基于权值D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论进行了改进,解决了证据的可信度问题.该改进算法首先根据证据的局部决策算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,并求出支持矩阵的特征向量,以此作为各个证据的可信度;然后把可信度作为各个证据的权值,以此修正D-S证据的融合算法,使新的组合理论规则能够有效地处理证据中的冲突信息;最后结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,把基于权值的D-S证据理论应用于车辆导航的地图匹配中,建立车辆位置信息和方向信息判断规则.实车试验结果表明:应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题.     

基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法

针对城市道路网日益复杂的实际特点,提出基于P ign istic概率方法的地图匹配算法。采用D-S证据理论的多规则数据融合技术,建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。引入P ign istic概率理论,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性。对实际行车数据仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。     

卫星定位不停车收费中基于决策圈的路径识别方法

首次提出在复杂区域使用决策圈的方法进行地图匹配,并提出一种GPS地图匹配和设置决策圈结合的新的路段识别方法,用于解决高速公路卫星收费系统或车栽导航中复杂路段地图匹配不准确的问题.对常规地图匹配算法GPS由于精度难以匹配的路段区域设定决策圈,对决策圈内路段进行特殊匹配处理.在处理方法上利用预先采集到的路段上的准确点代替电...     

基于SVDD与D-S证据理论的发动机故障诊断研究

提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和D-S证据理论相结合的故障诊断新方法,通过SVDD算法分别判断来自单个传感器的数据,然后运用D-S证据理论对各传感器的诊断结果进行信息融合,最终实现对发动机的故障诊断.试验表明,该方法充分利用各信号源的冗余互补信息,降低了诊断的不确定性,提高了故障诊断的可靠性.     

基于不确定性推理的大跨度斜拉桥综合评估研究

随着国内桥梁建造水平的飞速评估提升，大跨度桥梁技术状态评估越来越受到重视的同时，仍存在较多问题和不足。以某斜拉桥为研究背景，采用不确定推理中的多级模糊综合方法和D-S证据理论，对钢箱梁斜拉桥开展状态评估，并与直接加权平均方法的结果进行比较。研究表明：不确定性推理方法可以较好地应用于大跨度斜拉桥的技术状态评估；D-S证据理论方法能体现子指标之间的差异性，有利于做出更加合理的养护决策。     

一种改进的基于要素加权的浮动车地图匹配算法

分析了现有地图匹配算法的优缺点,提出了一种改进的基于要素加权的地图匹配算法.算法采用多属性决策方法对匹配路段进行选择,改进了原算法在选择匹配路段中的一些弊端,提高了地图匹配的准确度.     

一种适用于复杂城市路网的浮动车实时地图匹配技术

地图匹配技术是浮动车系统从数据接收到结果展示各个环节中最为关键的一项内容,但是目前国际上浮动车系统多用于路网结构简单的高速公路系统,而将匹配技术应用于立交遍布、主辅路交错的复杂城市道路系统时往往得不到满意的匹配效果.文章通过对现有各种地图匹配方法的分析比较,针对大采集时间间隔GPS数据在北京市复杂路网结构中遇到的实际问题,提出了一种局部节点匹配的改进的最优路径选择算法,将该算法应用于实验系统后,获得了令人满意的匹配速度与准确度,证实了这一地图匹配算法能较好地适用于现代复杂城市路网的实时浮动车计算系统.     

基于D-S证据理论的公路桥梁技术状况评估方法改进

将D-S证据理论引入桥梁技术状态评估方法中,对现行规范中的评估算法进行改进。通过实际检测项目中得到的真实桥梁信息,对规范法评估过程给出示例。提出了桥梁技术状况等级隶属函数,并将桥梁评估指标体系中的权重与D-S证据理论中不确定度概率指派相结合,使D-S证据理论算法能够有效嵌入评估体系。改进计算结果与规范计算结果契合度高,评估方法的改进科学有效。     

基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法

为了使车辆导航系统能给人们提供精确可靠的车辆位置信息,提出了1种减少车辆定位误差的综合地图匹配算法.该算法将基于曲线拟合和网络拓扑关系的2种地图匹配算法结合起来,采用误差圆法、最小二乘法及投影法,解决基于曲线拟合算法在靠近的平行路段匹配率不佳的问题.用北京市物流电动车的GPS数据进行多个样本的实验验证,匹配率均在95%以上,单点平均匹配时间在5 ms以内,与基于曲线拟合的地图匹配算法相比,综合算法复杂度降低,准确度和实时性提高.结果表明,综合算法可以应用到实际地图匹配工作中,尤其对于相互靠近的平行路段有明显的优势.      

