微观仿真自主性车道变换模型

车道变换是一种复杂的刺激-反应行为,为了准确表示车辆变换车道的决策过程,克服现有模型的不足,重点考虑驾驶员特征和车辆类型对车道变换的影响,并将车道变换过程可划分为3个阶段,即车辆挟道意图的产生、换道可行性分析和换道的执行;引入随机效用理论描述换道需求的产生,建立了基于车道效用选择的自主性车道变换模型,利用视频处理软件获取大量车辆运行轨迹微观数据,采用极大似然估计法对构建的自主性车道变换模型进行了标定;最后,基于换道次数的仿真值与实测值,选取均方根偏差、均方根百分比偏差2个评价指标对车道变换模型的有效性进行了验证,误差指标小于10％,表明建立的自主性车道变换模型可以较好地描述车道变换复杂的运行行为.     

基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

基于轨迹数据的地下快速路换道决策模型研究

为准确描述城市地下快速路换道行为特性,基于8自由度驾驶模拟试验,获取了不同交通流情况下,全时全员车辆高精度轨迹数据,并提取了471个自由换道和164个强制换道样本。分析主车与目标车道前、后车以及当前车道的前车间隙特征,选取车速为性能指标,均方根百分比误差为拟合优度函数,利用遗传算法对GIPPS模型进行参数标定及效果验证。结果表明:自由换道决策时,与目标车道前车的间隙远大于与目标车道后车的间隙,而强制换道决策更多受驾驶任务影响,周围车辆间隙大小无显著差异。自由换道间隙符合对数正态分布,强制换道间隙符合伽马分布。GIPPS换道决策模型在自由换道和强制换道行为样本的验证中,模型预测误差值不同,自由换道模型参数的误差更小。研究结果对于构建符合地下快速路环境特征的换道决策模型具有重要价值。     

大型综合客运枢纽送站坪的车辆延误（双语出版）

为了准确评估大型综合客运枢纽送站坪的服务水平,改善其交通秩序,提高管理水平,针对送站坪车辆的常规落客行为和违规行为造成的延误,进行了量化分析研究。在大量调研数据的基础上,提取车辆轨迹,通过虚拟线圈的方法获取车辆的运动参数和交通流信息,基于车辆运行特征和车流波动理论,提出了落客车辆汇入行车道时等待可穿插间隙的延误模型、行车道车辆受穿插车辆影响的延误模型以及违规行为造成的行车道车辆延误模型等,验证结果表明,延误模型计算结果与实测结果近似。针对客运枢纽常见的两车道送站坪的交通特性,将车辆在落客车道的行驶距离、落客时长、速度、加减速度等参数作为自变量,基于高峰期间车辆到达分布推导出了送站坪车辆的平均延误,在此基础上给出了送站坪车辆行程时间的理论推导模型和多元线性回归模型。实例验证结果显示：2个行程时间模型计算结果与实测数据基本吻合,平均误差均为13%,回归模型的拟合优度为0.868;减少模型变量,以车辆在落客车道的行驶距离和落客时长为自变量,拟合优度也达到了0.853,表明这2个变量对车辆在送站坪系统的总延误影响最大,它们的值可以基本反映出车辆在送站坪系统的总延误,研究结果可为仿真模型的构建及通行能力的研究提供理论基础。     

大型综合客运枢纽送站坪的车辆延误

为了准确评估大型综合客运枢纽送站坪的服务水平,改善其交通秩序,提高管理水平,针对送站坪车辆的常规落客行为和违规行为造成的延误,进行了量化分析研究。在大量调研数据的基础上,提取车辆轨迹,通过虚拟线圈的方法获取车辆的运动参数和交通流信息,基于车辆运行特征和车流波动理论,提出了落客车辆汇入行车道时等待可穿插间隙的延误模型、行车道车辆受穿插车辆影响的延误模型以及违规行为造成的行车道车辆延误模型等,验证结果表明,延误模型计算结果与实测结果近似。针对客运枢纽常见的两车道送站坪的交通特性,将车辆在落客车道的行驶距离、落客时长、速度、加减速度等参数作为自变量,基于高峰期间车辆到达分布推导出了送站坪车辆的平均延误,在此基础上给出了送站坪车辆行程时间的理论推导模型和多元线性回归模型。实例验证结果显示:2个行程时间模型计算结果与实测数据基本吻合,平均误差均为13%,回归模型的拟合优度为0.868;减少模型变量,以车辆在落客车道的行驶距离和落客时长为自变量,拟合优度也达到了0.853,表明这2个变量对车辆在送站坪系统的总延误影响最大,它们的值可以基本反映出车辆在送站坪系统的总延误,研究结果可为仿真模型的构建及通行能力的研究提供理论基础。     

