全球定位系统(GPS)在汽车中的应用

全球定位系统(GPS)是一个基于卫星的导航、定位及计时的系统。接受器通过(GPS)卫星发送的数据计算二维(经度、纬度)或三维(经度、纬度、高度)位置。美、日GPS的汽车导航系统现状GPS自投入运行以来,逐步向民用开放,为各行各业服务。因此,美、日各大汽车公司相继在自己的产品上配装新一代的信息系统与导航系统。在一些轿车上,导航系统不再是选装件,而是标     

基于车辆位置与速度特征的驾驶行为模式分类方法

精细车辆轨迹中包含连续的时间戳、位置，以及速度等信息。通过对车辆轨迹数据进行量化表达与挖掘分析，可以实现对车辆行为模式的分类。现有研究大多关注对位置的聚类，很少对车速、加速度等特征进行研究分析，而车速等是反映驾驶行为模式的重要特征。为了将轨迹多维信息纳入分析框架，研究了基于位置与速度特征的车辆轨迹行为模式分类方法。为克服现有行为模式分类方法的维度单一性，运用豪斯多夫轨迹距离算法计算出位置和速度特征的综合距离矩阵，针对豪斯多夫距离算法鲁棒性差的缺点，采用单向豪斯多夫距离90%分位值对算法进行了改进，降低噪声影响。同时，引入了车辆位置和速度来进一步提高分类的准确性，运用多次分层聚类算法依次对位置与速度轨迹图进行分类，得到车辆位置和速度上的行为模式。以HighD数据集为样本，提取了三车道上的行车轨迹，验证了基于速度与位置特征的车辆行为模式分类方法。结果表明:①本方法可以得到位置和速度的综合行为模式，聚类平均准确率达到94.8%，优于DBTCAN准确率89.3%和t-Cluster准确率86.4%；②基于换道模式轨迹偏移率曲线的分析，得到了4种互异的典型车辆换道模式。该方法可利用多维轨迹数据对行车模式进行分类及行为辨识，在车辆轨迹分类与不良行为辨识方面具有应用潜力。      

基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法

车辆GPS数据中蕴含的车辆轨迹信息具有重要的理论和应用价值.为减少轨迹数据存储空间,提高数据分析及传送速度,提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法,根据GPS数据点的时空三维特征,计算轨迹特征点判断的距离标准,更准确的提取轨迹信息.算例分析结果表明,基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法大幅度减少轨迹压缩误差,提高压缩效率.      

基于毫米波雷达组群的全域车辆轨迹检测技术方法

高精度车辆轨迹数据对于高速公路交通管理和智慧服务具有非常重要的研究及应用价值，然而现有的车辆轨迹感知技术难以获得全域全时车辆轨迹数据。为此，提出一种基于毫米波雷达的全域车辆轨迹跟踪技术方法，该方法包括：雷达原始数据获取及适配、轨迹数据清洗及降噪、道路线形感知及还原、车辆轨迹匹配及拼接。其中，雷达原始数据获取及适配通过构建雷达帧数据适配表将雷达数据格式标准化，并通过构建的轨迹可信度评价指标K，剔除镜像车辆轨迹数据，进而基于历史行车轨迹的统计学特征，采用聚类方法还原道路线形，最终通过雷达群组间车辆轨迹特征分析及匹配拼接，实现设备内部及跨设备对车辆轨迹的持续跟踪。利用载波相位差分技术(Real-time Kinematic, RTK)和基于无人机航拍视频定位技术分别对单车及多车轨迹跟踪精度进行检验。研究结果表明：在单目标跟踪状态下，系统的纬度偏差均值为-0.284 m，经度偏差均值为-0.352 m，纬度误差均值为0.712 m，经度误差均值为0.539 m；在多目标跟踪状态下，系统丢车率约为8%，轨迹定位与真实位置偏差均值为0.990 m，具备良好的轨迹跟踪精度。该方法为未来从更加宏观的范围内研究个体驾驶行为风险转移分析、微观水平的驾驶风险的时空演化提供了数据支撑。     

