敛性，且求解结果在解集均匀性和求解效率方面具有显著的优势。进一步，运用NSDP求解在世界轻型车辆测试工况（WLTC）下串并联式混合动力汽车能量管理优化问题，所得非支配解集可用于分析汽车的工作特性，并能够为实际能量管理策略的制定提供可靠的参考。

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18. 基于度量学习的跨模态人脸检索方法

沃焱, 梁籍云, 韩国强

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (6): 1-9. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.210709

摘要（2778）

PDF（pc）（2022KB）（649）

度量学习是一种减少模态差异的重要技术，已有的基于度量学习的跨模态检索方法用于跨模态人脸检索任务时缺乏对视角差异和域差异的关注，并且在度量学习的过程中存在两个问题：缺乏对全局信息的学习和存在大量冗余三元组。文中提出了一种基于度量学习的跨模态共同表达生成算法，采用偏航角等变模块补偿偏航角差异获取具有鲁棒性的图像特征，使用多层注意力机制获取具有可分性的视频特征；结合全局三元组和局部三元组共同训练跨模态共同表达生成网络提升度量学习的一致性和准确性，同时通过半困难三元组筛选加速了损失函数的收敛；提出结合域校准和迁移学习作为域适应方法提升共同表达的泛化性。最终，在PB、YTC和UMD Faces三个人脸视频数据集中的实验结果证明了本文算法有效提升了跨模态人脸检索的准确性，通过少数样本微调跨模态共同表达生成网络有效提升了目标域图像跨模态检索的准确性。

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19. 基于深度压缩感知的波束空间信道估计算法

郑娟毅, 慕金玉, 邢丽荣, 等

华南理工大学学报(自然科学版) 2022, 50 (12): 101-108. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.220017

摘要（2007）

HTML （25）

PDF（pc）（1825KB）（534）

在带有透镜天线阵列的毫米波大规模多输入多输出系统中，由于射频链路远少于天线数量，因而需要从低维的有效观测信号中通过信道估计恢复出高维信道。当前的信道估计方法基本上利用波束空间信道的稀疏性，将信道估计转化为压缩感知问题再采用不同方法进行估计。针对近似消息传递（AMP）算法在信道估计时需要信道先验信息的局限性，文中提出了一种改进的信道估计算法。首先基于AMP算法推导出新的噪声项并使用卷积神经网络进行拟合，然后将迭代去噪过程展开成深度网络来求解观测信号到信道的线性逆变换，最后将初步估计到的信道通过去残留噪声网络进一步优化。此外，文中引入了可控制参数来增加信道估计过程的灵活性，并通过感知矩阵与其他网络参数的联合训练来提高信道的估计精度。文中从信道的估计精度和系统传输质量两方面对所提算法进行验证，在Saleh-Valenzuela信道模型上进行理论公式推导和系统仿真分析。仿真结果表明，与传统算法相比，文中提出的算法具有较少的模型参数和计算量，并且提高了信道估计精度和通信系统的传输质量。

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20. 内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压力学性能

康澜, 陈炫, 洪书涛

华南理工大学学报(自然科学版) 2024, 52 (5): 101-113. DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.230116

摘要（207）

HTML （3）

PDF（pc）（4333KB）（512）

钢管混凝土作为一种发展前景广阔的结构形式，具有较好的承载力和塑性变形能力。矩形钢管混凝土柱作为其中常见的一种形式，在实际工程中的应用较为广泛。该研究基于矩形钢管混凝土在实际应用中存在的长短边约束不一致和对核心混凝土约束不足两个问题，探究一种新型的矩形钢管混凝土构件，即内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱。为此，对11根内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱、2根内置跑道形箍筋的矩形钢管混凝土柱、2根普通矩形钢管混凝土柱开展了轴压力学性能试验，重点分析了并束距、钢管壁厚、混凝土强度等级、箍筋间距、箍筋直径、内置用钢量等重要参数对内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压承载力和延性的影响规律。结果表明：在总用钢量不变的情况下，将矩形钢管的壁厚减薄，并加工成异形箍筋内置于核心混凝土中，能够有效地提高试件的轴压承载力和延性；内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压过程可以分为4个阶段——弹性阶段、弹塑性阶段、塑性强化段、下降段；相比于普通矩形钢管混凝土柱，内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱有更为饱满的塑性强化段。在试验和参数分析结果的基础上，采用已有的约束混凝土本构模型，推导得到内置异形箍筋矩形钢管混凝土柱的轴压承载力计算公式。该研究可为实际工程应用提供科学依据和数据参考。

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