电子不停车收费系统邻道干扰问题的研究

本文从电子不停车收费系统(ETC)应用现状和发展趋势出发,针对当前影响ETC应用,制约ETC进一步发展的邻道干扰问题进行了深入研究,对引入邻道干扰的各种因素进行了分析,指出邻道干扰的根本原因,阐明邻道干扰现象存在的客观性。并基于以上分析,从DSRC区域控制、引入车辆检测装置、车牌识别和附加车道隔离装置等几个方面提出了解决邻道干扰问题的关键环节和技术措施,并从理论、技术和工程实施等方面进行分析论证。     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

基于先验知识的高速公路逃费车辆跟踪算法研究

由于目前部分货车在采用记重收费的高速公路收费站前无序倒车,对高速公路收费站秩序造成较大影响,如何对此类现象进行采证,从而便于处罚和管理,成为一个突出问题.在分析车辆先验知识的基础上,对车辆模型进行了参数化提取,设计了一种基于先验知识的车辆跟踪算法,该算法通过一定的先验知识对车辆目标进行建模,然后在实时的图像序列中通过模型匹配的方法来对车辆进行跟踪,并实时对模型进行连续不断的更新去实现对车辆的匹配跟踪.本文也给出了算法的实现过程,而且对算法进行了实际验证.通过实际试验结果表明,该算法很好的解决了环境中的干扰问题,对收费站前无序行驶车辆的取证提供了良好的技术解决方案,而且本算法对于车辆的遮挡问题也有一定的适应性.     

车辆自适应车道偏离识别算法研究

针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。     

车辆动力学控制系统横摆力矩控制方法

车辆动力学控制系统(VDC)通过对车辆施加主动横摆力矩来改善车辆高速时的操纵稳定性,可有效避免侧滑等交通事故,研究其横摆力矩控制方法是当前车辆动力学领域的热点。在研究先进控制理论的基础上,分别设计了用于VDC系统的鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制器,并将它们和车辆系统模型联接进行了系统仿真,对比分析了3种控制器的控制特点与控制效果。仿真结果表明,鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制方法都能实现有效的横摆力矩控制,且有各自的特点。智能积分模糊PID控制效果更为理想,该方法应用于VDC控制具有很好的前景。智能积分降低了积分功能的副作用,进一步提升了模糊PID的控制效果。仿真工作为进一步将智能积分模糊PID应用于VDC系统样机开发提供了参考。     

车路协同系统中的车辆精确定位方法研究

为了解决车路协同系统中车辆定位误差较大的问题,提出了一种基于信息标识识别的车辆定位方法。该方法设计了一种能够储存道路信息的信息标识,并在路面上设置信息标识。当车辆驶过标识时,安装于车上的成像装置实现对信息标识图像的拾取。利用加权最小二乘法对图像进行直线拟合得到车辆的运动方向,识别图像信息得到车辆的精确位置,结合车辆对于自身运动状态的感知,从而实现车辆的精确定位。试验结果表明,车辆的运动方向检测误差仅为0.71°,定位误差仅为2.17 cm。可见该方法在车辆定位上更为直接、准确、成本低廉。     

高速公路ETC交易耗时估计与车道分区设计

大多数高速公路ETC车道的长度都是以停车视距计算方法为设计依据的,但这忽视了各省市ETC交易耗时的差异,且此依据与ETC系统可实现不停车自动收费的目标相矛盾。不合理的车道长度会导致部分车辆因时间不足而无法完成交易,或出现跟车干扰等现象,降低收费站服务水平。以陕西省170多万条交易数据为样本,采用随机过程与数理统计方法,对交易耗时进行数字特征分析和参数估计,并提出ETC车道划分为交易区和安全控制区,将置信度为99.9%的交易耗时估计结果和停车制动距离应用于区域长度设计中。陕西全省ETC系统建设实践证明,该方法提高了ETC车辆通过率,保障了行车安全,取得了良好效果。     

