基于车辆实际运行轨迹的平面交叉口左转待行区模型构建

为规范设置城市平面交叉口左转待行区,利用无人机航拍视频,分析了实际左转车流与交叉口几何参数的关系,使用线性识别的方法,明确了交叉口车辆左转轨迹由2段缓和曲线组成,构建了以交叉口几何参数为自变量、左转待行区长度和半径为因变量的车辆左转轨迹的函数模型,并实例分析验证了模型的有效性,研究成果可为城市平面交叉口左转待行区合理有...     

基于多点平滑的影响线提取方法研究及桥梁状态评估

基于实测影响线的桥梁状态评估具有不中断交通、测试方便等优点,是未来中小跨径桥梁承载能力评估的重要方式,目前在实际桥梁上应用的案例较少。为此,先开展基于多点平滑的影响线提取方法研究;后结合挠度数据和应变数据,提取桥梁挠度影响线和应变影响线;在此基础上,再开展基于峰值的桥梁状态评估和基于设计活载响应对比的桥梁状态评估。结果表明：1)建立的影响线方法可用于实际桥梁的挠度和应变提取影响线,尤其是测试结果出现很多芒刺时,采用五点三次平滑法既能保证数据准确,又能平滑数据;2)评估结果显示,挠度校验系数在0.29～0.46之间,应变校验系数在0.10～0.37之间,表明测试桥跨的刚度和强度在现有状态下满足通行设计活载的要求。     

高速公路上自动超车过程的轨迹规划与跟踪控制

研究了自动驾驶汽车在高速公路上超车过程中的轨迹规划和跟踪控制。基于纵向位移与时间（s-t）图,对超车过程进行建模和数字仿真分析,并应用多项式来规划车辆横纵向运动。采用集中式模型预测控制器,综合控制车辆横纵向的运动,以实现超车过程的轨迹跟踪。结果表明：相较于分散式控制方法,利用集中式控制方法下的车辆侧向加速度的整体波动减小19.0%,横摆角速度的整体波动减小11.6%。因而,集中式控制方法下的横向运动偏差更小,纵向加速过程更加平滑、稳定,符合高速公路超车过程安全平稳性的要求。     

人类自然驾驶状态下车辆轨迹摆动特性与车道宽度

研究了车辆在城市干路上的轨迹摆动特性,开展了实车驾驶试验。以重庆市菜园坝长江大桥和长江滨江路为研究对象,用车载仪器采集自然驾驶状态下的行驶速度、车辆位置和车辆形心与车道线的横向距离数据。结果表明：大多数车辆会向左偏离车道中心线行驶;在路面悬空的行驶环境下驾驶人更倾向于将车辆靠向道路中央;女性驾驶人较男性驾驶人更注意车辆轨迹控制;熟练驾驶人在地面路段上对于车辆轨迹的控制优于非熟练驾驶人;相比于人类驾驶,无人驾驶车辆能够实现更精确的轨迹控制,轨迹横向摆动将显著减小,2.75～3.00 m的车道宽度可满足无人驾驶小客车的行驶需求。     

舱口角隅处网格划分方法研究

提出针对舱口角隅处网格的自动有限元精细划分方法,粗细网格使用过渡单元平滑过渡,自动创建规范要求的几种导角和开孔,并对部分筋单元进行板元化.     

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹,构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型,包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型;采用KNN分类算法进行轨迹分类,分析了单个相异度模型的有效性和时效性,对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果,研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响;分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示：在采用单个相异度的情况下,就分类效果而言,轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型,而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低,就分类效率而言,基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型;采用组合相异度进行轨迹分类,内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%;将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个,轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此,单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定,而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式,各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似,通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

三次样条插值在船舶轨迹修复中的研究

利用AIS获取船舶的时间、经纬度数据,然后利用Vondrak对数据进行预处理,通过三次样条曲线完成轨迹的修复。从所获取的数据中挑选60条轨迹用来仿真实验,实验结果表明本文所设计的算法对于线性度高的轨迹修复性要好于线性度低的轨迹,并且轨迹误差小,对船舶的轨迹修复有效。     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止，从而造成延误时间过长的问题，提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型，其中，第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序；第2 阶段基于第1 阶段的最优时序，优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序，然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性，将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流，进行仿真实验.实验结果表明，与先进先出的方法相比，本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%，总油耗减少10.5%，说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域，有效地减少了车辆汇入延误，同时也节约了油耗.     

船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型研究

为解决因船体碰撞而造成的航行轨迹偏离问题,提出船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型。通过分析内河航道特征的方式,处理各航迹间的分区关系,完成船舶航行轨迹的实时检测关系定义。在此基础上,提取必要的航行轨迹节点,按照微簇特征向量的确定原理,计算校正时间复杂度的实际数值,完成船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型研究。对比实验结果表明,与Spark检测手段相比,应用新型数学校正模型后,轨迹点的定航偏向系数降低至1.36,避免了因船体碰撞而造成的船舶航行轨迹偏离行为。