基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。     

基于当前统计模型的地图匹配车辆跟踪研究

为提高车辆跟踪系统的精度，减小差分全球定位系统（DGPS）的定位误差，通过分析行驶在城市道路上的车辆运动过程及其相应的运动模型，提出采用当前统计模型作为车辆运动模型。通过地图辅助位置择近和速度择角算法来修正卡尔曼滤波，为运行在道路上的车辆确定地图匹配估计。实际运行结果表明；整个车辆跟踪系统的精度有明显的提高。     

基于熵最大化图像分割的直线型车道标识识别及跟踪方法

为了解决在道路路面材料不一致或光照不均匀情况下的车道标识线的识别和跟踪问题,提出一种基于熵最大化的图像分割可变形模板的车道标识线识别及跟踪方法.该方法结合了图像变窗口处理技术和基于熵最大化分割方法来实现对道路图像的理想分割,然后利用可变形模板匹配方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明：该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性.     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

公交与右转混合型专用道仿真分析及效益评价

为解决设置公交专用道所带来的道路资源利用率低，相邻车道交通压力增大，专用道分时段开启致使社会车辆行驶混乱等问题，基于车种分离思想，提出一种公交车辆与右转车辆混合专用道的组织方式，允许公交车辆与右转社会车辆共用一条车道，以寻求保持公交优先与减少对社会车辆影响的平衡点。为论证该方案的可行性，首先，针对所研究的道路环境，提出了基于流量生成模型与配时优化模型的车道组仿真流程；随后，在考虑红灯时右转车辆行驶特性的前提下，建立了人均延误和车均延误的双指标评价矩阵模型；最后，分别在MATLAB和VISSIM仿真平台上，实现了对传统车道组、公交与右转混合型专用道车道组和公交专用道车道组3种方案的效益评价，并对其中的关键影响因素进行分析。仿真结果表明：所提出的公交与右转混合型专用道车道组的总体车均延误与人均延误在大多情况下处于较低水平，而公交专用道车道组和普通车道组也具有各自的优势区域；公交与右转混合型专用道的车道组织方式可以在保证社会车辆延误不明显增加的情况下，有效确保公交车辆的优先性，在一定条件下具有适用性，在工程实践中可作为公交专用道的过渡或替代方案。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

1种基于车辆时空图的车辆异常行为检测方法

对快速路车辆异常行为的检测有助于防止或及时处理交通事故,缓解交通拥堵,保障出行的安全和效率。采用多高斯背景模型提取前景运动车辆及其中心点并利用Kalman滤波算法跟踪运动车辆。在此基础上,得到各个车道上车辆的行驶时空图,通过车辆时空图对车辆行为进行轨迹分析,根据时间序列上车辆位置的变化检测车辆逆行,通过车间距和车辆位置状态信息检测车辆碰撞。实验表明,该方法能较好地识别出车辆异常行为。     

基于车轴图谱的城市道路汽车运行轨迹特性分析

为探究城市道路行车轨迹与路侧之间的横向距离对车辆运行的影响,提高驾驶员行车安全,在某市滨海路进行汽车运行轨迹样本采集试验,使用AxleLight RLU11系列路侧交通数据采集系统分车道采集试验路段汽车运行轨迹样本,利用SPSS Statistics对试验路段不同车道车辆运行轨迹样本进行数据处理,绘制不同行车道运行车辆横向距离的累积频率曲线,计算得到汽车运行轨迹与路侧的横向距离D85,通过绘制行驶车辆距路侧的横向距离直方图,得到不同车道的车辆分布规律。结果显示,驾驶员大多数偏向选择在内侧车道运行。根据试验路段内外2条车道车辆横向距离和运行轨迹特性,可为城市道路交通安全设施的设置提供理论依据,以期提高城市道路交通运行安全。     

基于元胞自动机模型的路侧停车行为对交通流的影响研究

针对路侧停车带来的进出停车位排队延误、低速巡游降低通行效率、过量停车加剧交通负荷等问题,研究了路侧停车对路段动态交通流的影响分析方法。基于视频识别算法,提取路侧停车车辆在驶入车位过程中的运行轨迹和速度波动数据,解析路侧停车过程中的驶入行为特性,并按照行为差异将停车车辆停车全过程细分为进入路段、寻找车位、找到车位、驶入车位、静止停放、驶离车位、汇入路段和错失车位8类状态;分别依据停车车辆和通行车辆的实际驾驶行为,从跟驰特征、速度矫正、换道规则和位置更新等方面对路侧停车元胞自动机模型进行了改进;在选择目标车位时综合考虑了步行至目的地时间和驶入车位耗时2个要素。与常规通行车辆相比,深入分析了停车车辆提前换道和停车完后汇入路段行为对后车的影响。基于实际交通流数据对仿真模型进行参数标定,经验证,模型拟合度为77.6%;仿真分析了在差异化的停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力和延误时间的影响规律。结果表明:固定的巡游速度和停车需求强度下,道路延误时间随道路交通量先增加后减少;在低停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力影响微弱,在高停车需求强度下,当巡游速度从30 km/h降低至20 km/h,外侧车道饱和流量降低500 veh/h,最高延误时间增加105 s。      

基于驾驶行为的城市道路车辆主观换道模型研究

车辆换道行为因其运行环境复杂,所涉及的交通因素众多,容易引起交通冲突,从而降低道路交通系统的安全性.对车辆换道行为的动态特性及其对车流运行的影响机理进行建模与研究,对提高交通系统的运行效率有重要意义.基于城市道路车辆换道行为的特征,改进了元胞自动机模型细化车辆换道过程;考虑驾驶员特性、车辆类型的影响,采用模糊推理理论描述驾驶员的换道决策,进而建立了城市道路驾驶员主观换道模型.通过将实测交通流数据与仿真输出数据进行对比,验证模型的有效性.结果表明,所建立的模型输出结果与实测数据的误差较小,说明模型具有一定的有效性.     

基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响.以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响.结果表明,流量越大、事故持续时间越...     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

隧道与互通出口小净距路段换道可靠性研究

为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明：交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。     

面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法

各种复杂环境下路面车道线的高效精确检测是自动驾驶领域中车道偏离预警系统的关键性技术之一。由于车辆实际运行环境的复杂性和路面车道线的多样性，现有方法在车道线检测的准确性和鲁棒性上仍需不断增强。提出一种面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法。首先采用改进Gamma校正对待检测路面图像预处理，消减光照不均匀、夜晚等环境干扰，增强车道线纹理。然后为增强数据集的多样性，在LaneNet网络的基础上引入对抗生成网络DCGAN，构建GLNet网络模型。该模型采用编码-解码的网络结构提取车道线特征（车道蒙板和像素点），通过DBSCAN聚类算法将不同车道线划分为不同的实体，使用H-Net网络学习的视觉转换矩阵优化并拟合输出车道线。最后基于已训练好的GLNet权重模型对车道线进行精确提取，并在Tusimple数据集和自制数据集上测试验证。试验结果表明：该方法的检测准确率可达97.4%，相较于基于LaneNet网络的车道线检测算法明显提高；DCGAN网络的加入丰富了数据集类型，并提高了该模型的表征及分类能力；DBSCAN聚类算法的平均聚类时间约为0.016 s，相较于Meanshift算法运行效率更高。所提出的方法考虑了不规范、环境复杂等多种道路类型的车道线检测任务，提升了对复杂噪声与多元场景的处理能力，在车辆辅助驾驶领域具有较好的鲁棒性和适用性。     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.