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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为明确高速公路行驶环境下车辆在车道保持阶段的行驶轨迹特征,给车道宽度值确定提供参考,在重庆市主城区2段高速公路上开展了38名驾驶人的实车驾驶试验。使用车载设备采集自然驾驶状态下的车辆行驶速度、行驶轨迹和“车辆中心点-车道线”横向距离。基于以上数据,计算轨迹横向偏移值和“车身轮廓-车道线”侧向余宽等参数,分析高速公路直线/曲线路段的车辆轨迹横向偏移和侧向余宽变化特征及其影响因素。结果表明:曲线路段和直线路段的期望轨迹横向偏移存在差异,曲线路段行驶轨迹的本质特征是轨迹往曲线内侧偏移,而直线路段的车辆轨迹是倾向于往车道左侧偏移,但曲线路段紧贴车道线行驶的车辆占比要低于直线路段。直线路段车道左侧余宽最小值、期望值分别集中于[0.2 m, 0.6 m]和[0.3 m, 0.9 m],曲线路段车道左侧余宽的最小值和期望值主要分布在[0.2 m, 0.7 m]和[0.5 m, 0.9 m]范围内;车道位置对期望轨迹横向偏移和车道侧向余宽均有影响,左转弯路段的左侧余宽要低于直线路段和右转弯路段;在左转弯路段内侧车道行驶时车辆与中分带的距离更近,因此左转弯的事故风险更高;行驶速度增加时,内侧车道的车辆有... 相似文献
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针对中国大学生方程式赛车 (FSAC) 在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器 (LQR) 和比例-积分-微分算法 (PID) 的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。 相似文献
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《中国公路学报》2017,(11)
为了在城市快速公交系统中实现低成本的自动驾驶,提出一种基于位置感知的自动快速公交系统。该自动快速公交系统由感知层、决策层、控制层、执行层构成。其中感知层利用视觉和GPS可分别实现宿主车辆在道路上的横向、纵向的全局定位。利用车-车(V-V)和车-路(V-I)的超宽带通信及测距可得到周边车辆和设施相对本车的精确位置。详细介绍了车辆的横向定位方法以及在横向定位基础上的GPS/DGPS全局定位、V-V相对定位和V-I相对定位算法。列举了该系统中车辆利用位置感知实现自动跟随、泊车、换道超车等关键过程的方法,最后分析了自动快速公交系统的可行性。研究结果表明:提出的自动快速公交系统利用相对廉价的硬件设备和简单的定位算法,能够对自身、周边车辆及设施进行精确的位置感知,据此可实现车辆的自动驾驶控制,具备良好的应用前景;该系统中车辆位置感知方法相比传统方法具有较好的成本优势,在典型工况下能够取得较高的定位精度。 相似文献
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毫米波雷达作为车辆主动安全技术的核心传感器之一,在预警系统中,雷达的安装误差会导致其坐标系与上层应用不一致,影响系统性能甚至安全性。雷达自动校准功能借助整车运行环境中的静止目标,通过解算静止目标物相对雷达运行速度与整车实际运行速度的矢量关系,并采取批量自学习的方法以确定雷达初始安装偏差角度值,进而使用软件补偿的方式对偏差值进行修正,使雷达传感器与整车坐标系保持一致。 相似文献
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随着ADAS系统在汽车领域的普及,基于角毫米波雷达的ADAS系统由于其成本低、环境适应能力强被广泛应用。其中,使用角毫米波雷达的盲区监测系统能够有效辅助驾驶员对车辆周围环境的感知。根据24GHz角毫米波雷达的特性,使用2个角毫米波雷达对驾驶员盲区进行辅助监控,建立基于角毫米波雷达的盲区监测系统。而毫米波雷达输出目标存在一定的误检,文章使用角毫米波雷达连续5帧数据,建立反馈目标值运动模型,对目标位置数据进行更新,使用K-means算法对检测目标数据进行聚类,使用聚类结果判断检测目标是否真实存在,以消除毫米波雷达的误检,从而实现角毫米波雷达的目标筛选。 相似文献