一种基于雷达和机器视觉信息融合的车辆识别方法

为提高先进驾驶员辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的车辆识别方法。系统工作前预先对毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定雷达坐标系和摄像头坐标系的变换关系。车辆识别过程中,首先根据雷达信息确定图像坐标系中的车辆识别感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行对称性分析获得车辆对称中心,并对车辆底部阴影特征进行分析处理完成车辆边缘检测;最后根据逆透视变换得到车辆识别宽度,根据识别宽度对识别结果进行验证。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在车辆识别中的不足。     

高速路网不停车收费车道优化布设方法

合理设置高速公路收费站ETC (Electronic Toll Collection)车道数量，对高速公路通行效率至关重要。针对目前路网中ETC与MTC (Manual Toll Collection)车辆混行的情况，考虑ETC的普及率，结合多用户路网均衡模型和排队论方法，建立基于双层规划模型的高速路网ETC车道优化布设方法。上层模型以车辆总通行时间最小为目标，优化设置进出收费站的ETC车道数量；下层模型为多用户路网均衡模型，反映ETC和MTC车辆的路径和收费车道选择行为。下层模型通过设计收费站的等价拓扑结构，表征收费站的车道使用规则及车辆的收费车道选择行为，并采用排队论方法估计ETC和MTC车道的收费排队时间。根据模型的特点设计了基于主动集的启发式算法，利用参数二进制与拉格朗日函数法确定迭代下降方向，解决了下降方向与步长难以计算的问题；通过内嵌优化函数的方式，保证在主动集转化过程中上层约束均不会失效，且避免了迭代过程中的模型解退化问题。基于上海市绕城高速进行实证分析，结果表明：随着ETC普及率的提升，收费排队时长按照负指数趋势下降；与按比例布设ETC车道的方法相比，所提方法最高可降低57.4%的收费排队时间，且该方法可以避免ETC车道布设过多对于MTC车道通行能力挤压造成的负面效果。研究成果可以有效指导高速路网ETC车道的布设，提高路网通行效率。     

指数趋近率的模糊滑模四轮转向控制方法

针对线控四轮转向车辆,提出了一种基于指数趋近率的模糊滑模四轮转向控制方法。设计了以车辆方向盘转角为系统输入,车辆前、后轮转向角为输出的模糊滑模控制策略,通过跟踪预设的二自由度车辆理想转向状态,使实际转向状态趋近于理想转向状态。通过设计模糊控制器,降低了滑模控制过程中的抖振现象。最后通过三种不同工况进行滑模控制效果的一致性和鲁棒性验证。结果表明,该控制方法具有较好的瞬态响应特性,并且在一定界限的干扰下保证车辆运行状态不发生巨大变化。     

基于带切换增益模糊调节的滑模控制算法的车辆电液制动系统

针对汽车线控电液制动系统建立了单轮车辆模型,研制了一种新的状态观测器对车速进行估算,试验结果表明该方法正确实用.采用切换增益模糊调节的滑模控制算法对非线性时变的车辆实施基于最佳滑移率的制动控制,在Matlab/Simulink中的仿真结果和验证试验都表明在汽车线控制动系统应用该算法是可行、有效的,在该算法的控制下汽车可获得比一般滑模控制更好的制动性能.     

基于图像纹理分析的动态车辆识别方法研究

在智能交通系统中,动态图像识别技术是系统应用的基础核心技术之一。以应用于交通监控、智能驾驶系统等场景的HSV空间动态车辆识别为基础,研究并论证提出了新的检测识别方法,实现对运动车辆的检测识别、目标追踪、驾驶辅助等功能。研究问题的难点是,如何从复杂的背景中分割运动物体,是检测方法能否有效的至关重要的一步,在研究了目前存在的各种方法之后,提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法,算法基于HSV空间图像处理,采用最大类间方差法获取相邻帧二值化阈值,利用纹理信息进一步确定动态图像以及确认图像范围。通过截取由监控系统获取的视频信息,并对其进行图像处理检测车辆移动轨迹。从监控视频信息中获取两帧不同时刻的图像信息,在HSV空间进行相邻帧检测。由于阈值的选择将直接影响判断精度,本研究将固定阈值法进行了改进,该阈值是通过统计模型对整幅图像上灰度值进行计算,并通过最大类间方差法确定阈值。最后经过实际视频图像验证,仿真试验流程清晰,试验结果达到预期设想。     

