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...     

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。     

基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆网络的车辆轨迹预测

针对传统算法无法满足复杂交通场景下无人驾驶车辆对周围运动车辆轨迹预测需求的问题,提出一种基于观测数据潜在特征与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的车辆轨迹预测方法.首先利用一维卷积神经网络(1DCNN)提取由传感器所获取的车辆运行状态观测数据的潜在特征,然后将以序列方式构造的具有时空关系的特征向量作为BiLSTM网络的...     

基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究

针对自动驾驶汽车自主行驶问题,提出了一种基于预瞄信息的路径跟踪算法。以GPS轨迹点序列作为目标路径,建立车辆—路径相对运动关系模型,使用实时差分GPS数据确定车辆位置。通过预瞄点序列,计算路径的预瞄偏差角和路径弯曲度。根据路径弯曲度确定行驶速度,实现纵向控制;通过Pure Pursuit算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量,实现横向控制。试验结果表明,提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。     

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。     

基于大货车GPS数据的轨迹相似性度量有效性研究

目前,中国货车上全球定位系统(GPS)的强制安装,使得利用包含时间、空间和速度等信息的货车轨迹数据来研究货车运行模式成为可能。基于距离的轨迹相似性度量算法,采用全国道路货运车辆公共监管与服务平台获取的货车GPS轨迹数据,对比分析其在货车轨迹模式识别中的应用。选用文献中最常用的4种基于距离的轨迹相似性度量算法,分别为离散弗雷歇距离(DFD)、动态时间规整(DTW)、最长公共序列(LCS)和实序列编辑距离(EDR)。试验结果表明:当使用二维地理空间轨迹数据(即经度和纬度)时,4种基于距离的轨迹相似性度量算法都能很好地对相似轨迹进行分类(正确率均高于85%),这与现有文献的结论一致。虽然一般认为二维轨迹相似性算法可以直接应用到多维轨迹数据,但是解决具体问题时可能出现的误差以及各种轨迹相似性算法的适用性仍然不确定。目前几乎没有文献对三维及其以上的多维轨迹数据进行实例分析研究,因而,通过相同路线上的三维GPS货车轨迹数据(包括经度,纬度和速度)对4种基于距离的轨迹相似性度量算法进行验证。将第3维速度加入到二维空间轨迹上后发现LCS算法对基于地理空间轨迹的速度模式分类效果优于其他3种基于距离的轨迹相似性度量算法。这说明运用LCS轨迹相似性度量算法来识别基于三维GPS轨迹的货车运行模式是可行的,LCS算法在货车运营管理等方面将有很大的应用潜力。     

基于时间序列的目标车辆轨迹预测算法

针对高速道路场景,对智能车辆前方的目标车辆进行轨迹预测。根据车辆运动轨迹数据具有时序性的特点,并为了增加轨迹特征的表征能力和上下文时空关联性,提出了将车道线特征、目标车辆的特征与历史轨迹数据的特征进行融合,和LSTM-CNN-LSTM融合模型,以提高目标车辆轨迹预测的精度。     

基于G PS定位的插电式混合动力汽车能量管理策略研究

为了更好地挖掘插电式混合动力汽车的节油潜力和降低使用成本,研究了基于GPS定位的能量管理策略.考虑油电使用成本差异,为使整车综合能耗成本最低,行程终了时电池荷电状态(SOC)应下降至放电下限.依托GPS定位,根据车辆当前所在位置和目的地,车辆运行工况可聚合归类成市内纯电工况、市内混合工况和城间混合工况等若干工况组合.利用庞德里亚金极小值原理构建Hamilton整车能耗成本函数,将SOC轨迹寻优问题简化成求解不同工况的2点边值问题.采用动态规划逆序算法生成基本SOC轨迹曲线,分析整车历史行驶数据,生成速度、时间影响因子对基本SOC轨迹曲线进行修正以减小偏差.以某插电式同轴并联混合动力汽车为例,开展基于WLTC工况的仿真实证研究.结果表明,基于GPS定位的整车能量管理策略节油率较CD/CS策略,城市工况提高了6.83%,综合工况提高了9.91%,验证了基于GPS定位的整车能量管理策略的有效性.      

基于卫星定位系统的营运车辆时空特征研究综述

获取营运车辆的时空大数据,识别车辆运行区间、车辆运营时长、车辆运行车速等关键参数,对于深入挖掘车辆位置的空间、时间分布特征具有重要意义.在分析卫星定位系统的数据特点及相关定位技术的基础上,从计算机、地理学以及交通科学3个不同领域,对位置时空数据及其特点展开了比较分析.以典型营运车辆数据——基于出租车轨迹的出行分布研究以及联网联控"两客一危"分析为例,对基于卫星定位系统的典型营运车辆时空特征分析的理论、方法及关键技术进行综述.      

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...