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为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。 相似文献
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经过多年的大建设和大发展,我国综合交通行业取得了巨大进步,成效显著,总体运输能力得到了显著增强,服务水平明显提高,并且,随着物联网、云计算以及大数据分析的迅速发展,智慧公路逐渐成为未来发展的主要趋势。本文将主要从智慧公路的感知能力、智慧管控、时效性、与车辆的协同能力四个角度对智慧公路进行评价分析,并采用层次分析法确定了各影响因素的权重,为改善智慧公路应用水平提供了一种可行的方法。 相似文献
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《汽车电器》2021,(7)
随着人工智能技术的发展,汽车智能驾驶技术日渐成熟和完善,高精定位、前视摄像头、毫米波雷达和高精地图可以高效地保障车辆安全可靠地行驶。但是在遇到高楼林立的城市路段、峡谷、隧道等路况,定位信号会变得薄弱甚至丢失;又如在迎着太阳行驶的路上,强光会导致前视摄像头过曝光而功能降低,导致无法分辨车道线、道路边界及障碍物等,智驾感知能力降低、安全风险增大。汽车自身多种冗余感知模块的应用可以较好解决上述这类问题,通过采集三轴六向加速度和航向角信息,融合离散系统方式和欧拉公式等算法,嫁接毫米波雷达测距和高精地图的全局坐标系位置,智驾系统可以在一定时间内推演航迹路线,鲁棒性强、安全性高。 相似文献
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《公路交通科技》2021,(3)
矩形大断面水下隧道具有"超宽扁平"化的特点,其结构区别于一般公路隧道,因此纵向通风中射流风机布设方式也呈现出明显的差异性。为了获取矩形大断面隧道射流风机最佳的布设位置参数,以获取最佳风机升压效果,保障射流风机高效运行,以太湖水下特长公路隧道工程为矩形大断面隧道模型蓝本,利用CFD软件Fluent建立隧道射流纵向通风方式的三维模型。通过仿真模拟计算得出升压影响系数判断射流通风质量,研究射流风机安装高度、横向净间距和纵向间距对纵向通风效果的影响。结果表明:射流风机升压系数与风机距顶壁距离成正比;当风机距隧道顶壁距离为1.2D~1.4D(D为风机直径)时,升压系数为0.897~0.931;射流风机横向间距不断增加时,升压系数先增加再减小,当风机横向间距为2D~2.4D时,升压系数可超过0.9;随着射流风机纵向间距的增加,其升压系数先增加再减小,当风机纵向间距在140~170 m时,升压系数为0.887~0.936。综上,考虑到建筑限界等条件,射流风机的最佳布设位置应为:距隧道顶壁1.2D~1.4D处,风机横向间距2D~2.4D;风机纵向间距140~170 m,最优间距为150 m。 相似文献
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《中国公路学报》2017,(1)
针对公路长大隧道内噪声声压级超过90dB,且目前多采用降噪路面或隧道壁喷涂吸声材料进行被动降噪的现状,基于声波干涉原理尝试对高速公路隧道进行主动降噪。为了确定公路隧道内主动降噪技术的适用条件、实现方法和降噪效果,采用理论推导和有限元仿真相结合的方法,构建了沥青混凝土路面公路隧道内主动降噪声场模型,在隧道尺寸和噪声源位置确定的情况下,模拟分析噪声源频率、主动声源位置等因素对隧道声场降噪效果的影响,并将模拟结果与现场实际隧道主动降噪试验结果进行对比。结果表明:确定了噪声源位置和降噪区域后,根据所提出的噪声源、主动声源和降噪位置的空间关系式,以及主动声源应位于隧道断面中轴线上、运输车辆限高要求等因素,可以确定使需降噪区域实现最佳降噪效果的主动声源摆放位置;噪声频率越低降噪效果越好,主动降噪技术对100Hz左右的沥青混凝土路面公路隧道噪声降噪效果显著;噪声频率为125Hz时,在隧道断面中轴线上沿纵向每隔3m布置一台主动声源,可在工人检查走行区域的人耳高度处实现横向宽1m、纵向长2m的区域降噪,该区域降噪幅度为3~8dB;研究成果可为高速公路隧道内的主动降噪提供参考。 相似文献