在自动驾驶车辆周边行人轨迹预测中，针对现有方法在长时预测任务中表现不足，尤其是对复杂场景适应性较低的问题，提出了一种新方法.给出了行人轨迹预测问题建模流程，构建了基于CrossFormer的行人轨迹预测方法.新方法通过维度分段嵌入技术显式学习相邻时间帧的相关性；结合两阶段注意力机制层，充分学习行人轨迹的长时依赖关系；利用分层编码器-解码器结构，自适应地捕获行人轨迹在不同时间尺度上的依赖性，提高模型在长时预测上的可扩展性.新方法创新性地结合了多模态信息融合、自注意力机制和可扩展性优化，实现了对行人轨迹预测任务的高效解决.在ETH轨迹数据、江苏大学校园内行人轨迹数据（JDD）这两个数据集完成了试验，进行了时间序列的分割性分析以及定量、定性分析.结果表明，在ETH数据集上，新方法的平均位移误差ADE、最终位移误差FDE值分别为0.627、1.32，均显著优于传统方法如LSTM（0.895、1.74）和SR-LSTM（0.728、1.66）等；在JDD数据集上，新方法的ADE、FDE值分别为0.281、0.53，远优于GAN（0.562、1.01）、STGAT（0.673、1.43）等模型；新方法在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力也得到了验证.

 针对自适应巡航控制对于不同驾驶风格驾驶员的适应性问题，提出了一种个性化多模式自适应巡航控制.首先，基于NGSIM（next generation simulation）数据库，利用K-means算法对跟车数据进行聚类分析，将驾驶员的驾驶风格分为激进型、一般型和保守型，并构建了相应的跟车距离模型.基于深度确定性策略梯度算法，对自适应巡航控制各个性能指标进行模块化设计，将个性化跟车距离模型融入对应3种驾驶风格的工作模式.其次，基于最大熵逆向强化学习设计了奖励函数中的个性化性能权重.最后，为了验证多模式自适应巡航控制的有效性，在Simulink/Carsim联合仿真环境中搭建和运行该系统，并将结果与3种驾驶风格驾驶员实车样本进行对比分析.结果显示：3种工作模式的自适应巡航控制下跟车性能均良好，且车间距和车速都接近3种驾驶风格驾驶员的实车样本，符合不同驾驶风格驾驶员的驾驶习性，满足了个性化驾驶需求.

针对现有水下检测品种单一，目标密集导致检测准确率低等问题，提出一种基于改进的YOLOv5算法 RSC-YOLOv5.在主干网络（Backbone）中使用RepVGG Block模块，以提高不同尺度目标的识别精度，同时提升推理速度；添加SA（shuffle attention）注意力模块来增加算法的特征提取能力；在多尺度特征融合模块（Neck）中使用内容感知特征重组 （CARAFE）上采样，以获得更大的感受野；引入Varifocal Loss，以在密集目标样本训练中更加关注高质量的正样本.试验结果表明:RSC-YOLOv5鱼蟹检测算法均值平均精度为93.6%，对水下鱼蟹检测有很好的效果.

为了解决无人驾驶汽车平行泊车路径曲率不连续、泊车效率低、路径跟踪精度低等问题，分析了圆弧-直线-圆弧型初始泊车路径的特点，并采用五次多项式曲线进行路径规划.为平衡路径长度与曲率，基于路径最大曲率、泊车所需空间及避障要求等约束条件，构建目标函数，旨在最小化最大曲率与泊车起点横坐标加权之和.随后，运用非线性动态自适应惯性权重的粒子群优化算法对泊车起点横坐标进行优化.经过优化，路径变得平缓光滑，曲率连续.基于模型预测控制的路径跟踪控制方法，通过遗传算法优化预测时域和控制时域，在保证跟踪精度的同时降低计算工作量，并在百度Apollo自动驾驶开发者套件上完成实车验证.试验结果表明：车辆能够安全无碰撞地完成泊车，验证了路径规划方法的有效性；在降低计算量的前提下，路径跟踪误差平均值较优化前降低了4.348%，表明该方法能够更精确地跟踪规划路径.