个人出行轨迹中轨道交通段GPS信号缺失修补算法

基于GPS的个人出行轨迹在城市路网环境中信号丢失较为严重。针对城市轨道交通段的GPS信号缺失问题提出了相应解决办法。研究分析了出行者在换乘节点的一般时空行为以及GPS轨迹的形态特征,给出在特定情况下模型中最优路径的界定,以此制定出交通路段选取规则;在逻辑设计上结合地理信息数据库的语义信息和轨道交通网的拓扑结构,开发了基于广度优先原则的轨道交通段GPS信号的修补算法。此外,研究结合使用Baidu Map API开发了修补效果的在线可视化平台,以上海市内20组GPS个人出行数据进行了实例分析。结果表明,算法的修补效果良好,设计思路合理,且计算和修补时耗线性单增,具有一定的实用价值。     

基于封闭试验场的驾驶模型生成方法研究

本文从封闭试验场驾驶模型的特殊性出发,采用合理的试验方案,得到了高精度的车速,定位(经度和纬度),航向角等数据。然后进一步地利用支持向量回归算法,得到基于封闭试验场的轨迹模型和速度模型。最终形成了驾驶模型,为下游仿真提供了更为可靠的智能驾驶速度曲线输入,从而不仅可以部分代替实车试验,减少实车的制造,降低开发成本,而且还可以更高效主动的发现车辆设计中的缺陷。     

航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换为车道基准下Frenet坐标,构建集合经验模态分解(EEMD)模型进行轨迹数据噪声消除.采用南京市快速路无人机拍摄的2组开源航拍视频,涵盖拥堵与自由流交通状态,对轨迹提取算法进行效果测试.结果表明,在自由流和拥挤条件下轨迹准确率分别为98.86％和98.83％,轨迹召回率为93.00％和86.69％,构建算法的轨迹提取速度为0.07 s/辆/m.该方法处理得到的详细车辆时空轨迹信息能为交通流、交通安全、交通管控研究提供广泛的数据支撑,数据公开于http://seutraffic.com/.     

基于触须算法构建与修正的智能车辆自主驾驶与避障

基于二自由度的智能车辆模型,研究了在不同转向盘转角和车速下,影响行车轨迹的因素.构建了基于行车轨迹的触须,对障碍物的避障算法进行了分析.根据三维和二维激光雷达测得的数据绘制512×512地图,实现智能车辆合理和自主避障.仿真和试验结果验证了模型和算法的有效性.     

无人驾驶车辆城市交叉口周边车辆轨迹预测

针对城市交叉口周边车辆长时轨迹预测问题,搭建路基和实车采集平台采集大量轨迹数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)识别目标运动模式,采用高斯过程回归(Gaussian Processes Regression,GPR)模型进行城市交叉口周边车辆轨迹长时预测,采用路基数据集对预测模型进行交叉验证。针对实车场景,提出结合无迹卡尔曼滤波的高斯过程算法(GP-UKF),并采用实车数据对该算法进行离线测试。结果表明,GMM可以有效提取车辆运动模式,GPR模型在长时轨迹预测问题上的表现优于基于物理模型的预测算法,并且GP-UKF模型对目标的长时轨迹预测具有更高的精度。     

基于GPS的实时交通信息采集方法的研究

对基于GPS的实时交通信息采集方法开展研究,分别提出了利用GPS返回的经纬度数据和速度数据的两种路段平均速度估计算法。前者通过高斯投影,将WGS-84坐标系的GPS经纬度数据转换为平面直角坐标系的数据,从而计算平均速度。后者从GPS单点测速机理的研究入手,通过速度定积分计算距离得到平均速度。通过现场试验对算法和技术流程进行了验证,并利用实测数据对比了两种算法的计算结果,表明基于GPS的实时交通信息采集技术在实践中是可行和有效的。     

