本期导读

为了解决船舶部分场景中仅靠变向避让效果差的问题，研究了多物标环境下符合避碰规则的船舶可变速自动避碰决策方法。基于船舶会遇四阶段理论和船舶领域模型量化船舶碰撞危险度，通过可变速MMG模型和模糊自适应PID航向控制方法推演船舶定、变速改向操纵过程。在此基础上，改进了基于操纵过程推演和速度障碍理论的动态可行操纵区间求解算法。以实船为仿真目标，进行了不同操纵方案下的对比实验和多物标场景下的仿真实验。将程序运行步长设置为1 s，结果表明：①预设他船位置（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的交叉相遇态势下，变向变速避让和仅变向避让采取操纵行动的最晚时间点分别为711 s和643 s；②在物标较远的多物标环境下，本船O保向保速至663 s，与目标船TA，TC，TD构成碰撞危险，采取目标航向、转速区间为[48°,61°]、[75 r/min,85 r/min]中任意组合可让清所有物标。（黄立文，等：基于操纵过程推演的船舶可变速自动避碰决策方法）

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果；LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入，预测后1个时刻点邻近度值，结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920，召回率为0.950，F1值为0.934，准确率高出对比算法至少5.7%，召回率高出对比算法至少8.0%，F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时，收敛后的误差值能保持在3%～4%左右，预测结果具有较高的准确性。（严思迅，等：基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法）

针对断头路的存在会降低道路利用率、加剧交通拥堵等问题，构建了断头路打通在路网结构以及交通分配层面上的优化评估方法。在路网结构层面，采用社区探测对路网进行划分，获取社区作为受断头路影响较大的路段组合；在交通分配层面，将断头路打通带来的影响量化为路段平均速率的变化，构造路网阻抗函数作为约束条件，在社区内部进行断头路打通前后2次交通分配；通过连续平均算法建立求解算法，选取2次用户均衡状态的路段平均速率变化百分比作为评价指数。以北京市朝阳区路网为算例进行分析，结果表明：①900 pcu出行需求约束下，断头路打通的平均指数均值小于0.6%，表明在低负荷区域打通断头路不能带来明显的优化；②在剩余3组较大出行需求约束下，打通跨社区断头路的评价指数均值（3.097%，1.833%，2.633%）都大于打通社区内断头路（2.077%，1.785%，2.041%），在市政工程中应该优先考虑打通跨社区路段。（何伟涛，等：断头路打通场景下的路网优化评估）

为提高智能车节点定位准确率，研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分：①基于三维激光点云的语义分割，包括地面分割，交通标志牌分割和杆状语义目标分割；②面向智能车的点云语义地图表征，利用分割的语义目标投影，生成带权有向图，语义路，语义编码，再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型；③基于语义表征模型的智能车定位，包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行，节点定位准确率分别为98.5%，97.6%和97.8%，结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。（朱云涛，等：基于3D点云语义地图表征的智能车定位）