 车辆正常工作时，常因换挡等行为导致某时刻温度过高造成变速箱内部零部件损坏，影响车辆的正常行驶，因此有必要进行变速箱瞬态温度场的研究.根据变速箱传动部件的热负荷特性，用热网络法以热源和热阻的形式建立变速箱的瞬态热网络模型，计算了变速箱内各瞬态节点温度，分析车辆从起步到平稳行驶的整个过程中湿式离合器、行星轮等高热零件的温升情况.结果表明，湿式离合器的温升规律与挡位有关，齿轮的温升规律会随着挡位的变化而变化，行星排内零件的温升规律基本相同且变化稳定.

为提高盾构主轴承滚道表面抗磨损和抗疲劳能力，使用SYSWELD软件对盾构主轴承滚道材料42CrMo钢进行不同参数下的激光相变硬化数值仿真，研究了激光功率、扫描速度以及光斑大小等工艺参数对盾构主轴承滚道材料42CrMo钢相变以及硬化层深度的影响规律.研究结果表明：随着激光功率的增大，激光扫描速度的降低以及激光光斑尺寸的减小均可增加滚道硬化层的深度；在激光功率为2 250 W、扫描速度为20 mm/s、光斑直径为5 mm时，滚道硬化层深度为1.08 mm，且硬化层较为均匀.

为了提高循环粉碎中工作效率、提升筛分产量，以番茄秸秆为例，对螺旋筛分装置进行筛分性能研究.采用EDEM软件数值模拟和试验方法分析了不同螺旋转速、加料速度对螺旋筛分性能的影响.结果发现：随螺旋转速的增大过筛率先升后降，产量逐渐增加后稳定；随加料速度的增大过筛率降低，产量增长率逐渐变小；提高螺旋转速一方面可以改善碎秸秆颗粒的筛分流动状况，另一方面单个秸秆颗粒触筛时间减少，螺旋转速为180 r/min时，有37.36%的高过筛率和139.89 kg/h的高产量；提高加料速度会阻滞筛分过程中原料的流动，使得过筛率减小，高物料浓度带来高产量的同时，产量增长率逐渐变小，加料速度为0.05 kg/s时可以控制过筛率在35%以上和较高的产量，并通过试验验证了仿真结果.

针对前车行驶工况多变所引起的自车稳定性和行驶安全性较差问题，以轮毂电动机驱动电动汽车为研究对象，提出同时考虑车间距与相对车速的定速/跟车巡航切换策略，优化设计安全车间时距模型.基于分层控制设计的汽车自适应巡航控制(adaptive cruise control，ACC)系统纵向跟踪控制策略，建立基于模型预测控制(model predictive control，MPC)的上层控制器，求解车辆的期望加速度.利用逆纵向动力学模型，建立下层控制器，求解输出转矩.设计前、后轴转矩分配策略，并由电动机精确控制车轮驱动与制动转矩，实现ACC的纵向跟踪控制.利用Matlab-Simulink和Carsim软件，建立联合仿真模型，分别对变速、变加速、变减速3种工况进行仿真试验.仿真结果表明，所提出的基于分层控制的自适应巡航控制系统在不同工况下，都能稳定地跟驰前车运动，且保持安全车间距，具有良好的跟车稳定性和安全性.

 为降低受热壁面温度、提升壁温分布均匀性，针对HFE-7100在波形微通道内的流动沸腾换热过程开展数值模拟，分析其结构、加密方式对工质在通道内流动沸腾换热的作用.计算结果表明：微通道全程加密（增大波幅与波距之比，从0.04增至0.08），通道出口段的汽泡等效直径减小，汽液两相的片段环状流得到抑制，但通道进出口压降增幅明显（最大增幅达140.54%）；局部加密微通道的上游、中游或下游，均可有效抑制出口段片段环状流的出现，降低受热壁面温度，改善壁温分布均匀性；比较发现，下游局部加密方式降低微通道内的汽泡生长速率更为显著，壁温及分布的调控效果与全程加密方式相当，但进出口压降可减小34.23%.综合分析，微通道下游局部加密方式可以更好地改善波形微通道的流动沸腾换热.