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题，将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题，并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中，状态变量被定义为高精度视觉地图节点，查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中，引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模，与传统的1阶HMM相比，可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系，并从匹配的汉明距离建立发射概率模型，可有效提高地图匹配的效率。最后，通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能，分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息，提高匹配的稳定性和精确度，算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。     

利用双线圈检测车辆运动轨迹的算法实现

在自动栏杆后置的电子不停车收费(ETC)车道系统中,由于天线通信区域与自动栏杆之间的距离较远,其间有可能形成过车队列,再加上车辆行驶行为本身的复杂性,能否实时地、准确地获取过车队列信息,成为确保自动栏杆后置的ETC车道系统正常控制逻辑的关键因素之一.针对此问题采用在收费车道前端铺设双线圈的方法,实时检测车辆运动轨迹,使车道系统准确获取过车队列信息,避免ETC车道控制逻辑发生混乱,在很大程度上提高了自动栏杆后置的ETC车道系统的稳定性和可靠性.     

ETC门架系统在高速公路分段计费中的应用

以高速公路收费系统分段计费作为研究对象,引入ETC系统之后能够对高速公路建设水平起到积极作用。从当前DC系统具体应用来看,能够帮助有关部门开展公路建设管理。通过使用ETC收费系统可解决收费口通行能力、方法、管理模式问题,满足车辆实际通行需求。     

基于多源数据车辆身份综合判定问题研究

根据2008北京奥运期间特种车辆通行管理需求,提出了研究基于多源数据综合判定车辆身份的必要性.在介绍该问题的技术要求、系统设计后,研究以RFID数据为线索对行驶中的车辆图像进行车标比对的问题,给出了算法设计,通过了实验验证.     

ETC专用车道应急辅助收费系统的研究与应用

高速公路ETC专用车道在ETC天线出现故障后或个别车辆交易异常导致车道不能正常运行,为提高车道利用率保障ETC车道正常运营,本文给出了ETC车道故障时不同应急收费方案,详细阐述了ETC专用车道应急辅助系统的构成和功能。在ETC天线故障时,该系统能为ETC车辆提供自助刷卡通行服务。该系统在唐港高速公路投入使用后,有效提高了ETC车道的通行能力。     

Vehicle Wireless Positioning Algorithm Based on the Fusion of Min-Max Method with Moving Path Approach

针对无线信号易受外界因素干扰而造成定位突变的问题,提出一种融合Min-Max方法和移动轨迹方法的车辆无线电定位算法,并进行外场实验验证.结果表明,该算法的定位精度高于其它算法；超过90％的样本数据定位误差小于2m.     

重载高速公路智能化不停车计重收费系统研究

为解决货车收费站点交通拥堵的问题,根据国家及管理部门对货车动态称重精度的要求,应用系统方法,研发了货车不停车计重收费系统(EWTC),该系统包括ETC子系统、动态称重(WIM)子系统、车道控制子系统及MTC子系统等,确保了车辆动态称重精度以及称重信息准确的上传计费。研究表明:货车不停车计重收费系统(EWTC)结合各子系统的特点,集高精度动态称重系统、监控与收费为一体,经过实际工程应用验证效果良好。为我国货车不停车计重收费的实现及公路通行能力的提高提供了科学方法与工程实例。     

铁路通信系统中GSM-R网络干扰问题分析与解决策略

铁路通信系统中的GSM-R网络是实现列车运行控制和信息传输的重要通信网络。然而,GSM-R网络常常受到各种干扰影响,从而影响其通信质量和稳定性。本文对GSM-R网络进行了一定论述,在此基础上,进一步分析了GSM-R网络存在的干扰问题,并结合GSM-R网络干扰的特点,提出了具有一定针对性的解决策略,有助于降低铁路通信系统中的GSM-R网络干扰问题,进而为铁路通信系统的正常运行提供可靠保障。