多轴车辆操纵稳定性研究

采用基于综合曲率误差的预瞄PID驾驶员模型对HTF6轴车辆的稳态回转、车道变换和转弯制动3种典型操纵稳定性试验工况进行了仿真分析,对多轴车辆不同设计参数对整车操纵稳定性的影响进行了对比分析.结果表明,标准配置的1500×600轮胎可以综合平衡整车操纵稳定性;采用根据车速控制后桥转向模式的电控转向系统可同时满足多轴车辆几何通过性和高速侧倾稳定性的要求;车辆质心高度增加100 min对仿真计算结果无明显影响.     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

高速公路车道分配与入口多匝道协同控制方法

为提升多车道高速公路主线合流区通行效率，由于主线合流区各车道交通特征差异，针对多条匝道相互合流再一同汇入主线的情况，分析了主线合流区流量均衡状态、各车道饱和状态和匝道流量对通行效率的影响，提出了多车道高速公路车道分配与入口多匝道协同控制模型，主要通过主线车道控制引导上游主线车辆提前选择合适车道行驶，同时采用入口多匝道控制协调匝道合流区各汇入匝道车辆的驶入，实现主线和匝道的通行效率最大化提升。仿真验证及工程应用结果表明：通过主线车道控制引导上游主线车辆尽量选择内侧车道行驶，尽管会增加内侧车道行驶车辆的车均延误，但明显降低了主线和匝道的整体车均延误，说明主线车道控制与入口多匝道控制相结合对合流区通行效率提升优势明显，且主线合流区各车道流量均衡有助于提升入口匝道汇入效率。     

公交与右转混合型专用道仿真分析及效益评价

为解决设置公交专用道所带来的道路资源利用率低，相邻车道交通压力增大，专用道分时段开启致使社会车辆行驶混乱等问题，基于车种分离思想，提出一种公交车辆与右转车辆混合专用道的组织方式，允许公交车辆与右转社会车辆共用一条车道，以寻求保持公交优先与减少对社会车辆影响的平衡点。为论证该方案的可行性，首先，针对所研究的道路环境，提出了基于流量生成模型与配时优化模型的车道组仿真流程；随后，在考虑红灯时右转车辆行驶特性的前提下，建立了人均延误和车均延误的双指标评价矩阵模型；最后，分别在MATLAB和VISSIM仿真平台上，实现了对传统车道组、公交与右转混合型专用道车道组和公交专用道车道组3种方案的效益评价，并对其中的关键影响因素进行分析。仿真结果表明：所提出的公交与右转混合型专用道车道组的总体车均延误与人均延误在大多情况下处于较低水平，而公交专用道车道组和普通车道组也具有各自的优势区域；公交与右转混合型专用道的车道组织方式可以在保证社会车辆延误不明显增加的情况下，有效确保公交车辆的优先性，在一定条件下具有适用性，在工程实践中可作为公交专用道的过渡或替代方案。     

面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制（MMPC）系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制（SMPC）系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明：当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。     

基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度评估方法

在论述拟合法线偏差定义、构成及性质的基础上,提出以拟合法线偏差表征旧路平面线形拟合偏差;建立了基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度指标;提出了采用步长压缩摆动趋近法计算拟合法线偏差的算法,并就拟合法线偏差的符号判定准则及方法进行了讨论。最后对321国道某路段旧路改造设计中的平面线形拟合精度进行评估。结果表明:按照外业、内业2个阶段,采用拟合精度指标控制旧路平面线形拟合质量是可行的。     

用于车道识别的分段切换车道模型

为了使得车道模型既能准确地描述车道形状,又不影响车道识别算法的实时性,提出了一种分段切换车道模型。对近视场区域使用直线模型匹配车道线,对远视场区域则在直线模型和二次曲线模型之间进行切换,以适应有曲率和无曲率道路的识别要求。试验表明,使用分段切换车道模型的车道识别算法能够很好地匹配各种形状道路,并能满足实时性要求。     

基于卡尔曼滤波的Galileo动态定位

采用一种Galileo动态定位滤波的方法，该方法从Galileo接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将带次优渐消因子的卡尔曼滤波算法应用到Galilex，动态定位中。本模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

车载导航系统陀螺的自适应校正方法

分析了低成本压电振动陀螺误差及其影响因素,在实验的基础上得出采用温度补偿陀螺误差的可行性。建立了联合卡尔曼滤波方程融合GPS和INS信息,估计定位信息和陀螺误差。提出车载GPS/INS组合导航系统中陀螺零漂误差和标度因子误差的校正过程启动条件,当条件满足时,以估计的陀螺误差为输入,采用温度误差校正表学习算法对陀螺误差模型进行训练。用道路实验数据对提出的陀螺校正算法进行验证,结果表明该算法精度高、收敛快、可操作性好。     

Identification of linear handling models for road vehicles

This study reports the identification of linear handling models for road vehicles starting from structural identifiability analysis, continuing with the experiments to acquire data on a vehicle equipped with a sensor set and data acquisition system, and ending with the estimation of parameters using the collected data. The model structure originates from the well-known linear bicycle model that is frequently used in handling analysis of road vehicles. Physical parameters of the bicycle model structure are selected as the unknown parameter set that is to be identified. Global identifiability of the model structure is analysed, in detail, and concluded according to various available sensor sets. Physical parameters of the bicycle model structure are estimated using prediction error estimation method. Genetic algorithms are used in the optimisation phase of the identification algorithm to overcome the difficulty in the selection of initial values for parameter estimates. Validation analysis of the identified model is also presented. The identified model is shown to track the system response successfully.     

轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型.该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数.采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性.通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度.结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度.将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性.      

考虑动力学模型系统误差补偿的智能车GNSS/IMU组合定位算法

为了解决智能车动态组合定位过程中，因动力学模型与实际模型之间存在偏差导致滤波精度下降的问题，针对智能车全球导航卫星系统(GNSS)/惯性测量单元(IMU)组合定位系统，结合非线性预测滤波(NPF)和自适应滤波的优点，提出了一种考虑动力学模型系统误差实时估计和补偿的自适应非线性预测滤波(ANPF)算法。首先，根据NPF算法原理，通过最小化预测观测残差与系统误差的加权平方和，估计动力学模型系统误差；其次，结合自适应滤波原理，利用状态预测残差向量构造自适应因子，设计了一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法，用于估计系统状态向量，并通过自适应因子抑制动力学模型系统误差和线性化误差对系统状态估计精度的影响，克服NPF对系统状态估计精度有限的缺陷；再次，对动力学模型系统误差的估计误差和由动力学模型系统误差引起的系统噪声的等效协方差阵进行了分析和推导，以补偿动力学模型系统误差对系统状态估计的影响；最后，通过车载GNSS/IMU组合定位系统试验，从算法精度、鲁棒性和实时性方面对提出的算法和其他滤波算法的性能进行了验证和对比分析。研究结果表明:提出的自适应算法继承了NPF算法简易性和高实时性的优点，同时克服了NPF算法估计精度有限的缺陷，具有较好的滤波解算精度，水平定位精度小于1.0 m，算法单次平均执行时间约为0.013 9 ms，在精度和实时性的平衡方面显著优于其他滤波方法。     

Cooperative lateral vehicle control for autonomous valet parking

This paper presents a lateral vehicle control algorithm for autonomous valet parking (AVP). Under the assumption that the position and heading angle are provided via vehicle-to-infrastructure (V2I) communication, the lateral controller aims to conduct two different driving maneuvers, i.e., forward driving and backward parking, and to control various types of vehicles in a unified approach. Therefore, it is necessary for the lateral controller to be robust enough to track the desired trajectories for different driving maneuvers, as well as to compensate for the uncertainty caused by the need to consider various vehicle types. With the assumption of operating conditions such as a low speed and small slip angle, a nonlinear kinematic model with kinematic constraints is used for the design of the lateral control. Based on this nonlinear model, a nonlinear control technique called dynamic surface control (DSC) is applied to design the lateral controller, and its stability is analyzed in the framework of linear differential inclusion. Finally, the proposed lateral control algorithm is validated through vehicle simulations and field tests.     

弱GNSS信号下基于EMD和LSTM的车辆位置预测方法研究

针对弱GNSS环境下组合导航（INS/GNSS）系统存在的定位偏差问题，提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先，针对训练数据中噪声较大的惯导数据，提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数，提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法，并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理，最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后，采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型，利用该训练模型可在线实时进行位置预测。针对车辆定位序贯数据预测，提出一种局部数据降噪方法，该方法利用一定长度时间窗口的历史数据，通过线性最小二乘给出当下时刻数据的预估值，并与实际量测值进行滑动平均滤波，优化位置预测的结果。在封闭场地模拟隧道环境下，对长短期记忆网络输入端进行局部数据降噪与不进行降噪处理比较，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了13.34%和9.38%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了8.64%和5.41%；在复杂城市交通环境下，检验提出的方法，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了6.51%和5.66%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了5.70%和8.23%。试验结果表明，在弱GNSS信号环境下，提出的车辆位置预测方法有效提高了车辆定位精度和稳定性。     

基于相关性准则和R-ELM模型的岩溶隧道涌水量预测研究

为实现隧道涌水量的高精度预测，以相关系数法和极限学习机为理论基础，构建隧道涌水量预测模型。首先，结合工程实例对隧道涌水的影响因素进行分析，并利用相关系数法分析各因素与涌水量之间的相关性，以筛选出重要影响因素；其次，将筛选出的重要因素作为预测模型的输入层，并利用试算法和经验公式优化极限学习机的模型参数，再利用M估计弱化预测误差，进而构建出用于隧道涌水预测的R-ELM模型。研究表明： 1）岩溶隧道涌水灾害的影响因素较多，包括5类一级因素和12类二级因素，不同因素对隧道涌水灾害的影响程度存在一定差异； 2）R-ELM模型预测结果的平均相对误差仅为1.12%，具有较高的预测精度，不仅验证了模型参数优化和M估计优化的有效性，也验证了R-ELM模型在隧道涌水量预测中的适用性。