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分析物流机器人小车机械结构缺陷,提出机械臂与机械手的优化方案,提出驱动地盘优化方案,最终简化设计方案,提高精度和机器人小车性能。

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机器人 物流小车 优化方案

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分析物流机器人小车机械结构缺陷,提出机械臂与机械手的优化方案,提出驱动地盘优化方案,最终简化设计方案,提高精度和机器人小车性能。

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机器人 物流小车 优化方案

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自动驾驶是近年来人工智能发展的核心领域，自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control)系统是自动驾驶重点之一，简称ACC系统。自适应巡航控制系统旨在提供一个类人的、智能的策略使得汽车能够实现巡航功能。此系统可以通过人类、汽车、道路的充分协调提高交通运输效率，缓解交通阻塞，提升路网承载能力，从而减少交通事故，节约能源损耗，减轻大气污染。 论文首先介绍了自适应巡航控制系统的概念和分类，常用的算法，发展现状及其应用。然后介绍了三项主要工作：(1)对基于强化学习的自适应巡航控制算法进行了整理和改进，将基于矩阵的强化学习和基于神经网络的强化学习融合起来，避免了两者的缺陷，加快了算法整体的训练速度；(2)将模糊强化学习算法应用于自适应巡航的控制模块，传统的强化学习算法面对复杂空间中的问题所需存储空间巨大，造成了训练速度缓慢等缺点，这是因为算法缺少了先验知识所致。而模糊控制是基于大量的先验知识和语义理解对对象进行控制。本文用模糊控制先对复杂空间进行映射和简化，再用强化学习对模糊控制算法的规则库进行训练，针对自适应巡航问题，我们提出了相应的规则库更新算法和空间映射函数。此算法具有较好的鲁棒性，与传统算法比较时，在达到相同效果的同时可以大幅降低训练次数。实验部分分别在计算机仿真环境和智能车实验平台上进行了测试，实验结果证明了本算法的优秀表现；(3)在自适应巡航控制系统的基础上，我们利用并改进了之前的算法，使之扩展到了二维的跟车系统上，可以使本车自适应的跟随前车的路线，而不仅仅是跟随前车的速度，我们设置了多种路线包括换道、大幅转弯、连续弯道、环岛行驶等环境对算法进行了测试，实验结果证明了我们算法效果良好并具有较强的鲁棒性。

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模糊控制 强化学习算法 语义理解 自动驾驶 自适应巡航控制系统

