基于道路节点自适应缓冲区的矢量地图校正算法

针对传统矢量地图制作中存在的道路位置误差及当前矢量地图校正算法中存在的不足,提出了一种新的矢量地图校正算法.利用大量浮动车GPS数据的地理空间分布特征,构建了道路节点的自适应缓冲区,并对缓冲区内的有效GPS数据进行了筛选,然后通过对筛选后的GPS数据进行层次聚类分析处理,获得了更准确道路节点位置.通过对道路节点校正完成道路校正,运用该算法对重庆市某区域原始矢量地图中的道路进行了校正试验.结果表明:算法能够对存在位置误差的路段进行有效校正,且对于误差较大路段的校正效果更加明显,校正后矢量地图的平均位置误差显著降低.     

基于大样本浮动车数据的武汉市车辆行驶速度获取与分析

采用基于浮动车行进方向与道路方向约束的道路匹配算法,将浮动车数据准确地匹配到城市道路上;在此基础上分析了大样本浮动车平均瞬时速度与路段平均行驶速度的关系,提出了用大样本浮动车的平均瞬时速度快速评估道路行驶速度.最后利用武汉市约1万辆出租车的GPS数据,对武汉市道路车辆行驶速度情况进行了计算和分析.     

基于图优化的室外无人车多图层地图构建

地图构建是实现无人驾驶的重要前提,针对传统单一地图无法准确实现无人车自主导航的问题,本文中提出一种低成本的室外多图层地图,分轨迹层-静态层-动态层.轨迹层为GNSS拓扑地图,静态层为基于图优化构建的点云-栅格地图,动态层为实时激光点云信息.首先轨迹层的绝对位置信息用于实现无人车的全局路径规划,然后基于动态层实时信息与静...     

1种基于浮动车数据的多车车速融合算法

在浮动车处理技术中,多浮动车样本车速的融合是整个计算的最后1个环节,算法的好坏直接影响到动态交通信息的准确性。从多权重系数和多种路况状态的角度构建了1种新的基于浮动车数据的多车车速融合算法,该算法从浮动车行驶特征等角度,综合考量在表征实时路况时浮动车多车样本间的共性与个性差异去融合多车车速,提高了实时路况的准确性,并且可根据实际交通环境快速调整相关参数。最后通过实证分析对其准确性进行了评估验证,结果表明能有效提高动态交通信息的准确性,具有良好的实用性。     

弯曲道路识别方法与目标函数选取的研究

首先对道路图像进行中值滤波、边缘增强和二值化处理获得道路二值图像.将图像等分为5×5像素的子块图像,建立抛物线模型,计算抛物线通过区域各子块灰度均值及子块间灰度方差,并以此作为图像特征构造合理的目标函数,运用蚁群算法优化抛物线参数,识别道路边缘.该目标函数既用于评价拟合程度,又用于决定算法中信息素增量.实验证明该方法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法

依托于浮动车数据,基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究.首先根据浮动车数据特点和道路交通信息,基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配,并进行MapInfo二次开发,通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数.建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态.最后,选...     

浮动车数据路网时空分布特征研究

以出租车作为浮动车数据采集源,针对浮动车数据路网分布的不均衡性,提出覆盖强度和覆盖率2个指标,通过大量样本分析浮动车数据路网分布的时变特征,以及在不同区域、不同通道上的分布特征.结果表明:浮动车数据的路网覆盖强度和覆盖率在一天中具有持久而稳定的高峰时段,在一周的工作日内能够保持稳定;高等级道路在各个时段总是具有更高的覆盖强度和覆盖率,根据浮动车数据计算的路段行程车速与人工实测数据吻合较好;在非高峰时段、非中心区域,以及低等级道路上,浮动车数据的覆盖强度和覆盖率相对不足.     

