基于车辆身份感知数据的路段轨迹 重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.     

基于车辆身份感知数据的路段轨迹重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.     

基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法

随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录...     

基于时域卷积网络与注意力机制的车辆换道轨迹预测模型

精准的车辆轨迹预测模型可以为自动驾驶车辆提供其周围车辆的准确运动状态信息,进而判断本车与周围车辆短期内是否有发生冲突的可能性。本文提出一种基于时域卷积网络与注意力机制(Temporal Convolutional Networks with Attention mechanism,TCN-Attention)的车辆换道轨迹预测模型。该模型以时域卷积网络作为当前输入的特征提取器,利用时间与空间注意力机制使模型在不同时间和空间位置之间建立动态关联,更准确地捕捉车辆之间的动态时空相关性,实现准确预测车辆换道轨迹。与传统单一车辆轨迹特征输入不同,本文通过对输入特征进行多维扩充与融合,进一步提高了轨迹预测准确率。此外,本文提出一种换道执行起止时刻定义方法更准确地确定数据集中的换道起止时刻。实验表明,本文所提模型能以高准确率预测变换车道轨迹,在整体效果上优于其他深度学习模型,与ConvLSTM (Convolution Long Short-Term Memory)相比,TCN-Attention的平均绝对误差(Mean Absolute Error,E_MAE)降低了69.8...     

面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

高速公路车辆轨迹摆动特征与小客车道宽度研究

为明确车辆在高速公路车道保持阶段行驶过程中的轨迹横向摆动行为特征，利用高速公路无人机航拍的车辆轨迹数据集，基于车辆位置坐标提取行驶轨迹和速度，计算车辆在自然驾驶状态下的轨迹摆动特征指标，包括轨迹横向摆动的幅度和在摆动周期内的纵向行驶距离，分析不同车型的速度分布特征，研究行驶速度和车道位置对车辆轨迹横向摆动指标的影响。结果表明，尽管小型车和大型车的车身尺寸和动力性能存在显著差别，但两者的轨迹摆动幅度在整体上基本相同，两种车型的摆动幅度平均值分别为0.587 m和0.560 m，摆动周期内的行驶距离分别为252.95 m和251.99 m；车辆轨迹的横向摆动幅度对速度变化不敏感，不会随速度增加而增大，在高速条件下趋于平稳甚至下降，同样，摆动周期内的行驶距离与行驶速度之间未见显著相关性；不同的车道位置对轨迹摆动行为有一定影响，对小型车而言，车道位置由内向外变化时，轨迹摆幅有一定的增加趋势，而大型车的轨迹摆幅则是中间车道最小；国内高速公路车辆轨迹摆幅略高于德国HighD数据集的分析结果，但整体上非常接近；根据车辆轨迹的横向摆动幅度特征，可以确定高速公路小客车专用车道(或是小客车专用高速公路)的...     

面向群体行驶场景的时空信息融合车辆轨迹预测

将车辆间时空交互信息融入卷积社会池化网络中,提出了一种面向群体行驶场景的有人驾驶车辆轨迹预测模型;使用长短时记忆(LSTM)网络预测群体车辆速度,基于此预测值计算群体车辆间的速度差;构造LSTM编码器捕捉群体车辆行驶轨迹的时间序列特征,设计卷积社会池化网络提取群体车辆间的空间依赖关系,使用LSTM解码器预测未来车辆各种动作的出现概率和相应轨迹,将具有最高出现概率的动作及其轨迹作为最终轨迹预测结果;使用真实轨迹数据集对所构建模型进行了参数标定和性能验证,测试了不同轨迹编解码与速度预测方法对模型性能的影响,确定了最优模型结构。计算结果表明：相较于历史速度,使用预测速度计算速度差作为模型输入可将均方根误差(RMSE)降低19.45%;相较于门控循环神经网络,使用LSTM进行速度预测可将RMSE降低4.91%;相较于原始卷积社会池化网络,所提出模型的轨迹预测误差在RMSE与负似然对数2个指标上分别降低了20.32%和21.04%,明显优于其他卷积社会池化网络变体;所提出模型与原始卷积社会池化网络计算耗时差距约3 ms,能够满足实时应用要求。     

混合示教长短时记忆网络的车辆轨迹预测研究

为实现智能网联车对周围车辆运行轨迹准确地长时预测，本文提出一种混合示教解码的长短时记忆网络的车辆轨迹预测方法。首先，通过特征筛选和历史轨迹序列标注建立轨迹预测数据集；其次，构建长短时记忆网络的编码器-解码器模型，编码器将自车和周围车辆历史轨迹及道路环境信息编码为上下文向量，解码器采用混合示教的模式将上下文向量解码动态解码为未来轨迹；最后，采用真实道路数据集NGSIM US101和I-80路段验证模型的可行性。多组对比分析实验结果表明：本文所提方法在长时域预测的终点位移误差指标上的有效性和优越性，5 s的终点位移误差在2.7 m以内；并且模型在稀疏采样后的数据集上达到更高的预测准确率，5 s的位移误差在1.3 m以内。     

