基于卡尔曼滤波的交叉口动态O-D反推模型与算法

交叉口各进出口道之间的实时转向交通量是信号控制系统重要的输入数据,也是难以获得的数据.针对已有模型收敛速度较慢、无法满足实际系统应用需要的问题,提出了基于卡尔曼滤波的状态空间模型,设计了顺序卡尔曼滤波进行求解,并采用裁切和标准化对反推结果进行了修正.实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够为实时自适应信号控制系统的开发提供支持.     

基于卡尔曼滤波的交叉口动态O-D反推模型与算法

交叉口各进出口道之间的实时转向交通量是信号控制系统重要的输入数据,也是难以获得的数据.针对已有模型收敛速度较慢、无法满足实际系统应用需要的问题,提出了基于卡尔曼滤波的状态空间模型,设计了顺序卡尔曼滤波进行求解,并采用裁切和标准化对反推结果进行了修正.实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够为实时自适应信号控制系统的开发提供支持.     

基于自适应卡尔曼滤波的轮速信号处理技术

分析了轮速信号的检测误差,建立了轮速估计的系统状态空间模型,采用了用于轮速估计的自适应卡尔曼滤波算法.利用MATLAB进行了仿真,验证了算法的有效性.实车试验表明,滤波后的轮速信号延时小,响应速度快,平滑效果比较理想,可以用来直接估计车速.     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。     

基于自适应卡尔曼滤波的商用车横向载荷转移率估计

为解决商用车由于质心高、轮距小而易发生侧翻事故的问题,建立了3自由度参考模型,提出了基于自适应卡尔曼滤波算法的状态估计器,并以估计器估计结果对车辆状态和横向载荷转移率进行计算.利用TruckSim仿真软件对自适应卡尔曼滤波估计算法进行了验证,验证工况为30 km/h和90 km/h双移线工况.通过估计结果与仿真数据对比,验证了此估计算法能够很好地估计计算车辆状态和车辆横向载荷转移率值.     

基于卡尔曼滤波的DR/MM组合定位方法

提出了一种DR/MM组合定位新方法.采用D-s证据理论在候选路段中选择最匹配的路段进行地图匹配,利用误差概率准则计算地图匹配观测噪声,使得沿道路纵向的地图匹配噪声可观测.在此基础上建立卡尔曼滤波方程,以DR定位与地图匹配的误差为观测值,估计DR定位误差.在地图匹配结果具有较高可信度时,估计的状态反馈修正DR方程.离线试验结果表明,提出的方法显著改善了DR定位精度.     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

针对车辆状态参数估计过程中过程噪声和测量噪声的不确定性,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法.建立包括纵向、横向和横摆3个自由度的车辆动力学模型,基于无迹卡尔曼滤波理论建立自适应无迹卡尔曼滤波估计模型,最后搭建MATLAB/Simu-link-Carsim联合仿真平台对提出的算法进行仿真验证.结果表明...     

基于自适应卡尔曼滤波法的悬臂施工挠度控制

挠度是连续刚构桥悬臂施工控制的重要对象,其实测值受多个因素影响.从实测挠度中获悉反映结构受力的真实挠度,对其施工控制具有重要意义.基于改进的自适应卡尔曼滤波算法从挠度实测值中提取出真实信号,预测待浇梁段的挠度变化,并调整施工预拱度,使施工实际状态逼近理论计算轨迹,达到施工监控的目的.通过实际工程的应用,证明该方法具有良...     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于卡尔曼滤波理论的交通信息预测模型及其应用

为了改善交通预测值的精度，采用改进的卡尔曼滤波法进行交通信息预测，提出了其噪声协方差μ的计算方法。改进的预测法能利用实测的交通参数对未来的预测值不断进行修正，适用于交通状况的实时分析。     

金山大桥局部拆除后续运营期性能和实测分析

挠度是连续刚构桥悬臂施工控制的重要对象,其实测值受多个因素影响,从实测挠度中获悉反应结构受力的真实挠度,对其施工控制具有重要意义。本文基于改进的自适应卡尔曼滤波算法从挠度实测值中提取出真实信号,预测待浇梁段的挠度变化,并调整施工预拱度,使施工实际状态逼近理论计算轨迹,达到施工监控的目的。通过实际工程的应用证明该方法具有良好的适用性。     

基于自适应Kalman滤波的交通流量监测算法

提出一种基于车载无线通信模块的交通流监测原型系统,该系统将行驶中载有无线通信模块的车辆视为移动检测节点,以很小的代价实现对交通信息的获取.在此基础上提出一个具体应用:利用基站对道路上载有通信模块车辆的检测,结合设计的基于结果反馈的自适应Kalman滤波算法,及时准确地完成对路段上交通流量的检测.此外,还基于元胞自动机理论搭建了仿真平台,并验证了算法的有效性.     

基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧偏角估计

基于二自由度汽车动力学模型和轮胎模型,运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧偏角估计器.利用汽车动力学仿真平台,通过仿真对比了线性轮胎模型和非线性轮胎模型的质心侧偏角估计结果.仿真结果表明,轮胎模型对于质心侧偏角估计精度至关重要,而采用非线性轮胎模型能显著提高质心侧偏角估计精度,估计结果能满足ESC控制的要求.     

卡尔曼滤波在光纤测温隧道火灾监测系统中的应用

公路隧道具有结构封闭且狭长的特殊性,隧道内的环境温度监测系统,需要在保证连续实时测量的同时,不引入额外风险。光纤测温技术具有测量连续实时、现场无需供电等优点,适合用于公路隧道的环境温度监测。所以对测温信号进行合理的处理和分析,提升监测的有效性,是需要重点研究的问题。文中采用卡尔曼滤波方法进行光纤测温系统的滤波降噪,并与现有方法进行比较,由实验结果可得,采用卡尔曼滤波方法的测温系统,其工作效果具有更好的实时性和灵敏度,可对高速公路隧道中的温度异常情况进行及时有效地反馈。     

基于卡尔曼滤波的4WD电动车辆寄生功率的测量技术

根据串励直流电动机工作特性,利用车辆行驶过程中较易测得的驱动电机工作电流及驱动轮转速,运用MATLAB/SIMULINK软件,建立基于卡尔曼滤波的驱动轮滑转率模型和寄生功率模型并进行仿真;通过道路试验对电动机工作电流和驱动轮转速的检测,实时预测驱动轮的滑转率与产生的寄生功率。结果表明,驱动轮滑转率和寄生功率的仿真结果与试验结果非常接近。