基于路径搜索的交通拥堵判别研究

由于出租车上多数使用GPS设备,从而产生了结构复杂、海量丰富的浮动车数据.本文基于实测GPS数据,在已有交通拥堵时空特性研究基础上,引进差异聚合系数,该系数由Pearson和Kendall相关系数组成,并搜索区域道路网络中的高相关路径.构造时空莫兰指数及莫兰象限,在时间-空间关联分析的基础上,用高相关路径搜索路网对拥堵区域进行判别.采用海口市长滨4路的实际浮动车数据进行案例分析,验证了该判别方法的可靠性.     

基于浮动车停车点数据交叉口车辆排队长度计算方法

浮动车数据中存在许多行驶速度为零的停车点数据记录,它们和交叉口车辆排队长度存在一定的空间关系.针对此提出一种新的基于浮动车停车点数据计算交叉口前车辆排队长度的方法.首先根据车辆停车点地理位置和正常行驶点的连续关系及和路段的相对位置进行地图匹配,提取出路段上交叉口前正常排队停车点数据;然后从正常排队停车点数据中计算出相对交叉口的浮动车数据相对位置关系,根据对浮动车停止点距离交叉口的位置密度分布变化进行2次统计计算,推算出交叉口前车辆排队长度.最后通过实际浮动车数据计算实例对本方法进行了说明和验证.     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

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。     

基于车身减速度估计的ABS路面识别方法

为改善制动防抱死系统(ABS)的控制效果,进行了大量实车道路试验,通过深入分析试验数据,提出了一种基于车身减速度估计的路面识别方法,从理论上证明了该方法的合理性,并结合试验数据说明了该方法的原理。将路面识别模块嵌入到ABS软件中,以捷达GTX轿车为试验车进行了干路面和雪路面工况下的实车试验。结果表明:基于车身减速度估计的路面识别方法能准确识别路面类型,ABS可根据路面识别结果采取不同的控制算法,最终改善了制动控制效果,提高了ABS对路面的适应性。     

不利天气下路况识别现状研究与展望

不利天气导致交通条件及路面状况恶化是引发道路交通事故的重要原因。扩展浮动车技术能利用车载传感器实时采集全程路况信息,并通过车载无线通信网络,将采集到的路况信息传递给其他受到影响的附近车辆,同时通过信息中心将信息传达给更广泛的受众,对保障不利天气下道路行车安全具有重要作用。文中分析了利用扩展浮动车技术识别不利天气下路况的研究现状,构建了基于扩展浮动车技术的信息采集和路况识别系统,提出了实现不利天气下路况识别的扩展浮动车关键技术。     

基于简易健康检测资料的片区路网大中修计划编制方法研究

现有道路养护规范主要针对单条道路大中修设计项目,难以适应编制区域路网大中修计划的需要,由此提出片区路网大中修计划编制总体思路,可分为:资料收集及确定简易健康检测道路;综合多因素对健康检测进行修正,排序制定计划;根据计划对单条道路做详细检测并设计方案;修正调整计划这四个过程;提出了基于道路建成年限及养护情况、现场专家踏勘打分,区域位置及周边工程环境情况等多因素,对简易健康检测资料进行修正的方法。最后以上海自贸区临港新片区道路大中修三年行动计划为例,编制了大中修计划。     

汽车可靠性道路试验仿真研究

应用Virtual Proving Ground软件进行汽车试验场可靠性道路试验的仿真研究,对交通部公路交通试验场标准搓板路面进行了三维实体建模,按照可靠性试验规范,在标准搓板路上对某国产轿车进行了计算机仿真,并与实车试验典型测点加速度一时间历程数据进行对比,具有很好的相似性;并对车辆模型进行了初步的可靠性分析.研究结果为进一步进行汽车可靠性耐久性研究提供了一定依据.     

基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。     

基于影响因素分类的路段行程时间融合研究

对基于固定检测信息和浮动车GPS信息的路段行程时间估计方法进行介绍和分析,明确了对基于以上两种检测信息进行路段行程时间估计方法有重要影响的因素,并设计试验对影响因素进行量化分析。在影响因素量化分析基础上,讨论两种估计方法的适用条件。对影响因素进行组合分类,并在分类的基础上对两种估计方法采用加权融合进行处理,分析了最优权重的分配原则。最后,用试验数据对融合方法进行验证,结果令人满意。