无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

公路上正常行驶的车辆一旦操纵失控,安装在路侧的护栏就显得极为重要,可避免车辆直接冲出道路发生致命危险.波形梁护栏是最常见的一种被动防护装置,可有效抵御车辆施加的碰撞荷载.依据常规的设计思路,这种护栏可以利用波形梁板、防阻块和立柱的变形来吸收汽车碰撞所产生的能量.但与实际情况不同的是,在这一过程中忽略了地基土体对碰撞过程可能产生的影响.本文通过分别建立不考虑和考虑地基约束作用的碰撞计算模型来研究土体的贡献.在模拟过程中,分别观测货车的运行轨迹、护栏的变形和土体的变形.此外,也分析了不同部件对碰撞能量的吸收比率.与立柱接触区毗邻的土体因受冲击荷载影响,可能发生剪切失效.整个护栏系统中超过10%的系统能量实际上是由土体吸收的,常用的简化固定基模型跟实际情况有一定的出入

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

通过对古滑坡复活原因的分析和数值模拟,采取以微型抗滑桩为主并结合压力注浆、卸载、反压等工程措施的设计方案,使复合古滑体重新处于稳定状态,确保了道路主线路基及路堑边坡工程的正常施工和长期稳定;结合工程实际对微型抗滑桩进行了力学分析和数值模拟计算,证明其最大轴向力出现在桩体中间位置,而最大剪应力则位于抗滑桩高度的1/3~2/5处

第一节 “老诗人”的艺术困境 第二节 “九叶”诗人的命运 第三节 “七月派”诗人的遭遇 第四节 叙事诗潮流 第五节 青年诗人的艺术道路 第六节 政治抒情诗

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一、从“严桂英与史传宝一般人格权纠纷案 ”看人格权利 二、从“陶莉萍与吴曦道路交通事故人身损害赔偿纠纷案”看人格权利 三、从“工商银行新邵支行与何后福名誉权纠纷上诉案 ”看信用权 四、从“王某某诉上海某某医疗美容门诊部有限公司肖像权纠纷案”看肖像权