基于毫米波雷达组群的全域车辆轨迹检测技术方法

高精度车辆轨迹数据对于高速公路交通管理和智慧服务具有非常重要的研究及应用价值，然而现有的车辆轨迹感知技术难以获得全域全时车辆轨迹数据。为此，提出一种基于毫米波雷达的全域车辆轨迹跟踪技术方法，该方法包括：雷达原始数据获取及适配、轨迹数据清洗及降噪、道路线形感知及还原、车辆轨迹匹配及拼接。其中，雷达原始数据获取及适配通过构建雷达帧数据适配表将雷达数据格式标准化，并通过构建的轨迹可信度评价指标K，剔除镜像车辆轨迹数据，进而基于历史行车轨迹的统计学特征，采用聚类方法还原道路线形，最终通过雷达群组间车辆轨迹特征分析及匹配拼接，实现设备内部及跨设备对车辆轨迹的持续跟踪。利用载波相位差分技术(Real-time Kinematic, RTK)和基于无人机航拍视频定位技术分别对单车及多车轨迹跟踪精度进行检验。研究结果表明：在单目标跟踪状态下，系统的纬度偏差均值为-0.284 m，经度偏差均值为-0.352 m，纬度误差均值为0.712 m，经度误差均值为0.539 m；在多目标跟踪状态下，系统丢车率约为8%，轨迹定位与真实位置偏差均值为0.990 m，具备良好的轨迹跟踪精度。该方法为未来从更加宏观的范围内研究个体驾驶行为风险转移分析、微观水平的驾驶风险的时空演化提供了数据支撑。     

高速公路路侧雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响

高速公路通过布设毫米波雷达等新型检测设备,实现交通状态的精准感知,并为主动交通管控提供支撑。然而检测设备布设成本高,其布设间距需综合考虑成本约束和交通状态感知成效。为探究路侧毫米波雷达布设间距对交通事故风险评估精度的影响,基于浙江省沪杭甬高速公路的实证数据开展研究。构建事故风险评估深度森林模型（deep forest,DF）,应用滑动时空窗提取交通运行特征,并通过多层级联随机森林的集成建立交通运行特征与事故风险的关联关系;考虑路侧毫米波雷达感知范围,构建不同雷达布设间距下的交通运行数据集,开展布设间距对事故风险评估模型精度的敏感性分析。研究结果表明：DF模型曲线面积值（area under curve,AUC）为0.849,事故样本分类准确率为80.9%,高于传统的卷积神经网络模型（AUC值为0.741,准确率为75.2%）、随机森林模型（AUC值为0.715,准确率为70.8%）;雷达布设间距与事故风险评估精度呈反比关系,且密集布设下模型精度提升的边际效应递减,当布设间距由1 500 m缩减至750 m时,事故风险评估模型AUC值呈显著上升趋势,由0.794提升至0.853,布设间距...     

双车道公路小半径弯道转向行为及控制对策研究

基于驾驶模拟实验研究双车道公路弯道路段的车辆转向行为。采集了10名驾驶员在不同半径、不同坡度条件下的弯道转向行为数据。分析了车速、横向偏移距离和心率的变化规律。得到了横向偏移突变距离和半径之间的数学关系。结果表明:弯道行驶车辆在曲中点之前车速会降至最低值;随后驾驶员会采取加速操作,此时车辆会产生一次横向偏移突变;突变的长度与车速、半径均有关;偏移形态以向道路中线方向偏移为主;因此,针对弯道的安全改造应以限速和诱导车辆远离道路中线为主。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

FSAC赛车轨迹跟踪协同控制策略研究

针对中国大学生方程式赛车（FSAC）在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器（LQR）和比例-积分-微分算法（PID）的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。     

基于实车数据的高速公路行驶轨迹偏移和车道侧向余宽

为明确高速公路行驶环境下车辆在车道保持阶段的行驶轨迹特征，给车道宽度值确定提供参考，在重庆市主城区2段高速公路上开展了38名驾驶人的实车驾驶试验。使用车载设备采集自然驾驶状态下的车辆行驶速度、行驶轨迹和“车辆中心点-车道线”横向距离。基于以上数据，计算轨迹横向偏移值和“车身轮廓-车道线”侧向余宽等参数，分析高速公路直线/曲线路段的车辆轨迹横向偏移和侧向余宽变化特征及其影响因素。结果表明：曲线路段和直线路段的期望轨迹横向偏移存在差异，曲线路段行驶轨迹的本质特征是轨迹往曲线内侧偏移，而直线路段的车辆轨迹是倾向于往车道左侧偏移，但曲线路段紧贴车道线行驶的车辆占比要低于直线路段。直线路段车道左侧余宽最小值、期望值分别集中于[0.2 m, 0.6 m]和[0.3 m, 0.9 m],曲线路段车道左侧余宽的最小值和期望值主要分布在[0.2 m, 0.7 m]和[0.5 m, 0.9 m]范围内；车道位置对期望轨迹横向偏移和车道侧向余宽均有影响，左转弯路段的左侧余宽要低于直线路段和右转弯路段；在左转弯路段内侧车道行驶时车辆与中分带的距离更近，因此左转弯的事故风险更高；行驶速度增加时，内侧车道的车辆有...     