为深入解析安全保障措施对居民顺风车出行决策行为的影响，完善顺风车安保、服务体系，基于技术接受模型构建乘客使用顺风车意向的理论框架，以中国城市居民为例，建立多指标多因果模型进行影响路径验证分析，并进一步利用综合加权平均法评估安全措施的有效性.结果表明：安全风险是阻碍乘客使用顺风车的关键因素，而隐私风险对使用意向的负向影响却不显著；男性群体、对顺风车使用频率较高的群体、年龄较大的群体在措施上线后对使用顺风车出行呈现更积极的态度.安全措施的有效性分析显示，安全响应、车主审查和车主识别得分分别为6.43、6.07和6.02，乘客对这3项整改措施认可度较高.

为了给车辆通过弯道提供更可靠的安全建议，研究了基于双目立体视觉的车道线曲率测量方法.利用MATLAB双目相机标定工具箱对双目相机进行标定，获取内、外参数.将双目相机左、右原始图像输入立体匹配网络，获得视差图.同时，在左相机原始图像中，对感兴趣区域(ROI)应用Sobel算子进行边缘检测和阈值检测，并将两个结果融合，再应用透视变换操作，获取通过统计得到的ROI内二值图像中白像素位置和数量的直方图.利用最小二乘法拟合车道线，采用卡尔曼滤波预测法提高拟合准确性.由反仿射变换及拟合结果确定车道线像素坐标.根据像素坐标获取视差图内的视差值，利用三角测量方法得到车道线相对于双目相机主相机的三维坐标.最后，计算真实世界坐标与图像像素坐标的距离转换尺度，将计算结果应用于车道线曲率计算中.研究结果表明：采用基于卡尔曼滤波预测的车道线检测方法和基于双目立体视觉测量的车道线曲率半径算法得到的弯道车道线曲率半径平均值偏差为5.98%，能保证车道线拟合的鲁棒性，从而提高了基于双目立体视觉的车道线曲率测量方法的准确性和可靠性.

针对目前视频异常检测方法未充分利用视频序列中的上下文语义信息的问题，提出一种融合注意力的卷积自编码器视频异常检测方法.首先，模型采用抽取帧预测的方式，并利用基于Inception模块的卷积自编码器提取输入视频序列中不同尺度的特征信息.其次，为学习视频帧中运动对象和静止背景的交互信息，引入位置注意力和通道注意力.最后，在卷积自编码器中加入记忆增强模块来限制模型泛化性，并引入潜在损失函数来进一步增大异常事件的重构误差.推导了异常得分计算，给出了异常检测数据集.为验证所提出方法的有效性，进行了异常行为定性分析、模型性能比较试验、记忆项更新阈值试验以及消融试验.结果表明：该方法能有效检测视频中的异常事件，并具有较高的检测精度，在UCSD Ped2、CUHK Avenue和ShanghaiTech数据集上的AUC值分别为97.7%、88.9%和73.8%.

为提高行车安全性，针对自动紧急制动系统（AEB）故障定位难题，提出一种融合局部相关性约束与符号有向图（SDG）的故障诊断模型.以基于碰撞时间（TTC）控制策略的自动紧急制动系统为研究对象，结合车辆动力学模型、制动压力模型与传感器系统布局，构建了制动系统的SDG模型.为验证该模型的有效性，利用Carsim与Simulink进行联合仿真试验.结果表明：基于图论的SDG模型具有解释性良好、能反映故障传播路径的优势；通过Carsim与Simulink的联合仿真试验，可以有效地对主动制动过程进行故障诊断与定位，该方法能够在大约10次的诊断函数计算内及时发现内部的异常联系节点，从而进行准确的故障定位与传播判断.

质子交换膜燃料电池空气供应系统中进气流量和压力是两个强耦合的控制变量，影响燃料电池系统稳定运行.针对进气流量与压力的解耦控制要求，进行系统开环响应试验并采用系统辨识方法得到系统传递函数矩阵模型参数，在此基础上设计了双闭环PI、前馈解耦和模糊解耦控制策略，对比不同控制策略下的解耦效果及各控制策略对系统参数变化的抗干扰能力.仿真结果表明：双闭环PI控制下流量与压力耦合作用明显；前馈解耦控制能够实现完全解耦，但解耦效果受被控对象模型参数影响；模糊解耦控制解耦效果良好，而且较常规的前馈解耦控制对参数变化有更强的适应性，在多变量强耦合系统控制中具有更好的应用前景.