Measuring Truck Travel Time Reliability Using Truck Probe GPS Data

Truck probe data collected by global positioning system (GPS) devices has gained increased attention as a source of truck mobility data, including measuring truck travel time reliability. Most reliability studies that apply GPS data are based on travel time observations retrieved from GPS data. The major challenges to using GPS data are small, nonrandom observation sets and low reading frequency. In contrast, using GPS spot speed (instantaneous speed recorded by GPS devices) directly can address these concerns. However, a recently introduced GPS spot-speed-based reliability metric that uses speed distribution does not provide a numerical value that would allow for a quantitative evaluation. In light of this, the research described in this article improves the current GPS spot speed distribution-based reliability approach by calculating the speed distribution coefficient of variation. An empirical investigation of truck travel time reliability on Interstate 5 in Seattle, WA, is performed. In addition, correlations are provided between the improved approach and a number of commonly used reliability measures. The reliability measures are not highly correlated, demonstrating that different measures provide different conclusions for the same underlying data and traffic conditions. The advantages and disadvantages of each measure are discussed and recommendations of the appropriate measures for different applications are presented.     

Identifying multiclass vehicles using global positioning system data

It has been previously evidenced that global positioning system (GPS) data can be used to distinguish passenger cars from delivery trucks. In this paper, a machine learning approach is proposed to use GPS data to identify multiclass vehicles, including passenger cars, single unit trucks, and multi-trailer trucks. The method is acceleration and deceleration-based since it considers the variations of acceleration and deceleration as the most effective features to classify vehicles. The overall classification result for the three vehicle classes is about 75%. The major challenge is to distinguish single unit trucks from multitrailer trucks due to their somewhat similar mobility patterns. The paper also explores the impacts of GPS sampling frequency on vehicle classification. It is found that the proposed multiclass vehicle classification can be reasonably conducted if the data are collected frequently enough (i.e., every five seconds or more frequently) to capture the major acceleration and deceleration processes. The proposed method can be considered as a low-cost and non-intrusive approach to collect vehicle class information and to potentially supplement the existing classification schemes in urban areas.     

基于车联网BSM数据与路侧视频融合的港口集装箱卡车碰撞危险辨识方法

大型港口集装箱码头运输车辆调度频繁，堆场过道和交换区等区域视距狭窄，容易导致港口集装箱卡车与设施、作业人员和车辆发生擦碰事故。为提高智能集装箱卡车在港口密集区域的轨迹跟踪精度和行车安全感知能力，提出了一种车联网条件下融合车载终端基本安全消息（Basic Safety Messages，BSM）数据和路侧视频数据的集装箱卡车碰撞风险辨识方法。采用YOLOv5s算法提取视频监控范围内的目标车辆和作业人员，根据目标集卡大尺寸特点设计非极大值抑制锚框来提高目标识别准确度。运用透视变换原理将目标像素坐标转换成地理坐标，并应用Deep-SORT算法匹配每帧图像的车辆轨迹信息。应用交互式多模型方法（interactive multi-model，IMM）融合视频轨迹信息和车载单元（on-board units，OBU）定位数据，减小了目标机动过程中的观测误差。基于集卡融合轨迹结果，提出了1种新型的轨迹冲突风险评估模型，能够根据目标集卡与周围目标轨迹的相对运动状态实时感知车辆碰撞危险，该碰撞危险检测结果在实际场景中可通过路侧设备对车载终端和作业人员终端实时播发预警信息。针对集卡跟踪误差的实验结果表明:IMM自适应跟踪轨迹的平均均方根误差为0.29 m，比集卡自主跟踪轨迹误差提升81.05%；融合路侧监控视频与车载终端定位数据能够克服车辆自主定位系统在密集堆场环境下的误差增大问题。集卡碰撞危险辨识的结果表明:车辆碰撞危险识别结果（预设ETTC阈值为2 s）的召回率、精确度和准确度相对集卡自主感知分别提升了7.39%，4.27%，2.50%，更准确地辨识出了视线遮挡情况下的轨迹冲突风险。      

城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式，使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据，包括时间、行驶速度和轨迹坐标等，通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系，明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态，确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为，并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响；②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围，减少右转交通的冲突和延误；③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大，轨迹分布的离散程度更低；④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致；⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系，相关系数为-0.843 5；⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系，车辆行驶速度越快，圆曲线内轨迹的等效半径越大。      

面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割

轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。