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经历了数十年的发展变革，如今共享单车系统已经发展到第四代，由于GPS定位技术、NB-loT物联网技术、移动支付技术，大数据挖掘技术等一系列新技术在这一代单车上的广泛使用，使得第四代共享单车实现了可以随时停放，随时骑行的无桩化服务模式。 在便捷性上，第四代共享单车同前一代相比有了质的飞跃，因此得以在全球范围内迅速普及，其中尤其以ofo、摩拜等一批中国企业表现最为突出。共享单车前所未有的大范围普及给人们的出行了带来了空前的便利，解决了最后一公里的出行痛点需求，直接改变了人们的出行方式，数据显示共享单车APP活跃用户数已超过3000万。除了给人们生活带来便利以外，共享单车还在节能减排、减少城市拥堵、促进自行车产业链上下游的就业等方面发挥了积极的作用。 但是不可忽视的是，我国共享单车高速发展的背后有着资本力量推动的原因，这在一定程度上催生了共享单车企业发展期的恶意竞争，导致现在绝大多数单车投放的城市供大于求，甚至由于企业运营上的疏忽和人们素质的问题，导致大量单车的堆积，阻塞交通，给市政、小区、校园等公共场所的秩序管理带来很大的压力。如今，北京、上海、成都等诸多一二线城市交通部门已经相继出台相关政策，严格限制共享单车的投放，共享单车企业也开始反思急速发展背后的弊端，致力于通过后台积累的大量骑行数据对单车的运营调度进行决策支持，以提高共享单车运营效率，优化服务质量，通过精细化运营调度降低企业成本，提升企业竞争力。而想要实现精细化高效的运营调度，就需要提前对交通流量进行合理的预测，这样才可以实现未雨绸缪，提前设置调度方案，否则当检测到某一区域供需不平衡的时候，再进行调度会因为滞后性影响用户体验。 过去几年共享单车公司积累了大量的骑行数据，为本篇论文的研究提供了数据基础。基于上述的考虑，本文将研究重心聚焦在无桩共享单车系统的交通流量预测问题上。本文首先回顾了四代共享单车的发展轨迹，并对其中的异同点进行了比较，然后再次基础上调研了我国共享单车的发展，明确了论文研究的重点和框架。第二章中，我们通过阅读大量相关文献对共享单车系统的研究问题进行了深入的了解，由于无桩共享单车属于较新的研究课题，本文同时调研了与之密切相关的第三代共享单车的相关研究，以及城市计算相关研究，对前人研究中采用的方法和思路进行了总结，为下一步的研究打好了基础。第三章中，我们首先对无桩共享单车的骑行数据进行了时空间特征的统计，发现单个停车点流量方差较大，对于流量较小的单个站点，其流量随时间的变化规律性不强，很难进行单独预测，而尝试将站点进行聚类之后，发现聚类集群的流量周期性与规律性明显，基于以上数据特征，我们采用了时空间聚类的方法将站点进行聚类，同时，相比于传统的时空间聚类没有提取站点定向流量转移的特征，本文提出一种改进的时空间聚类算法模型，通过二分K均值聚类的方法，对站点进行聚类。第四章中，我们首先对影响集群流量的因素进行了分析，选取了是否是工作日、小时数、天气、温度、空气质量五个对集群流量最大的特征，然后根据特征数据结构不统一的问题，提出采用预测效果优异且可以灵活处理多种数据格式的渐进梯度回归树算法来进行集群流量的预测。第五章中，我们对此次研究采用的数据进行介绍，然后进行地址过滤，小流量站点过滤，地址信息清洗等预处理，接着利用python编程语言分别实现了前两章提出的时空间聚类算法模型和渐进梯度回归树模型，并对结果和参数进行了讨论与验证，结果表明，采用吸收了站点流量转移特征的改进时空间聚类算法得到的聚类结果更加稳定，集群内站点模式更为相似，而渐进梯度回归树方面，学习器个数、学习率、子抽样等参数的选取会对预测的准确度产生影响，论文还比较了改进的时空间聚类算法和渐进梯度回归树算法组合较时传统时空间聚类和ARIMA时间序列分析等标准算法更能准确地预测共享单车未来一段时间内的交通流量。

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共享单车 交通流量预测 时空间聚类分析 梯度提升回归树

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近年来，共享单车系统再平衡的运营问题一直是运筹学关注的焦点之一。由于共享单车需求的时间特征是高峰期与低潮期并存，故运营商在这两种情况下为保证服务水平会有不同的目标要求。我国许多城市的共享单车站点普遍存在单车损坏严重的问题，而且运营商一般都在租赁站点旁设置备用库存以辅助调度。有关共享单车系统库存再平衡问题的经典模型均不涉及损坏单车回收问题，也没有考虑设置备用库存。这显然与我国的实际背景不符。 本文旨在研究坏车与备用库存对共享单车系统库存再平衡运营的影响。对于高峰期的调度运营问题，通过引入单车损坏率和备用库存两个变量，在Schuijbroek等人工作(European Journal of Operational Research, 2017, 257(3): 992-1004)的基础上，建立了调度需求预测模型。为简化模型，假定单车损坏的速度与坏车回收的速度保持平衡。需求预测模型用来确定租赁站点的目标库存范围，调度路径模型在该目标库存范围的约束下最小化调度路径长度，同时考虑调度车卸载单车所耗费的成本。研究结果表明：（1）单车损坏率会提升目标库存范围的下界，而备用库存的影响正好相反；（2）调度路径长度对单车损坏率和备用库存都高度敏感，单车损坏率增加则调度路径长度显著增加，备用库存增加则调度路径长度减小。这一结果解释了运营商忌讳回收坏车和普遍采用备用库存的原因。 对于低潮期的调度运营问题，其需求预测模型的目标要求是维持服务水平的时间最大化。由于设置了备用库存，因此仅需建立巡检员的调度路径模型而无需考虑车辆调度。单车损坏的直接影响是可用单车减少。低潮期的调度运营模型提供了各个租赁站点的调度需求量，同时也给出了巡检员的调度路径方案。这一情形的调度问题在现有文献中尚未考虑过。 这一工作有益于有桩共享单车运营商在单车采购成本、设置备用库存费用和调度运营成本之间进行权衡，选择合理运营方案。