研究了一类未知Lorenz型混沌系统的直接数据驱动控制问题,将此类系统转化为线性依赖的形式并在此基础上构建非参数化模型,进而对重新建模后的系统进行状态反馈控制器的设计.首先对系统的输入、输出数据进行离线采样,接着利用采集数据直接给出状态反馈控制器的表达式.然后分析系统在状态反馈控制下的镇定问题,证明了闭环系统的稳定性.最后,通过数值例子完成了仿真验证.结果表明，所提出的直接数据驱动控制策略具有有效性.

基于GB 13057—2023《客车座椅及其车辆固定件的强度》的规定，针对某客车座椅固定件进行了优化设计.选取方管的边长、方管的壁厚、方盖的厚度、侧边改进件的厚度以及用于上、下连接固定的薄壁件厚度作为设计变量，建立了客车座椅前倾位移的自适应克里金法（AKR）代理模型，利用Catia参数化设计方法计算了车辆固定件质量.以座椅前倾位移和固定件质量作为优化目标，采用粒子群优化（PSO）算法对座椅固定件尺寸进行多目标优化.优化结果显示：座椅前倾位移降低至443.22 mm，较优化前减小7.85%，显著提升了座椅牢固度，为乘员提供了更大的安全度；车辆固定件的质量减轻了11.08%，实现了轻量化设计目标.

为了快速准确地检测无人驾驶方程式大赛中赛道锥桶的特征信息，提出一种融合激光雷达点云数据和相机图像数据的检测方法.首先对点云数据进行感兴趣区域（region of interest，ROI）提取并对噪点进行滤波，针对目前地面欠分割和过分割问题引入自适应地面分割算法，并采用欧式聚类对锥桶空间位置信息进行提取；其次采集和标注图像数据集，并使用YOLOv5进行训练后检测，完成锥桶颜色信息的提取；然后将激光雷达检测的锥桶空间位置信息和相机检测的锥桶颜色信息进行融合；最后设计试验进行验证，结果表明：所提出的融合检测方法能够弥补单传感器检测锥桶带来的问题，快速准确地检测出赛道中的锥桶，为规划和决策提供了保障.

以无混合单元的混合器为基础模型，建立了三维SK型静态混合器模型来模拟气体混合物的混合行为，开展了运行参数和设计参数的研究，分析了混合性能如均匀性指数和压力损失等的影响规律.研究结果表明：当混合单元数量为3个时，达到性能与能耗的最佳平衡；混合单元长径比显著影响混合效果，混合单元布置方式对压降影响小于5%.为进一步优化，基于Kriging代理模型构建低插值误差的响应面，结合遗传算法全局寻优，获得最优流道结构，相较于基础模型，优化后出口截面均匀性指数提升7.2%，氢气-甲烷分层现象完全消除，流场分布均匀性改善.

 针对现有汽车转向系统故障诊断研究方法泛化性差和故障数据集存在缺陷的问题，提出一种基于随机森林（random forest，RF）算法的智能转向系统故障诊断方法.首先基于Simscape进行智能转向系统物理模型的搭建，与CarSim进行联合仿真，设置多种转向系统关键故障，并采集多种行驶工况下的故障样本来建立数据集.然后建立基于RF的故障诊断模型，对输入数据进行分类，实现智能转向系统的故障诊断，并与典型算法进行对比研究.最后搭建转向系统台架，采集不平衡样本来建立数据集，研究该方法的诊断效果.结果表明：使用RF算法对仿真故障数据集进行故障诊断，故障诊断准确率约为87.43%；试验验证中该方法故障诊断准确率高达99.93%，且具有较快的诊断速度和较好的泛化性能.