多感知信息融合的车辆感知方法研究

为提高前方车辆检测的速度和准确率,本文采用一种毫米波雷达与机器视觉融合的感知方法。结果表明,该方法的准确率为93%,单帧数据的处理时间为42 ms,满足智能客车对前方车辆检测的要求。     

基于车辆位置感知的自动快速公交系统

为了在城市快速公交系统中实现低成本的自动驾驶,提出一种基于位置感知的自动快速公交系统。该自动快速公交系统由感知层、决策层、控制层、执行层构成。其中感知层利用视觉和GPS可分别实现宿主车辆在道路上的横向、纵向的全局定位。利用车-车(V-V)和车-路(V-I)的超宽带通信及测距可得到周边车辆和设施相对本车的精确位置。详细介绍了车辆的横向定位方法以及在横向定位基础上的GPS/DGPS全局定位、V-V相对定位和V-I相对定位算法。列举了该系统中车辆利用位置感知实现自动跟随、泊车、换道超车等关键过程的方法,最后分析了自动快速公交系统的可行性。研究结果表明:提出的自动快速公交系统利用相对廉价的硬件设备和简单的定位算法,能够对自身、周边车辆及设施进行精确的位置感知,据此可实现车辆的自动驾驶控制,具备良好的应用前景;该系统中车辆位置感知方法相比传统方法具有较好的成本优势,在典型工况下能够取得较高的定位精度。     

前向毫米波雷达系统自动校准功能

毫米波雷达作为车辆主动安全技术的核心传感器之一,在预警系统中,雷达的安装误差会导致其坐标系与上层应用不一致,影响系统性能甚至安全性。雷达自动校准功能借助整车运行环境中的静止目标,通过解算静止目标物相对雷达运行速度与整车实际运行速度的矢量关系,并采取批量自学习的方法以确定雷达初始安装偏差角度值,进而使用软件补偿的方式对偏差值进行修正,使雷达传感器与整车坐标系保持一致。     

基于角毫米波雷达的目标筛选

随着ADAS系统在汽车领域的普及,基于角毫米波雷达的ADAS系统由于其成本低、环境适应能力强被广泛应用。其中,使用角毫米波雷达的盲区监测系统能够有效辅助驾驶员对车辆周围环境的感知。根据24GHz角毫米波雷达的特性,使用2个角毫米波雷达对驾驶员盲区进行辅助监控,建立基于角毫米波雷达的盲区监测系统。而毫米波雷达输出目标存在一定的误检,文章使用角毫米波雷达连续5帧数据,建立反馈目标值运动模型,对目标位置数据进行更新,使用K-means算法对检测目标数据进行聚类,使用聚类结果判断检测目标是否真实存在,以消除毫米波雷达的误检,从而实现角毫米波雷达的目标筛选。     

基于毫米波雷达的路侧感知技术在太湖隧道中的应用

江苏太湖隧道是国内水下超长超宽的隧道,保证其安全和畅通是管理着需要考虑的问题。隧道内的基础设施很多,感知作为重要的一种技术手段,目前现有的感知手段还不足以支撑隧道的营运安全,保障隧道的畅通水平。毫米波雷达是一种新型的雷达形式,可以一定程度的提升太湖隧道的感知水平。本文从太湖隧道的背景入手,分析现有的感知情况,分析视频监控作为感知层面的不足,探索市场上现有的毫米波雷达类型与技术手段,设计了系统架构与功能,描绘了实现的功能场景,使得其感知水平提升,让隧道地区覆盖无盲区、精准感知车辆的位置,使得获得数据更加准确。     

层次分析法在智慧公路要素评定中的应用

经过多年的大建设和大发展,我国综合交通行业取得了巨大进步,成效显著,总体运输能力得到了显著增强,服务水平明显提高,并且,随着物联网、云计算以及大数据分析的迅速发展,智慧公路逐渐成为未来发展的主要趋势。本文将主要从智慧公路的感知能力、智慧管控、时效性、与车辆的协同能力四个角度对智慧公路进行评价分析,并采用层次分析法确定了各影响因素的权重,为改善智慧公路应用水平提供了一种可行的方法。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。     

高速行驶车辆跟车安全距离预警系统设计与研究

正高速行驶车辆与前车跟车安全距离识别系统设计时,可采用毫米波雷达获得与前车的距离,并以此作为识别预警系统的基础应用数据。根据跟车距离和相对车速不会突变的特性建立预测模型,应用卡尔曼滤波理论预测相对车速,可有效消除系统状态误差和测量误差对测量精度的影响,利用跟车距离和相对车速计算安全距离报警阈值。同时,为适应不断更新的预测模型,采用深度学习的策略不断对预测模型参数进行学习训练,在大量学习样本的     