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备用库存 调度路径模型 调度需求预测 共享单车 坏车回收

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新兴的共享自行车系统，作为对公共交通和私人车辆等短途出行的补充，已在全球各大城市涌现，它极大程度上解决了人们出行中所面临的“第一/最后一公里”的问题。同时，蕴含其中的用户流数据也为增进人们对短途出行中人员流动性的认识带来了十分独特的价值。然而，对短途出行规律理解的匮乏，使得许多现有工作的假设基础只能落在统计简单性和同质性上，从而限制了其在共享自行车系统运营与管理方面给出洞察的能力。因此，深入了解蕴含于共享自行车系统中短途出行用户的流量数据是一个迫切而重要的问题。同时，对该问题的深刻理解可以为许多决策问题提供支持，这些问题包括流量预测、站点选址、自行车调度和异常流量检测等。 本文旨在使用产生于杭州和芝加哥的两个大型共享自行车系统数据集，对蕴含其中的用户流数据进行系统性地统计模式分析。具体地，本文在共享自行车系统的空间组织结构上提出了一个新的基于流量距离的聚类分析方法来探索社区结构，进而揭示了共享自行车系统在空间结构上的特征；接着，基于该空间结构，本文使用奇异值分解和频谱分析技术对共享自行车系统中的用户流在时间特征上的统计模式给出了洞察。由此，本文提出了两个新的基于用户流时间特征结构的流量预测方法和异常检测方法。同时，本文的实验结果证实了这些方法的有效性。 最终，本文的分析揭示了共享自行车系统中用户流数据的固有结构，特别是它们在空间和时间尺度上的规律性，如社区结构和用户特征流的分类等，并由此获得了一些对共享自行车系统进行运营和管理的启示。进一步地，本文基于对这些规律的洞察给出了其在一些关键应用点上的尝试，如用户流量预测和异常流量检测等，并且取得了良好的效果。

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共享自行车系统 统计模式 用户流

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公共自行车因具有环保健康、低碳易存储等特点，成为目前缓解交通拥堵、解决 环境污染的有效手段之一。但当前的公共自行车系统仍然存在租赁点存储率低、占地 面积大；自行车裸露在户外，加快了老化速度；人工管理费时费力；残损自行车信息 无法及时上报等问题。本文针对目前公共自行车系统存在的问题，以基于智能立体车 库的公共自行车系统项目为背景，完成了项目中管理与维护部分的设计与实现。 公共自行车管理与维护系统由中心管理子系统、租赁点维护子系统和通信中心三 个部分组成。本论文首先介绍了基于智能立体车库的公共自行车系统结构，并概述了 管理与维护系统在开发中使用到的相关技术。在此基础上，分析了管理与维护系统的 功能需求和非功能性需求，得出中心管理子系统包含业务管理、数据统计、基础信息 管理和系统维护四大用例和活动；租赁点维护子系统包含残损车确认、车库检修两大 用例和活动；通信中心包含数据传输与处理和控制命令转发两大用例和活动。其次， 对管理与维护系统进行物理拓扑结构设计、软件结构设计和功能结构设计，并以用例 为驱动，分别设计出中心管理子系统、租赁点维护子系统、通信中心的详细类图并简 要说明主要类之间的协作关系。同时为了保证高并发情况下的数据高效传输，将完成 端口技术应用于通信中心的设计中。根据系统的数据存储要求，设计出系统的概念数 据模型和物理数据模型，最后以单元测试驱动开发，实现了中心管理子系统、租赁点 维护子系统和通信中心的各个模块，并对各模块进行了功能测试和非功能性测试。 测试运行结果表明，系统可以很好地实现项目需求。考虑到系统后续发展，本文 在最后提出数据可视化技术的必要性，以及将地理围栏技术纳入系统的可行性。

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公共自行车 立体车库 完成端口

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人机工程学在车辆设计中具有很好重要的意义。从车身造型到车内布置，从很初的布置基准到整车尺寸，人机工程都发挥着举足轻重的作用。 李晓玲主编的《车辆人机工程设计与实践（普通高等教育车辆工程专业十三五规划教材）》共分七章，分别为车辆人机工程学概述、车辆人机工程学基础知识、车身设计人机学、H点整体布局、H点测量实*、车辆人*工程仿真、未来车辆发展趋势。全书系统阐述了车辆人机学中的设计理论与方法，强调了以H点为基准的车辆布局设计基础知识和人车空间校核方法，突出了人一车系统中人的核心地位和作用，保*人车系统的很*工效*估*从而实现驾驶过程中的安全、舒适、便利、愉悦的综合目标。