针对商用自动驾驶车辆在保持当前车道的巡航或跟车运动时邻车道目标车辆切入自车车道的行为，利用横向安全距离阈值法对目标车辆的横向切入行为进行预判断和识别，并对主动模糊替代安全度量、责任敏感安全、车头时距、碰撞时间等4种纵向距离模型分别进行了研究与分析.仿真测试分析和开源数据环境测试结果表明：主动模糊替代安全度量模型充分利用了车辆的运动性能限制和感知模块传递的道路环境信息，不但能保证行车安全，而且对交通流的冲击较小；增加切入识别的算法能够在车辆切入到自车车道前采取缓和制动，避免出现原算法中紧急制动的危险行为，提高了自动驾驶车辆的行驶安全性和乘坐舒适性.

为探究全触屏车机系统和智能手机2种导航模式下驾驶人注视特性和车辆横向偏移的差异性，通过搭建2类真实道路驾驶数据采集平台，采集了27名被试驾驶人分别使用2种导航模式时的人-车相关数据.选取任务总时长、单次视线离开前方时间、注视切换次数、视线离开前方总时间和车道位置标准差5个指标，对4种车速下的1 041组有效数据进行均值比较、方差和显著性分析.研究结果表明：4种车速下全触屏车机系统导航的任务总时长、注视切换次数、视线离开前方总时间以及车道位置标准差的平均值均高于手机导航，任务总时长、注视切换次数以及视线离开前方总时间的平均值相比手机导航分别增加78.55%、77.17%和49.20%，单次视线离开前方时间的平均值相比手机导航下降15.98%；随着车速增加，2种导航模式的任务总时长、单次视线离开前方时间和视线离开前方总时间均呈现一定程度的下降趋势，而车道位置标准差则呈现明显的增加趋势；相比于传统的手机导航模式，全触屏车机系统在设置导航阶段可能引起更大的操作风险.

针对智能体在环境信息未知情况下与障碍物碰撞将会产生巨大成本的问题，提出一种基于贝叶斯优化与求积的鲁棒强化路径规划算法.首先建立环境的栅格地图，设置环境奖励函数.其次根据历史动作集，采用贝叶斯优化建立高斯过程代理模型，奖励的均值和方差由高斯过程进行估计，选择置信区间上界(upper confident bound, UCB)方法来平衡探索和开发，选择动作序列，从而避免探索过度和开发过度.然后利用贝叶斯求积方法主动对环境进行学习，通过最小化Q值期望的后验方差来减小环境信息的不确定性，以达到避免碰撞、提高鲁棒性的目的.再迭代更新Q表，使用Q学习方法规划路径.最后对该算法与经典的Q学习路径规划算法进行仿真试验对比.结果表明：该算法对环境学习效率更高，发生碰撞的概率更小，最优路径步数收敛速度更快，能够更有效地实现路径规划.

以食盐和自来水为原料，通过电解产生含次氯酸根的溶液作为替代消毒剂，运用到公共场所消毒，集成开发替代消毒剂就地合成喷雾消毒装置.该装置由气力静电雾化单元和消毒剂就地合成单元两部分组成，作业有效距离为6 m，单位时间喷雾量为303 mL/min.进行大肠杆菌试验，质量分数为2%的盐水反应3 min，试验组氧化还原电位（ORP）值高且变化幅度较小，该试验组与纯水对照组对比杀菌率为100.00%，杀菌效果显著.进行喷雾性能试验，通过改变气压大小和是否荷电，分析不同条件下的喷雾性能情况，结果表明：随气压变化，单位时间喷雾量、喷幅和喷距随之变化，在气压为2.5×105 Pa时，单位时间喷雾量、喷距和喷幅分别为303 mL/min、6.00 m和1.25 m；荷电状态时，喷幅、沉积密度和沉积量都比同一条件下非荷电时大；在气压为2.0×105 Pa ，荷电状态时，喷幅最大为1.21 m，与非荷电时相比，喷幅增大了0.20 m，荷电能够增加雾滴沉积密度，在喷距为2.10 m和下部位置最明显；在喷距为3.70 m的上部位置，荷电状态时，沉积量增加了0.08 μL/cm2.在气压为2.5×105 Pa，荷电状态时，雾滴平均粒径最小且为47.93 μm.所开发的替代消毒剂就地合成喷雾消毒装置运用在实验室和食堂公共场所消毒，试验结果细菌总数≤300 CFU/（25 cm2），满足国家规定标准.

