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171.
为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式,使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据,包括时间、行驶速度和轨迹坐标等,通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系,明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态,确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为,并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局(包括路缘半径、车道宽度和出口车道数)对右转轨迹通过位置分布存在影响;②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围,减少右转交通的冲突和延误;③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大,轨迹分布的离散程度更低;④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致;⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系,相关系数为-0.843 5;⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系,车辆行驶速度越快,圆曲线内轨迹的等效半径越大。 相似文献
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174.
针对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)在实际应用中存在错误数据频发、数据丢包等问题,本文提出一种基于秩最小化矩阵去噪的船舶轨迹重构方法,利用去噪实现轨迹重构,同时,实现对轨迹的去噪和缺失补全。该方法通过线性插值实现经度对齐,将轨迹数据转化为轨迹矩阵,从而补全轨迹中的缺失值。由于补全结果存在非常大的误差,因此,引入
PLR(Patch-Based Low-Rank Minimization)算法去噪,消除误差。同时,为进一步提升补全效果,通 过2D-VMD(Two-Dimensional Variational Mode Decomposition)算法将矩阵分解为不同频率的IMF
(Intrinsic Mode Function),并分别进行PLR去噪,合并去噪结果,得到最终重构后轨迹。本文以长江武汉段水域船舶AIS轨迹为研究对象,通过实验证明该方法在不同缺失比例以及随机缺失和连续缺失两种情境下具有鲁棒性和较强的稳定性;并与 HALRTC(High-Accuracy Low-Rank
Tensor Completion)、TRMF(Temporal Regularized Matrix Factorization)等方法进行比较,结果表明,
该方法相较于HALRTC等方法具有更高的精度,并在高损失率下表现出较好的重构效果。 相似文献
175.
以三轴半挂汽车列车为研究对象,以混合型模糊PID为控制器,建立适应于三轴半挂车辆的两点预瞄驾驶员模型。基于序关系分析法建立目标函数,确定不同车速下的最优牵引车及挂车预瞄距离。结果表明:在车速为30 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为4 m和2 m,牵引车权重为0.9;在车速为70 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为10 m和8 m,牵引车权重为0.75,目标函数最小,控制效果最佳。基于最优预瞄距离、权重的两点预瞄驾驶员模型较自建的单点预瞄驾驶员模型和Trucksim自带的单点预瞄驾驶员模型相比,在超调量、稳定性、转向轻便性方面综合控制效果明显,可在中高速车速下应用,提高安全性。 相似文献
176.
为了解决船舶轨迹数据的压缩问题, 提出了一种船舶轨迹在线压缩算法; 使用多次滑动推算船位判断方法清洗船舶轨迹, 使用在线有向无环图在干净轨迹上建立压缩路径树并输出采样点; 为了提高轨迹队列和路径树在内存中的查询速度, 使用哈希表对其进行管理; 为了验证提出算法的效果, 比较了真实船舶自动识别系统数据与方向保留算法、道格拉斯-普克算法的压缩时间和误差, 采用可视化方法分析了原始轨迹、清洗轨迹和压缩轨迹。试验结果表明: 在压缩时间方面, 方向保留算法和道格拉斯-普克算法的压缩时间分别约为提出算法的1.1、1.3倍, 说明提出的算法比其他2种算法的处理时间更短; 提出的算法在压缩过程中保留了时间信息, 平均同步欧氏距离误差在任何压缩率下都能保持在10 m以下, 最大同步欧氏距离误差在压缩率为1%时仅有127 m, 而其他2种算法的平均同步欧氏距离误差和最大同步欧氏距离误差不受控制, 会随机变化; 在垂直距离误差方面, 提出的算法与道格拉斯-普克算法在压缩率不小于5%的条件下, 都能保证垂直距离误差小于20 m, 而方向保留算法的垂直距离误差会随机变化; 在显示效果方面, 提出的算法能有效清除轨迹噪声点, 压缩轨迹能够较好地代表原始轨迹的宏观交通流情况。可见, 提出的算法能更高效地保留原始轨迹的形状和时间信息。 相似文献
178.
179.
180.