基于区间D-S证据理论的干线公交信号优先方案评价模型

大力提倡乘用公共交通出行是缓解城市拥堵的最有效途径之一,同时,采用公交信号优先方法是提高干线运行可靠性的重要措施,但现有研究较少涉及评估干线公交信号优先方案的优劣,为了弥补干线公交信号在评价方面的不足以及提高整个交通网络的通行效率,加强出行安全,缓解道路交通拥堵,减少汽车尾气对环境的污染,提出了一种公交信号优先方案的评价模型。首先,从交通效率、运营成本和节能减排3个方面构建干线公交优先行驶的信号指标评价体系;然后,利用个体的经验与所能收集到的相关事实和数据进行证据推理,搭建公交优先行驶的信号评价的区间D-S证据理论决策模型;最后,针对指标属性的不确定性和单决策者决策经验的片面性,将证据理论和多属性决策相结合,利用D-S证据理论评估其优劣并选出最优方案。结果表明,基于区间D-S证据理论的干线协调公交信号优先评价模型,在方案选择上可以帮助决策者排除不确定性和多属性产生的干扰,使决策变得更合理;结合算例证明了模型的正确性,为公交信号优先方案的评价提供了新的理论、方法,可以有效避免公交信号优先评价过程中的单决策者的片面性、指标属性的模糊不确定性,为公交信号优先的推广应用提供了技术支持。     

车路协同信息融合的智能汽车行驶状态模糊评判

为了监测与评判道路上行驶的智能汽车的实时状态,基于研发的智能汽车的车载感知系统,包括通过视觉传感器、激光雷达、GPS定位、车载传感器系统及车载总线获取车内及周围环境信息。采用V2X通讯设备等获取路侧端雷视一体机、路侧传感器、气象传感器传输的交通信息,通过V2X通讯设备、4G通讯模块传送到云服务器并建立模糊评判模型。基于可信度的模糊推理算法对环境信息和交通信息进行融合,并以此为依据对行驶车辆的状态进行评判。首先,建立针对车辆行驶状态的模糊评判集合和各参数隶属度函数,计算出各参数的隶属度,并对行驶车辆的各个参数建立典型的行驶状态评判参数数据集合。其次,采用模糊假言推理方法,以典型的数据集合为基础建立带可信度和阈值的模糊规则库。应用麦姆德尼方法,建立与规则库的每个规则所对应的模糊关系矩阵库。以车辆行驶时接收到的车载端和路侧端信息作为输入,应用规则库规则进行带有可信度的模糊推理。然后,以相似度作为匹配度,对推理规则设定阈限,按照证据与规则的前件不相等的情况,计算结论的可信度得出结论。对结论进行冲突消解时,冲突消解的策略为取可信度高的结论。最后,应用匹配度对结论的可靠性进行验证,并在多个道路场景实时行驶的车辆上对算法进行试验验证。研究结果表明:算法对行驶车辆状态的评判与实车的状态相一致,可实现对车辆不安全状态的报警与行驶状态的干预,对保障行车安全有显著积极的实际应用意义。     

A Trajectory-Based Map-Matching System for the Driving Road Identification in Vehicle Navigation Systems

