面向智能驾驶的高精度多源融合定位综述

随着信息时代各行各业效率的提升，传统的人工驾驶交通系统已逐渐无法满足人们对高效率、低风险交通服务的需求，而智能驾驶技术的出现为这一领域带来了机遇。如今，以自动驾驶为代表的智能驾驶已经成为一种实用的深度交叉技术，其核心模块包括高精度定位、场景感知、决策规划与控制等。定位模块作为智能驾驶系统中最基本、最核心的功能模块，需具备高精度、高可用、低时延的性能特点。当前，结合高精度卫星导航、惯性导航以及环境感知的多源融合技术已成为实现泛在智能驾驶所公认的核心手段，通过充分利用车载传感器的量测信息可以实现精确、可靠的定位服务。从导航定位中常用的传感器技术出发，对当前智能驾驶领域涉及的高精度定位技术进行了全面的回顾，给出了主流的基于滤波和因子图优化的多源融合框架，并对代表性算法进行了整理。最后，总结了现阶段智能驾驶中高精度定位技术的发展现状，并对未来的发展趋势进行了展望。     

考虑温度影响的干摩擦接触分子动力学研究

基于多尺度方法对干摩擦行为进行预测已成为当前研究热点。对于航空发动机等高温机械系统，温度对干摩擦行为影响至关重要。针对高温影响下微动界面摩擦行为开展分子动力学建模与分析，研究不同温度下微凸体的切向碰撞过程；考虑温度的升高使摩擦界面微凸体黏着作用增强，提出不同于赫兹接触理论预测的真实面积计算方法；基于所建的分子动力学模型和G-W接触模型，研究不同温度下接触面的摩擦系数，与实验测量的摩擦系数结果吻合，验证所提方法的正确性。对于在高温环境下接触、摩擦及微动等界面力学问题的研究提供了可借鉴的方法，同时为高温旋转机械动力学多尺度方法提供了可参考的解决手段。