面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

一种高精度车载定位终端系统的设计及测试分析

现有车载定位终端因车辆移动的特殊性和常规定位精度不足的问题,无法实现车辆安全行驶所要求的高精度定位.文中设计了一种基于WAVE标准的高精度车载定位终端系统设计方案,以车载网和地基增强系统为基础实现高速移动车辆的高精度定位,给出了硬件设计结构和软件设计流程,并完整地进行了通信性能、动态定位精度、跑车轨迹的测试.结果表明,该设计不占有现有移动通信频谱资源,具备高效、可靠的实时定位特点,可实现车辆高精度定位,提高行车安全性.     

GPS在公路测量中的应用

全球卫星定位系统（GPS）诞生于上世纪七十年代的美国,它是一种采用距离交会法的、能够向全球用户全天候提供高精度、连续实时三维导航、定位能力的无线电导航系统,具有良好的保密性和抗干扰性。随着GPSI作卫星的不断入轨和GPS接收机性能的不断提高,GPS测量技术已广泛用于大地测量、地形测量和工程测量等诸多方面,而在公路勘测中的应用尤为常见。     

面向群体行驶场景的时空信息融合车辆轨迹预测…

将车辆间时空交互信息融入卷积社会池化网络中，提出了一种面向群体行驶场景的有人驾驶车辆轨迹预测模型；使用长短时记忆(LSTM)网络预测群体车辆速度，基于此预测值计算群体车辆间的速度差；构造LSTM编码器捕捉群体车辆行驶轨迹的时间序列特征，设计卷积社会池化网络提取群体车辆间的空间依赖关系，使用LSTM解码器预测未来车辆各种动作的出现概率和相应轨迹，将具有最高出现概率的动作及其轨迹作为最终轨迹预测结果；使用真实轨迹数据集对所构建模型进行了参数标定和性能验证，测试了不同轨迹编解码与速度预测方法对模型性能的影响，确定了最优模型结构。计算结果表明:相较于历史速度，使用预测速度计算速度差作为模型输入可将均方根误差(RMSE)降低19.45%；相较于门控循环神经网络，使用LSTM进行速度预测可将RMSE降低4.91%；相较于原始卷积社会池化网络，所提出模型的轨迹预测误差在RMSE与负似然对数2个指标上分别降低了20.32%和21.04%，明显优于其他卷积社会池化网络变体；所提出模型与原始卷积社会池化网络计算耗时差距约3 ms，能够满足实时应用要求。      

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

京沈高速公路高速电子抓拍系统的介绍

本文介绍了采用雷达、变频高速摄像和智能视频触发技术,对行驶车辆,特别是高速行驶(车速120 -180km/h)车辆进行全天候24小时连续监控,对违法超速行驶车辆进行抓拍的电子抓拍系统的原理。     

基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别

为获取驾驶员行驶状态信息与监控行车状况,通过车载CCD图像传感器获得序列图像,应用数字图像理解和计算机视觉技术,建立摄像机的透视投影模型和汽车行驶轨迹状态模型,根据平面图像上的点推导出车辆在空间道路上的实际位置,对车辆行驶过程中相对道路标线的行驶轨迹进行研究。该方法获得的行驶轨迹曲线能够正确判断驾驶员压线行驶、越线行驶与逆向行驶等违章行为,是判别驾驶员行驶状态的有效方法。     

车载声强（OBSI）轮胎/路面噪声测试

随着城市的发展,轮胎/路面噪声已经成为主要噪声,根据《应用OBSI方法进行轮胎/路面噪声测试的标准方法》美国ASTM（美国材料实验协会）暂行标准研发了测试设备,采用测量声级计“A”计权网络, 记录规定测量时间T内A声级的能量平均值,用噪声能量按时间平均方法来评价噪声的影响,实现了实时量测分析评价路面／轮胎噪声,同时采集车辆速度、温度、方向等相关信息,测试过程中不受环境噪声、风噪声干扰,可用于对不同车辆车速、不同路面结构型式及不同轮胎种类所产生的轮胎／路面噪声进行量测比较,较为精确的评价路面噪声特性,是一种较为理想的轮胎／路面噪声室外测试。     

轮胎锥度效应及其纠偏途径

论述了轮胎锥度效应产生的原因及其对汽车行驶性能的影响,并对锥度效应引发的车辆跑偏机理和纠偏途径进行了分析。     

基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台

实时的交通和车辆信息的采集是很多种智能交通系统应用的基础。本文作者介绍了一种基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台，详细描述了该平台的设计思想、构建方法及其应用。这种信息采集平台为智能交通系统中驾驶行为特性的研究、交通数据采集、现场测试等提供良好的辅助测试和验证平台。该平台还能作为智能交通多功能测试车的一个辅助检测手段，进行移动检测的研究。而虚拟仪器技术结合了计算机和电子仪器的优势，它能够使测量过程更加便捷可靠。     

基于图像处理的交通信息采集

笔者在文中简要介绍了图像识别的基础上,提出了网格转换方法,在图像坐标和道路平面投影坐标之间建立关系,获取运动车辆的行驶轨迹,从而得到车辆的实时车速和位置,达到交通信息采集的目的.     