基于前车偏置场景的AEB系统性能测试与分析

针对2台采用不同感知方案的乘用车自动紧急制动(AEB)系统,在前车低速场景下进行100%正碰和50%偏置的性能测试,在C-NCAP的性能评价指标外,引入预警时刻T_TC、与前车最小间距和最大减速度对其性能和舒适性进行分析。结果表明,在100%正碰场景下,毫米波雷达和摄像头融合感知方案在性能表现上与单毫米波雷达感知方案差异较小,但在目标识别较难的50%偏置场景下,融合感知方案的性能表现优于单毫米波雷达感知方案。     

城市平面交叉口左转车辆规避效应特性

城市道路交叉口交通隔离栏侵入内侧车道建筑限界,导致车辆横向偏移,增加行车风险。为了解城市平面交叉口交通隔离栏对左转车辆规避行为的影响,通过无人机采集3个设有交通隔离栏的平面交叉口车辆视频,提取车辆轨迹、速度、加速度等参数。分析交叉口出口不同车道车辆偏移和速度的分布特性,研究左转车辆规避特性。结果表明：(1)两侧车道上行驶的车辆更倾向于向中间车道偏移,中间车道行驶轨迹则较为稳定;(2)20 m的行程可供驾驶人稳定行驶方向,保持与交通隔离栏的安全横向距离;(3)左侧车道上85%以上车辆远离交通隔离栏行驶,平均偏移距离为0.278 m;右侧车道上60%左右车辆远离右侧行驶,平均偏移距离为0.116 m。(4)左转车辆在出口不同车道的速度分布存在显著差异,其中左侧车道和右侧车道上左转车辆速度分布峰值、横向加速度均值、纵向加速度均值均小于中间车道。以此提出城市道路交叉口的改善方法：(1)增加中分带宽度,提升路侧净距,实现左侧车道名义路权宽度与实际路权宽度一致;(2)增大硬质设施与驾驶人的横向距离;(3)开口段硬质设施优化为柔性,减弱设施心理冲击,降低驾驶负荷;(4)增设路面导流线和反光设施,保证...     

基于无人机影像的横向干扰试验研究

为研究穿村镇公路横向干扰对行车安全的影响,借助无人机拍摄技术,记录车辆在公路上行驶的横向位置,利用Si Mi Motion软件提取车辆轨迹坐标,通过轨迹分析不同类型的横向干扰对交通安全的影响.选取典型双车道公路为试验段,根据实验数据的统计分析结果,以下主要研究结论:车辆轨迹的横向位置与横向干扰有直接关系,动态干扰对行车轨迹影响较大;不同干扰情况下车速有较大区别,动态干扰下车速明显降低.     

一种智能驾驶汽车的航迹推演方法

随着人工智能技术的发展,汽车智能驾驶技术日渐成熟和完善,高精定位、前视摄像头、毫米波雷达和高精地图可以高效地保障车辆安全可靠地行驶。但是在遇到高楼林立的城市路段、峡谷、隧道等路况,定位信号会变得薄弱甚至丢失;又如在迎着太阳行驶的路上,强光会导致前视摄像头过曝光而功能降低,导致无法分辨车道线、道路边界及障碍物等,智驾感知能力降低、安全风险增大。汽车自身多种冗余感知模块的应用可以较好解决上述这类问题,通过采集三轴六向加速度和航向角信息,融合离散系统方式和欧拉公式等算法,嫁接毫米波雷达测距和高精地图的全局坐标系位置,智驾系统可以在一定时间内推演航迹路线,鲁棒性强、安全性高。     

基于混合域优化控制的智能网联车辆运动规划模型

智能网联车辆具备提高交通安全与效率、降低能耗的巨大潜力.作为智能网联车辆决策控制的重要环节,运动规划对于智能网联车辆的循迹精度、控制效果具有显著影响.为了提高智能网联车辆控制精度,提出了一种智能网联车辆运动规划模型.该模型以追踪参考路径为目标,基于时空混合域的优化控制方法,避免了轨迹追踪过程中横向控制掺杂纵向误差的影响...     

基于多胞体系统的FWID EV鲁棒加权增益调度轨迹跟踪控制

为了提高四轮独立驱动电动汽车（FWID EV）轨迹跟踪控制性能,针对车辆横向运动系统的不确定性与非线性问题,考虑转向执行机构的动态特性,提出了基于线性变参数（LPV）的鲁棒加权增益调度轨迹跟踪控制策略。首先利用凸分解技术将LPV系统转化为有限多胞顶点凸组合的多胞体系统,然后基于离线设计的每个多胞顶点控制器和线性组合在线计算任意时变参数对应的系统控制器参数,并利用MATLAB和CarSim进行联合仿真。结果表明：在加速变道场景下,所设计的控制器可以保证横向偏移误差不超过2 cm,横向偏移平均绝对误差不超过0.9 cm的较高跟踪精度及行驶稳定性和鲁棒性。