基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题，将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题，并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中，状态变量被定义为高精度视觉地图节点，查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中，引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模，与传统的1阶HMM相比，可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系，并从匹配的汉明距离建立发射概率模型，可有效提高地图匹配的效率。最后，通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能，分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息，提高匹配的稳定性和精确度，算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。     

城市道路车道缩减区通行能力研究

为探讨城市道路车道缩减区发生拥堵时对路段通行能力的影响程度,选择车道缩减区缓冲区上游段和终止段下游区的平均车头时距、平均车速两个指标,研究发生拥堵时车道缩减对道路通行能力的影响。在高峰时段,对缩减区上游和下游的车辆行驶状况进行数据采集,经处理获取相关数据并进行统计分析,正常通行时,缩减区上、下游通行能力值非常接近,说明较小的流量通过缩减区对路段的通行能力影响不明显;当缩减区发生拥堵时,缩减区下游消散的通行能力比正常通行时低10%,说明发生拥堵后对路段的通行效率有较大影响。针对有、无限速措施的情况,采用非参数检验的Mann-Whitney方法,对临近车道缩减区车辆通过调查线的时间分布(TVC)进行检验,结果表明采取限速措施后,车辆通过调查线的时间平均值由2.92s减少到1.52s,车辆排队长度由70.3m减少到24.3m,车辆在缩减区内的延误降低;在5%显著性水平下,无限速措施的TVC中位数与有限速措施的差异较大,无限速措施下车辆通过调查线的时间跨度延长,车辆排队长度增加,延误时间增加,对路段运行效率造成不利影响。     

基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究

为对智能车周围环境中车辆的行驶轨迹做出合理、有效的预测,提出了一种基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法。首先,接收感知得到的障碍物信息,结合高精度地图提供的车道线信息,对车辆进行行为识别;然后建立s-l坐标系,将车辆运动分解为沿车道线方向(纵向)的运动和垂直于车道线方向(横向)的运动,依据行为识别结果得到车辆在横、纵向运动的多项式方程;再以高精度地图中的车道线曲率作为约束,筛选出一条最优的预测轨迹。实车实验结果表明,在车道保持、换道和转弯3种基本行为下,车辆在4 s内的轨迹平均预测误差分别为:0.52,0.51和1.03 m,较CTRA模型预测误差分别减小了1.81,4.48和5.49 m,单个车辆轨迹预测平均耗时为0.103 ms,验证了本文中所提方法的有效性、准确性和实时性。     

基于模型预测控制的智能车辆纵向控制研究

在ADAS的控制算法中，普遍的控制算法只能在本车道跟车，据此提出一种新方法，不仅能使车辆在本车道内跟车，还能在本车道无车的情况下，进行跨车道跟车。首先在考虑前后车辆制动距离的情况下，对车距算法进行了优化，并把其他车道的车辆通过算法投影至本车道；其次搭建了基于模型预测控制（MPC）算法的车辆离散化模型系统，对其控制参数施加约束；最后通过设置前车不同的车速和车况，在CarSim搭建车辆模型并与Matlab/Simulink联合仿真，针对车辆的纵向加速度变化的研究。     

基于道路模型的弯道检测研究与应用

基于机器视觉的弯道图像能提供车辆行驶道路环境的丰富信息,从建立弯道模型、提取车道线像素点以及拟合车道模型等步骤分析了传统基于道路模型的弯道检测方法,针对传统方法很难适用于多种不同形状弯道的特点,提出一种基于特征点提取的弯道检测新方法;介绍了弯道检测在车道偏离预警、弯道限速以及弯道防碰撞预警等领域的应用情况;最后提出弯道检测应该建立三维车道线模型、注重发展多传感器融合技术,提高其适用性和鲁棒性.     

高速公路主线同侧连续入口最小间距研究

以高速公路互通式立交主线同侧连续合流形式为研究对象,通过对大小型车的加速特性进行分析,并基于可插入间隙理论,确定了不同匝道车道数车辆汇入主线的加速车道模型;然后通过分析驾驶员操作规律,考虑反应距离、决策距离、换道或减速距离3个方面的需求,建立了主线车辆与下游匝道汇入车辆间安全视距模型;最后确定以小型车为研究对象的加速车道长度值与换道模型确定的安全视距值之和,建立高速公路主线同侧连续入口最小间距计算模型,并提出了基于主线和匝道设计速度、入口匝道车道数的高速公路主线同侧连续入口最小间距指标值。研究成果是对我国有关规范和设计细则的完善和补充。     