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无人驾驶车辆仿真测试将对无人车系统及其算法模块的测试从现实道路环境转移到仿真空间，是对无人车系统及其算法的正确性、环境适应性和稳定性进行仿真测试、验证和评估的有效方法。如何构建与真实道路环境具有测试等效性的仿真道路场景是无人车仿真测试的关键技术，是实施仿真测试的前提条件。本论文从无人车仿真测试的需求出发，利用现实道路地理数据，研究自动的快速创建与现实道路一致的道路几何空间的方法及其软件实现。 论文首先研究道路地理数据的结构与获取方法。经过对道路GIS数据的分析，选取OpenStreetMap作为真实道路路面GIS数据来源，研究了数据结构及道路几何表示，给出OpenStreetMap数据的离线和在线获取两种方法，作为道路几何空间创建的数据基础。其次，给出仿真道路场景的构成要素，建立道路几何空间模型。根据无人车环境认知能力仿真测试对传感数据的要求，仿真道路场景由道路几何空间、环境感知数据、交通元素和环境因素等四种要素组成，在此基础上建立道路几何空间模型（本文称为“走廊模型”），定义其逻辑表示和拓扑结构。引入局部道路带状坐标系，实现对路面边界范围量化，形成道路空间。并与PreScan的道路表示与建模技术进行分析与比较。再次，研究道路几何空间的参数计算。根据道路走廊模型，给出由GIS几何数据计算道路走廊模型参数涉及的数据坐标变换关系与道路边界特征点的计算方法。 在上述工作基础上，论文完成了基于Irrlicht引擎的仿真道路几何空间创建软件的设计与实现，并使用PreScan软件对同一道路数据进行虚拟场景建模。对比结果表明，较之PreScan的道路模型，基于路面GIS数据的仿真道路能够真实反映现实道路的线形与几何结构，具有建模自动化程度高的特点。

Keyword ：

GIS数据 PreScan 道路几何空间模型 局部带状坐标系

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城市化高速发展同时，也给西安市带来了诸如交通拥堵、空气环境恶化等城市通病。为有效缓解这些问题，西安市从2010年底开始着力构建立体城市交通体系，2012年更是将“积极发展公共自行车服务系统”作为民生工程其中的一项重要任务。三年来，西安市公共自行车建设取得了长足发展，绿色出行得到了广大市民的热烈拥护，破解了从公交站到家门口“最后一公里”接驳问题，在一定程度上缓解了城市拥堵、空气污染。但是，随着公共自行车的进一步发展，市民需求的进一步提升，西安市公共自行车逐渐表现出一些不尽如人意的地方和问题，这些都阻碍了公共自行车系统的长远发展。因此，有必要对西安市公共自行车系统运营管理情况进行研究。 本文以西安市公共自行车为特定研究对象。首先，在查阅大量文献资料的基础上，运用问卷、访谈及统计分析等公共管理学方法，总结了西安市公共自行车系统发展历程，从运营管理模式、租赁方式、收费方式、使用情况、管理维护方式等方面，对西安市公共自行车系统建设运营管理现状进行了研究。其次，通过分析西安市公共自行车系统运营管理中的利益相关者的利益诉求，对比当前运营管理模式与各利益相关者利益诉求之间的差距，查找出公共自行车系统建设运营管理工作中的不足和存在的主要问题，分析影响建设运营管理服务质量、效益和水平的主要原因。最后，在总结国内外部分国家和城市公共自行车系统运营管理正反两方面经验教训的基础上，结合西安市实际，提出了改进和提升西安市公共自行车系统运营管理服务水平的对策建议。 本文探讨西安市公共自行车运营管理问题，在研究中发现了西安市公共自行车系统车辆和网点少且布局不合理、管理服务方面精细化不够、硬件设施质量较差、骑行安全没有保障、监督体制机制不健全等问题，并针对这些问题，提出了巩固运营管理模式、优化租赁系统、科学合理布局、完善系统功能、提升设施质量、增设自行车专用道和建立完善社会监督反馈机制等政策建议。本文的研究对于提升西安市公共自行车系统运营管理效果，具有较高的理论参考价值和重要的现实意义。

Keyword ：

公共自行车 利益相关者 西安市 运营管理

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