基于浮动车数据的车辆时空相遇关系分析

为研究离散时空数据之间的时空关系,以离散的浮动车数据为基础,提出了一种以时空路径为枢纽的车辆时空相遇关系分析方法.采用地图匹配方法对离散的浮动车数据进行空间插值,以获取车辆在空间上连续的轨迹;提出了根据邻接采样点的时间戳和轨迹进行线性插值的方法,以获取邻接采样点之间轨迹上任意一点的时间;以空间关系理论和Allen的时间段逻辑模型为基础,分析了不同时态关系车辆的相遇情况;最后,设计了基于浮动车数据的时空轨迹获取及时空相遇分析实验,并分析了车辆之间的时空相遇关系.实验结果表明:以连续时空轨迹为核心的分析方法,能较好地表达离散时空数据的时空关系.     

回头曲线路段的轨迹曲率特性和汽车过弯方式

为了明确山区公路回头曲线上的车辆轨迹特性和驾驶行为偏好,通过实车路试采集了自然驾驶习惯条件下回头曲线路段上的车辆行驶轨迹线和轮迹线-车道线的横向距离等参数,基于实测数据计算了轨迹曲率,分析了轨迹曲率与道路设计曲率之间的关系,确定了轨迹曲率变化模式,提出了轨迹等效半径的概念,研究了回头曲线路段的切弯行为和典型过弯方式. 研究发现:1） 回头曲线的入弯、弯中和出弯均可见严重的车道偏离. 2） 入弯时汽车在缓和曲线之前便已进入曲线行驶状态,出弯时车辆轨迹曲率在驶出缓和曲线之后的直线上降低至0,轨迹曲率的变化率要低于缓和曲线的曲率变化率;左转轨迹的曲率变化率要低于右转轨迹的曲率变化率. 3） 左转轨迹曲率的幅值回头曲线中部低于或者接近道路设计曲率,右转轨迹曲率则高于道路设计曲率. 4） 左转弯的轨迹等效半径要高于弯道设计半径,右转弯轨迹半径最小值和均值普遍则低于设计半径. 5） 驾驶人可以通过不同的切弯方式来实现回头曲线路段轨迹半径的增加和最大化,但需要侵占对向车道. 6） 驾驶人切弯时,左转弯的轨迹半径增量要高于右转弯的轨迹率半径增量,即车辆左转驶入回头曲线是更容易取得切弯效用;在大头线、平头线和小头线（转角分别大于、等于和小于180°） 3类回头曲线中,小头线和大头线上的切弯效果更明显.      

汽车错位碰撞事故再现分析模型研究

为了对汽车错位碰撞事故的仿真再现分析提供理论算法,在分析传统一维碰撞动力学模型的基础上,总结了其应用局限性.利用经典力学原理,构建了汽车错位碰撞动力学模型与运动轨迹模型.以实际事故案例为对象,分别利用上述模型与PC-Crash软件进行案例分析.将二者的再现分析结果进行了比较,同时与事故现场车辆残留痕迹进行了对比.对比分析结果表明,再现得到的汽车转动轨迹与现场痕迹一致,模型适用于小偏心错位碰撞的事故类型.     

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通过数据融合技术确定车辆实际运行轨迹,本文首先基于三角形相似原理和图形透视原理建立了通过视频图像提取车辆轨迹的模型．在分析视频数据与GPS数据优缺点的基础上,提出利用视频数据标定GPS数据状态的数据融合方法．为了能够标定视频检测器未覆盖的路段的GPS数据状态,提出了标志速度方法．利用融合的车辆实际轨迹,能够实现在线评价线控协调方案的效果,解决了已有需要假设条件评价线控协调方案性能方法的不足．     

基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略

现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation (NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法.建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级...     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

基于视频的交叉口排队过程感知及预测

在研究交叉口排队过程中,全面、精细地感知及预测方法一直是难点. 传统的排队过程感知方法缺乏不同排队阶段的精细感知和关联,无法得到全面、精细的交通参数. 对此,提出一种基于视频、分阶段感知再关联的排队过程感知及预测方法. 该方法包括3 部分：第一,通过目标检测和边缘检测提取道路和车辆信息;第二,对道路和车辆边缘信息进行卷积融合,检测排队区域和排队长度;第三,利用车辆位置重构和KCF跟踪等方法感知并关联不同排队阶段,重构并预测交叉口车辆运行轨迹,得到精准到车辆个体的排队车辆数和停车延误等参数. 实验结果表明,所提方法在检测正确的情况下,平均95.7%的排队车辆轨迹重构结果是准确的;并且在实际应用场景测试中,在不同车流量和光照条件下均可取得满意的效果.