基于NN-FR的交通中同一检测面上多检测器的数据融合

基于神经网络-模糊推理(N N-FR)的数据融合方法——自适应神经网络-模糊推理信息融合系统(A N N-FRIFS),对交通中同一检测面上的多种检测器采集的数据进行融合。首先简单介绍了A N N-FR IFS,然后分析了AN FIS置信度判别器的设计,并给出了A N N-FRIFS算法,最后结合仿真算例,验证了该方法能以较高精度对同一检测面上的多检测器进行数据融合。     

基于改进BP神经网络的交通流数据融合

提出一种改进BP神经网络的交通流数据融合算法,通过对融合模型以及融合算法的改进,实现融合精度及容错能力的提高,最终利用某城市主干路的交通流实测数据进行实验验证.验证结果表明,本文提出模型可以通过LSE值验证且融合精度可以达到94%以上,因此利用改进BP神经网络可以有效进行交通流参数的融合,并可以较为准确反映路段平均速度的变化,为交通流的预测与诱导提供理论支持.     

基于二分法的车辆状态参数融合估计

为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。     

基于大数据分析的电动汽车行驶里程 预测方法研究

针对电动汽车行驶里程预测问题,采用人工智能与大数据的分析方法对电动汽车的续驶里程进行预测。首先,通过对北京市某款电动汽车的实际运行数据进行预处理分析,筛选出有效的放电小片段,进行特征工程分析;然后,利用微分思想构造出模型的输入与输出,建立分类与回归树预测模型;为了进一步提高预测精确度,采用随机森林与梯度提升迭代决策树两种不同的模型融合算法对模型进行优化。结果表明,模型融合算法能显著减少预测结果的均方误差,能够很好的预测电动汽车行驶里程。     

基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法

为了提高GPS/DR组合定位系统的定位精度,通常采用地图匹配算法来修正定位误差.文中采用了一种基于模糊逻辑的导航定位数据校正算法,对经联合卡尔曼滤波输出的GPS/DR的定位数据进行校正.通过Matlab仿真实验,结果表明,该算法能有效地减小误差,提高组合定位系统的定位精度,改善其对航线跟踪的质量.     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

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...     

基于多传感器融合的纯电动无人驾驶重卡研究

以纯电动无人驾驶重卡为研究对象,突破港区复杂工况下多传感路复合定位的关键技术,基于激光点云定位、视觉定位等技术建立高精度复合导航地图系统,实现信号盲区的高精度导航.基于GMCNN卷积神经网络深度学习算法和FusionEncoder算法为基本结构的多传感器数据融合模型对充满不确定性与模糊性的目标识别数据进行处理,实现无人...     

内河航运VTS与AIS信息融合关键技术研究

针对我国内河航运管理系统存在信息融合程度不高,系统间协作能力较弱等问题,开展了VTS与AIS信息融合关键技术研究,设计了分布式特征级融合模型(包含信息预处理、数据匹配、航迹关联、航迹融合),运用Matlab对所设计的模型和算法进行了仿真与测试.通过实际数据验证,表明分布式特征级融合模型可以有效提升数据准确度,增强系统的容错能力.     

改进联合滤波在GPS/DR组合定位中的应用

根据低成本车辆GPS/DR组合定位系统传感器精度低和计算能力弱的特点,提出一种改进联合卡尔曼滤波(FKF)算法,并简化主滤波器信息融合算法,稍微降低融合精度,提高计算效率。试验结果表明,提出的改进联合滤波算法具有融合精度高、容错性好、计算量小、便于工程实现等优点。