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。     

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中国信号交叉口中,机非干扰现象十分普遍。本文通过实际调查,以无行人影响的左转饱和车流为基础,通过显著分析方法,量化了行人位置（转弯车流内、外侧与距离）、人数对专用左转车流车速的影响,并根据严重程度将影响划分为4个等级,同时拟合了各级影响下排队车辆起步后的速度时间变化曲线。研究结果表明：（1）行人距车流距离是显著影响因素,而行人人数不是;（2）车流两侧同时有行人对饱和车流造成的影响,与其中较严重的单侧行人影响情况相同;（3）排队车辆在加速过程中的速度变化曲线呈“S”型,行人对车流影响越严重,车流加速到饱和流所需时间越长,饱和流车速越低,但不影响速度—时间曲线线型——“S”型。这些结论可为科学的交通管理奠定基础。     

城市道路机动车道宽度研究

在分析国内机动车道宽度取值标准和国内交通流特性的基础上,采用波良可夫模型计算不同等级道路车辆的侧向摆动距离,结合车道上最具代表性的机动车辆车身宽度,计算得出不同等级道路、不同位置的推荐机动车道宽度。结果表明：适当缩减机动车道宽度可在满足行车安全的同时节约城市道路建设用地,提高慢行交通运行的通达性和安全性,推荐的车道宽度为城市道路建设中机动车道的合理选区提供了参考依据。     

客货分离道路系统实施评价方法研究

通过综述国内外客货分离道路的实施及研究现状,重点分析国外现有客货分离道路评价方法在我国的适应性和可行性,在此基础上,结合我国港口城市道路运输特点,提出我国港口城市客货分离道路评价体系,并研究了评价指标的量化方法。研究成果对于指导我国客货分离道路系统的规划与设计、充分发挥客货分离道路系统的优势,具有一定的参考价值。     

城市道路机动车道宽度研究

分析了新、老规范对于城市道路机动车道宽度的规定,研究了机动车道宽度计算理论、机动车道宽度对安全的影响及城市道路机动车道宽度改造实例,可为城市道路机动车道宽度设计取值提供参考。     

Establishing speed–flow–density relationships for exclusive motorcycle lanes

Abstract

The motorcycle is a popular mode of transport in Malaysia and developing Asian countries, but its significant representation in the traffic mix results in high rates of motorcycle accidents. As a result, the Malaysian Government decided to segregate motorcycle traffic along its new federal roads as an engineering approach to reduce accidents. However, traffic engineers needed to know the maximum traffic a motorcycle lane could accommodate. Despite substantial literature related to speed–flow–density relationships and capacities of various transport facilities, there is a knowledge gap regarding motorcycle lanes. This paper establishes motorcycle speed–flow–density relationships and capacities of exclusive motorcycle lanes in Malaysia. Observations of motorcycle flows and speeds were conducted along existing and experimental motorcycle lanes. Motorcycle speed–density data were aggregated and plotted for two types of observable motorcycle riding behaviour patterns that were influenced by the widths of a motorcycle lane: the headway pattern (lane width ≤ 1.7 m) and the space pattern (lane width > 1.7 m). For both riding patterns, regression analysis of motorcycle speed–density data best fits the logarithmic model and consequently the motorcycle flow–density and speed–flow models are derived. Motorcycle lane capacities for headway and space riding patterns are estimated as 3300 mc/hr/lane and 2200 mc/hr/m, respectively.     

基于EKF学习方法的BP神经网络汽车换道意图识别模型研究

实时准确地识别驾驶人的换道意图有助于提高车辆行驶的安全性,达到安全辅助驾驶的目的。文中提出了一种基于EKF（extended kalman filter）学习方法的BP神经网络模型,用于识别驾驶人的换道意图,并进行短时行为预测。通过实验采集了20组高速公路实车行驶数据,利用前方车头时距、转向盘转角值、驾驶人头部水平位置数据,以及车道偏离量4类数据样本进行训练得到结果。实验结果表明：本模型较传统的神经网络识别模型具有更短的识别时间,且模型的可信度更高。在车辆换道和直线行驶2种工况下,本模型对换道意图的识别准确率达到了95％。     

公交专用道优化使用探究

城市公交专用道的使用极大地提高交通运行效率,但在不同路段、时段及区域的实际运行中仍存在道路资源浪费的现象。通过实例分析,计算公交专用道和其他车道的饱和度,确定服务水平,提出优化策略,提高车道的利用率。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

基于可变车道的交叉口左转公交优先方法

为减少左转公交在信号交叉口的延误,提高通行效率,本文提出一种新的基于公交预信号的可变公交车道(VBAL)控制方法.提出VBAL的渠化模型及主预信号控制模型,利用车辆累积曲线图示法以现状的单左转(SLTL)方案为基准,将VBAL方案与双左转(DLTL)方案比较;建立左转公交和直行车辆延误变化量的计算模型,并进行灵敏度分析.结果表明,VBAL 方案能够在有效降低左转公交延误的同时,最大程度减少直行车辆延误的增加.最后,实例分析证明了VBAL方法的可行性.