Driving road identification is the key issue of a vehicle navigation system that supports various services of intelligent transportation systems. The method for driving road identification is also known as map matching (MM). In spite of the development of MM algorithms, limitations still exist in obtaining the positioning data and preparing candidate roads (CRs) that may result in mismatches in some special difficult road configurations such as flyovers and parallel roads. To overcome the limitations, an integrated trajectory-based MM (tbMM) system is proposed based on the trajectory similarity evaluation method. The system can fuse the information from global positioning systems (GPS) and inertial sensors to generate the vehicle trajectory that represents the vehicle continuous movement in three dimensions. The elevation data of vehicle and roads are involved to enhance the trajectory-based matching process. Also the method employs an optimized mechanism for generating and maintaining CRs. Using the mechanism, separated road segments in a digital map are reorganized in the form of possible driving roads and the topology among them is guaranteed. Moreover, the CRs are obtained considering all the possibilities in determining the driving road so that the valuable historical information can be effectively reserved to provide more reliable matches in ambiguous situations. The tbMM system was evaluated using a number of real-world vehicle-level test datasets in urban areas in Beijing. Also a comparison test was performed to evaluate the driving road identification accuracy against existing MM algorithms. The results show that the tbMM system can provide reliable matches with about 99% accuracy in all the difficult scenarios and outperforms the existing algorithms.     

基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法

依托于浮动车数据,基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究.首先根据浮动车数据特点和道路交通信息,基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配,并进行MapInfo二次开发,通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数.建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态.最后,选...     

城市道路网络功能匹配度建模与实证分析

为定量评价城市道路等级配置、功能定位和网络结构的合理性,借助功能匹配度（道路实际使用功能与规划设计功能的吻合程度）概念,从道路所承载交通的方式划分、距离分布及行车速度3类分流特征出发,利用层次分析法和模糊综合评判的数学方法,建立城市快速路、主干路、次干路、支路以及整个网络的功能匹配度分析模型。在大量实际城市交通调查数据的基础上,对模型参数进行了详细计算和标定。基于通用交通分析软件EMME/3的交通分配-路径分析功能,提取路段平均车速、分车型流量以及流量的起讫点信息等分流特征,进而获取模型所需的变量值。算例分析结果表明：该模型能够实现实际城市道路网络功能匹配度的定量计算,且具有实用性和可操作性。     

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法

为了获取市区路网的交通状态,提出了一种基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法。该方法采用GPS定位设备获取出租车的行驶数据,然后结合数字地图数据对其中的位置数据进行修正,并采用A^＊启发式搜索算法对出租车进行跟踪,最终通过计算出租车跟踪路径在所覆盖路段上的置信参数来实现对市区路网交通状态的估计。基于上海市的出租车GPS调度数据和市区路网数字地图数据的应用实例验证了这一方法的可用性。     

城市交通问题对路网规划的影响探讨

从城市可持续发展角度,分析了我国城市面临的主要交通与路网规划问题。以解决城市远期交通问题为目标,从路网规划的源头出发,采用科学的方法进行研究分析,提出若干合理有效的解决方案。同时建议制定城市道路规划建设的可持续交通发展战略,充分发挥城市交通全局性、先导性及基础性作用。     

基于CAN总线的电控柴油机故障诊断单元设计

围绕如何有效地解决内燃机车电控柴油机的故障诊断问题,提出了CAN总线机车控制网络下的故障诊断单元设计方案,并阐述了故障诊断的基本原理。基于D—S证据理论的两级故障诊断算法的引入为相关知识库的设计和组织提供了便利,使得故障的不确定性降低,从而可以更好地提取故障信息。最后,分别从硬件和软件方面阐述了设计思路,并对其关键部分进行了说明。经现场测试,该设计方案能够很好地判断和排除故障。     

基于手机基站定位数据的地图匹配研究

研究如何利用手机基站定位数据信息进行地图匹配,其基本原理是通过采集车载手机通过道路的基站切换序列,在剔除冗余数据后,利用初始蜂窝小区定位算法实现每一个切换点在电子地图上的匹配,再利用路网的连通性实现路径的匹配。选取广州市到中山古镇路段作为实验路网进行实地实验,对所获得的基站信息进行数据处理和地图匹配的结果进行分析,证明通过手机基站定位数据来进行地图匹配的可行性和有效性。     

面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。