水面无人艇环形轨迹跟踪方法研究与实现

为提高无人航行器对轨迹的实航跟踪能力,结合航行器运动特性,提出势点跟踪算法,实现对典型航迹(环形轨迹)的稳定跟踪。以无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle, USV)作为验证平台,基于拟合偏差的最小二乘航向辨识,获得系统数学模型,并设计相应的控制律,在搭建好仿真平台后,针对无人水面艇控制特性设计相关控制策略及制导律,完成势点跟踪算法的设计及仿真验证。后经典型海况下多航次试验,经过对实航轨迹及USV与环形轨迹间距离变化规律分析,并结合数据均方根大小,表明了环形轨迹跟踪方法设计的合理性。     

基于收缩理论的水下无人航行器轨迹跟踪控制

考虑水下无人航行器的轨迹跟踪控制,在水动力系数已知的条件下,基于收缩理论设计了全局指数收敛的理想控制器.首先,对收缩理论进行简要的介绍.与常用的李雅普诺夫方法不同,收缩理论在进行控制系统的设计和稳定性分析时,采用虚位移验证系统的稳定性,避免因无明确平衡点信息而带来的阻碍,从而更容易证明控制系统的稳定性.接着,介绍了水下...     

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.     

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

道路通行行为研究进展及其展望

道路通行行为是交通行为领域重要的研究热点,文中系统梳理了道路通行行为的学术研究现状、存在问题、研究方法及发展前景。阐述了道路通行行为的定义,分析比较了通行行为与驾驶行为、驾驶员行为的区别和联系。提出将道路通行行为分为基本通行行为、攻击性通行行为、路径选择行为以及竞争与协作通行行为四部分,总结了国内外道路通行行为发展现状,分析了存在问题,并对其未来发展趋势进行了展望。为改善道路通行行为研究方法,针对道路通行行为的多种交通行为特点,提出了适用于道路通行行为的研究方法和手段(时空法、实验法和模拟仿真),探讨了各研究方法的应用现状、优缺点、以及在不同研究阶段的适用性。最后对道路通行行为的发展趋势进行了探讨并提出了建议。      

车辆轨迹数据的若干处理方法研究

从智能车路协同系统的概念出发,介绍了车路协同系统下的数据采集标准及轨迹数据特点,研究了轨迹数据处理的若干方法,包括车辆轨迹重构、交通参数提取、轨迹聚类等。     

用于城区交叉口闯红灯预测的车辆轨迹特征参数分析

通过对比闻红灯预测算法的性能,选择出用于区分车辆走、停行为的车辆轨迹特征参数.为实现对交叉口车辆闯红灯行为预测,根据闯红灯车辆为在红灯亮起后通过停止线的车辆这一定义,提出闯红灯预测算法的两个主要功能:估计车辆到达停止线的时刻;预测车辆到达停止线后的走、停行为.研究结果表明:在速度、加速度、行驶时间和车头时距4个物理量中...     

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．     

基于轨迹谱聚类的终端区盛行交通流识别方法

为了改善终端空域扇区和进离场航线对实际空中交通的流量及空间分布的适用性,研究了从大量航空器飞行轨迹中识别主要交通流的方法.在分析飞行轨迹空间特征的基础上,建立了基于3D网格的轨迹间相似性模型.利用谱聚类算法对终端区飞行轨迹样本进行聚类划分,提出了一种基于轨迹聚类核密度估计的盛行交通流和异常轨迹的识别方法,用于从空管雷达记录的飞行轨迹中识别出盛行交通流的实验.实验研究结果表明:该方法将1 476条轨迹划分为5个聚类,识别出5个盛行交通流,且识别结果未受到异常轨迹的影响.