为了探究催化层内部的水气传输和电子传导现象，建立了质子交换膜电解池阴极催化层的孔隙网络模型，获取了传输参数（渗透率、扩散率）以及电化学参数（电导率、电化学活性比表面积）随催化层微观结构的变化规律.结果表明：在催化层内部，随着水饱和度的降低，催化层不同方向上的气体相对扩散率和相对渗透率均逐渐增大，且当水饱和度为0~0.61时具有较佳的水气传输特性；催化层电导率随着铂颗粒半径的增大而非线性增大，铂颗粒半径由5 nm增大到20 nm时，电导率增大了55.7%；电导率随孔隙直径的增大而逐渐减小，但变化较小；催化层电化学活性比表面积随着铂颗粒半径或者孔隙直径的增大而非线性减小，且减小程度相当.

针对现有Fine-Tuning方法在面临微小视觉变化时迁移效率低的问题，提出一种基于语义选择的迁移强化学习模型.受非注意盲视现象（人类在注意转移时会忽略背景中的无关刺激）的启发，新方法通过无监督语义分割和语义权重选择，分离视觉任务迁移与策略控制任务，保留对策略任务导向性强的视觉特征.选用Flappy Bird游戏变体作为试验环境，在不同视觉干扰情况下进行迁移环境试验，对比了多种方法注意力机制迁移效果.结果表明：与基于注意力机制的迁移方法相比，文中方法在迁移效率、可解释性及复杂背景适应性方面均表现更优，尤其在视觉干扰显著的环境中展现出更强的鲁棒性.

针对传统自动驾驶功能评价方法准确率低等问题，设计了基于V2I功能的自动驾驶车辆在环仿真测试平台，提出了一种FES-GALMBP评价算法.通过HotSpot关联规则法确定低速自动驾驶车辆服务质量的评价指标，基于AHP-CRITIC主客观组合权重优化确定指标权重，构建多级模糊综合评价模型（涵盖准则层、标准层与指标层权重计算）；利用模糊专家系统对测试样本集进行评价，生成训练数据以训练FES-GALMBP神经网络模型.以低速自动驾驶巴士为应用场景，通过Prescan/MATLAB进行联合仿真，并完成实车测试.结果表明，使用所提出的FES-GALMBP模型与传统BP神经网络模型评价巴士运营，得到质量准确率分别为94%、59%，而安全准确率分别为80%、53%，且新模型预测每一类别的AUC值均大于传统BP模型，因此新模型分类器效果更好.

为实现气动执行器的高精度运动轨迹跟踪控制，将一个比例方向阀控气缸系统作为研究对象，从控制策略角度设计了一种具有参数在线自适应的鲁棒控制器.首先，建立了系统的比例方向阀流量模型、气缸运动学模型、气缸摩擦力模型和气缸热力学模型；其次，基于反步法设计鲁棒控制器来抑制系统的参数估计误差、不确定非线性以及外界干扰的影响，并为控制器设计了在线参数自适应率以实时有效地估计系统模型中的参数不确定项；最后，通过MATLAB/Simulink中的XPC-Target模块搭建了气动运动轨迹自适应鲁棒跟踪控制的实时控制系统.试验结果表明，所设计的控制器能够实现良好的轨迹跟踪控制性能，跟踪0.4 Hz正弦轨迹时的最大跟踪误差为0.80 mm，约为幅值的2.67%.

为了响应国家提出的“双碳”计划，探究新型无碳燃料在微型动力系统中的应用潜力，对平板式微型燃烧器内的氨气/氢气/空气预混火焰特性进行了试验，考察了流速、当量比等运行参数对火焰稳定性和燃烧器工作特性的影响.从内部流动传热与外部散热的角度，探讨了不同火焰形态的形成机制和转变规律.研究结果表明：随着流速的增加，燃烧器内会依次出现反复熄燃、平直、锚定、U形以及倾斜等火焰形态；通过试验确定了能够产生稳定火焰与非稳定火焰所对应的流速范围，混合气处于理论当量比（当量比为1.0）时，火焰稳定性最佳，吹熄极限流速可达0.35 m/s；U形火焰的整体输出特性更加优越，壁面最高温度可达900.0 K，壁面温差也最小.