冰雪条件下城市快速路限速研究

为了提高冰雪条件下城市快速路车辆行驶的安全性,通过视频录像和人工调查等方式获得哈尔滨市部分快速路在不同冰雪条件下的交通流基础数据,分析车流量、大小车型、车道位置等因素对运行速度的影响,并基于车辆追尾时的临界条件以及车辆的跟驰特性,建立与道路附着系数、交通量等参数相关的安全限速模型,并利用不同冰雪路面附着系数对模型中的路面参数进行标定,重点研究了冰雪环境对城市快速路车辆限速的影响,提出按交通量分级限速管理的方法。研究表明:冰雪条件下模型确定的限速值可以满足快速路上车辆的行驶安全;车辆在松雪、冰雪、冰膜路面上的限速值依次降低,在除雪作业后,限速值可以提高10~20km/h;城市快速路在冰雪条件下的限速值需分车道分车型进行设置,相邻车道大、小型车限速值相差5~10km/h;冰雪条件下的限速应根据交通量小于800pcu/h、800~1 500pcu/h、大于1 500pcu/h采用分级限速管理措施,以提高快速路的运输效率。     

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题，提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先，使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征，将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式；然后，使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合；最后，根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明，该方法的综合路况预警准确率为95.92%，检测速率可达34 ms/帧。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。     

高速公路限速策略优化方法与评价模型

为解决限制速度值确定不合理、限速方式不适用以及限速区间长度设置不恰当等问题, 对驾驶人行驶体验以及限速管理可信度的负面影响, 优化了高速公路限速区间最小长度、限制速度值、限速区间划分的确定方法, 进而提出了以安全车速与通行效率为依据的高速公路限速区间优化与评价模型。依据驾驶人视认距离、限速标志设置前置距离和驾驶人心理稳定距离, 标定计算模型中的限速区间最小长度。以行驶速度是否易发生突变为标准, 采用不定长法将不同路段划分为6种组合类型, 建立基于不同组合路段的限速预测模型。采用有序聚类分析法中基于划分和层次的分析方法, 以满足限速区间最小长度和交通延误最小2个方面为目标进行优化限速区间的划分。同时, 选取交通冲突率作为表征交通安全的指标, 选取交通延误时间作为表征交通效率的指标, 建立评价指标模型; 最后通过对比分析优化前后的指标来验证限速区间优化方法的有效性。以某山区高速公路为对象应用VISSIM开展限速优化仿真实验, 结果表明: 优化后安全评价模型参数值比原方案降低了约29.49%, 效率评价模型参数值比原方案提高了约21.90%, 优化后的高速公路整体安全性以及通行效率均得到提高。所提出的高速公路限速区间确定方法以速度突变为基准, 结合路段的属性及指标特点, 能够优化限速区间长度的制定和区间的划分。      

高速公路交通事故影响区域交通流限速管控特征研究

基于NaSch模型的理论,考虑高速公路交通事故对车流的影响,建立事故影响区域交通流限速管控模型。通过对事故影响区域限速管控与非限速条件进行分析,分别在车流为自由流和同步流两种情况下,统计道路的平均速度、事故区域的换道次数、事故区域车辆碰撞次数,并对以上数据进行模拟分析。表明在自由流和同步流两种情况下,对事故影响区域进行限速管控,会明显降低事故车道和非事故车道在事故缓冲区域内的碰撞次数,这也是保证行车安全的重要措施。     

自动驾驶环境下面向交叉口自由转向车道的交通控制模型

在未来自动驾驶环境下，自动驾驶车辆之间能相互配合、相互穿插地通过交叉口，而无需信号灯控制。因此，有必要研究新一代的能保障自动驾驶车辆安全高效通行的交叉口控制模型。已有控制模型可分为基于交叉口空间离散的控制模型和基于交叉口冲突点分析的控制模型，目前主要存在控制方式和模型非线性等方面的不足。建立了基于混合整数线性规划（MILP）的自动驾驶交叉口控制（Autonomous Intersection Control，AIC）模型，设计交叉口自由转向车道，允许交叉口所有进口道都能"左直右"通行，将交叉口空间离散为等距网格并建立网格坐标方程，考虑车辆在交叉口内部的行驶轨迹，建立车辆轨迹的上边界和下边界方程，确定行驶轨迹压过的交叉口网格，并建立网格被车辆路径占用的时间方程，使用同一网格同一时间只能被一台车辆占用的冲突点约束保障交叉口安全通行。模型以所有车辆通过交叉口的总延误最低为目标函数，通过将约束条件线性化处理，使用AMPL （A Mathematical Programming Language）并调用Gurobi数学规划优化器对模型进行求解。最后对模型效益进行了案例分析。结果表明：所提模型能有效处理自由转向车道的交通流到达模式，对比已有模型经常采用的先到先服务控制策略，该模型能整体优化车辆通行方案，降低车均延误50.51%，降低最大车辆延误29.12%，同时交叉口空间利用率提高了66.17%。     