基于图像处理的交通信息采集

笔者在文中简要介绍了图像识别的基础上,提出了网格转换方法,在图像坐标和道路平面投影坐标之间建立关系,获取运动车辆的行驶轨迹,从而得到车辆的实时车速和位置,达到交通信息采集的目的.     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

基于小型车辆自然行驶状态的山区道路风险路段研究

为了研究小型车辆自然行驶状态下的行驶轨迹及行驶速度与山区道路风险路段的关系,以福州市森林公园经宦溪至鼓岭景区路段的4个单向弯道作为研究对象;采用无人机拍摄以小型车为主的车辆从入弯到出弯的整个自然行驶过程的视频资料,并用Ae软件中追踪运动模块追踪车辆左前轮的轨迹及计算出车辆过弯速度;根据行驶轨迹及行驶速度得到各弯道风险路段的长度。结果显示:弯道1的风险路段为0～2.273 m和32.838～39.268 m,弯道2的风险路段为43.375～46.039 m,弯道3的风险路段为21.001～21.507 m,弯道4的风险路段为18.521～24.283 m。本研究以车辆行驶轨迹及行驶速度两个真实行驶数据为切入点,为山区道路风险路段的识别提供一种基于小型车辆自然行驶状态的方法。     

基于支持向量机的车辆驾驶行为识别研究

从车辆行驶轨迹的角度,车辆驾驶行为可细分为车辆跟驰行为、车辆换道准备行为和车辆换道执行行为,它们对交通拥堵、交通事故等都有着重要影响,也是自动驾驶、交通仿真等系统的基础构成模块.然而,如何从实际微观交通流数据中对3种行为进行识别是驾驶行为研究的基础和难点.本文提出基于支持向量机的驾驶行为识别方法,使用真实车辆轨迹数据,为提高模型的准确率,首先对样本数据进行归一化和主成分分析预处理,然后采用网格搜索算法对惩罚因子和核参数进行寻优,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试.结果表明,模型的测试精度达到了98.41%,能够很好地识别车辆的行驶状态,为驾驶行为各阶段的研究提供支持.     

缓和曲线长度对车辆行驶轨迹的影响

为揭示自由流交通状态下,缓和曲线长度对车辆行驶轨迹的影响规律,在预瞄最优曲率模型的基础上,引入S-K(弧长-曲率)平面线形模型,提出了面向公路路线安全评价的驾驶员方向控制模型.仿真结果表明:车辆进入曲线段时,行驶轨迹存在朝曲线内侧偏移的运动趋势;出曲线段时,车辆行驶轨迹趋于朝曲线外侧偏移.缓和曲线长度对车辆行驶轨迹的影响显著,缓和曲线越长,车辆行驶轨迹侧向偏差越小,反之则越大.对于二级公路对称基本型平曲线设计,缓和曲线长度建议采用0.4~0.6倍圆曲线半径为宜.     

山区公路回头曲线的车道偏移行为与自由行驶轨迹模型

为揭示山区公路回头曲线路段的车道偏移行为和轨迹特征，建立了自由行驶轨迹模型；在一条山区复杂线形公路上开展了实车驾驶试验，使用高精度车载设备收集自然驾驶状态下的车辆行驶轨迹、速度和偏移数据；基于轨迹相对位置曲线定义了回头曲线路段左右转车辆的自由行驶轨迹模式；以曲线转角180°为界，建立了回头曲线路段车辆相对位置拟合模型，设计了基于偏移量的自由行驶轨迹计算方法，并以其他道路的回头曲线作为算例进行模型验证。研究结果表明:回头曲线左转车辆呈现出4种轨迹模式，右转车辆呈现出3种轨迹模式；车辆轨迹在回头曲线的入弯、弯中和出弯阶段均出现了较大的偏移，偏移量大于40%，此时车身侵占对向车道，不同的轨迹模式具有不同的偏移特征；不同位置所对应的速度与偏移量的分布较离散，当速度折减小于6.5 km·h-1时，驾驶人可以通过占用对向车道来降低回头曲线行驶时的速度折损；基于横向偏移量建立的不同曲线转角下的轨迹拟合模型中，当回头曲线转角约为180°时，拟合模型的精度最大，左转拟合精度介于0.90~0.97，右转拟合精度介于0.65~0.97；当回头曲线转角大于180°时，拟合模型最大拟合精度0.97发生在右转，当回头曲线转角小于180°时，拟合模型最大拟合精度0.89发生在左转。可见，本文建立的轨迹模型具有较强的适用性，可为山区公路回头曲线的行驶轨迹预测提供手段和方法。      

单板式侧滑检测台结构设计探讨

车轮定位故障是汽车行驶系故障中发生频率较高的故障之一,它能够造成轮胎异常磨损以及车辆行驶中方向发摆、抖动发飘、跑偏等现象,影响汽车的操纵稳定性、行车安全性,因此,车轮定位是汽车安全检测的重要内容之一。针对此问题,探讨国内常用的检测车轮侧滑的单板式侧滑检测台结构设计方面的一些问题。     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

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作为智能交通的重要组成部分,智能车辆旨在辅助或取代驾驶员进行车辆驾驶,以减少交通事故,提高交通系统效率. 本文针对半结构化道路下基于视觉导航智能车辆的路径规划和车辆控制问题进行了研究试验. 首先采用局部逆透视变换方法将存在无穷视野的智能车辆成像系统转换为真实世界坐标表示;然后利用深度优先搜索算法搜索当前道路环境下所有可行路径,依据无碰撞约束条件设定行驶轨迹;以预设轨迹的行驶时间和视觉图像信息作为输入,设计分级模糊控制器进行车辆横向控制;最后给出场地试验结果. 试验表明,本文路径规划和车辆控制算法有效稳定,实现了校园环境下障碍物躲避、路径规划和车辆自主行驶的设计功能.