高速公路收费广场收费车道配置研究

为建设合理规模的高速公路收费车道提供科学的理论依据,运用流体力学模拟理论和排队论建立了车辆通过收费广场的延误时间模型。以车辆通过收费广场的总延误时间作为目标函数,总延误时间最小即收费车道个数最优。在进入过渡段和离开过渡段将车流比拟为流体,通过交通流量、交通流速、交通流密度三者间关系宏观描述车流聚集和消散的过程。对应于第2阶段,依据排队论的基本原理,建立关于收费车道个数的模型。然后建立总延误时间关于收费车道个数n的函数,通过表格和图形直观地得到最优的收费车道设置个数。流体力学理论建立的延误时间模型为收费广场收费车道配置提供了计算依据。     

高速公路收费广场收费车道配置研究

为建设合理规模的高速公路收费车道提供科学的理论依据,运用流体力学模拟理论和排队论建立了车辆通过收费广场的延误时间模型。以车辆通过收费广场的总延误时间作为目标函数,总延误时间最小即收费车道个数最优。在进入过渡段和离开过渡段将车流比拟为流体,通过交通流量、交通流速、交通流密度三者间关系宏观描述车流聚集和消散的过程。对应于第2阶段,依据排队论的基本原理,建立关于收费车道个数的模型。然后建立总延误时间关于收费车道个数n的函数,通过表格和图形直观地得到最优的收费车道设置个数。流体力学理论建立的延误时间模型为收费广场收费车道配置提供了计算依据。     

城市地下快速路匝道入口车辆运行特征分析

以实车驾驶数据为基础,对比分析在地下、地上快速路上车辆行驶速度的差异性及变化特征;对车辆在地下快速路加速车道上的行驶距离进行分析研究。对比实测值与计算值,参照国内外加速车道长度取值,建议城市地下快速路主线限速60km/h、匝道限速40km/h的情况下,加速车道的长度不小于110m。     

城市快速路交织区控制策略研究综述

由于快速路交织区及其影响范围内存在大量不同流向车辆的换道行为,导致交织区成为快速路的交通瓶颈。为保障交织区交通高效安全运行,文中在综合分析交织区运行特性和安全特性的基础上,综述交织区匝道、主线等控制策略,建立快速路交织区及影响区域交通运行协同控制框架,考虑车辆行驶行为因素,分别对主线、匝道和交织区的拥堵情况、紊乱程度、排队溢出等交通状态进行识别和预测,建立涵盖匝道控制、可变限速、车道信号、定向车道、标线诱导、实体隔离等方案的协同控制策略,并进行预评估与反馈校正,实现交织区从信息采集、预测控制、策略执行的全链条反馈校正流程;最后提出交织区交通控制面临的挑战和研究方向。     

基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。     

限速措施作用下的系统最优及道路收费设计模型

从宏观网络优化的角度,建立了路段限速作用下的系统最优模型,其目标为交通的社会成本最低。在此基础上,通过道路收费措施得到系统最优模型的最优解,即最佳流量分布。此外,设计了两种最佳收费方案,分别以总收入最低和总收入等于0为优化目标。最后,通过算例对系统最优模型和最佳收费方案设计模型进行了验证,结果表明,路段限速影响了整体路网的最优状态,且通过两种道路收费方案均可实现限速作用下的路网最优。     

互通立交入口匝道大型车加速车道长度研究

加速车道长度设计是否合理对车辆运行安全至关重要。为提高互通立交入口匝道加速车道长度设计的合理性及车辆运行的安全性,通过分析合流影响区车辆交通特性,基于修正的二阶爱尔朗车头时距分布模型,建立大型车在不同坡度（-2%≤i≤2%）、不同比功率（8~12 kW/t）下的加速车道长度计算模型,重点研究大型车在不同坡度、不同比功率下的加速车道长度。研究发现：坡度、比功率与加速车道长度均成正比。该研究可以为针对大型车的高速公路互通立交加速车道长度相关规范的修订提供参考。