基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

起停系统控制策略开发及试验研究

介绍了车辆起停技术和起停系统,详细研究了起停控制策略,并采用起停技术进行了整车的NEDC循环试验.结果证明,采用起停技术后车辆在市区工况可以节油5.7％,综合油耗可降低3％,起停技术是一种有效的整车节油手段,可以用于大批量生产.     

增压与非增压轿车典型道路工况的排放测试分析

利用高精度的移动排放测试仪,对涡轮增压轿车和非涡轮增压轿车进行深圳典型道路工况下的排放测试,分析涡轮增压技术对轿车排放的影响.测试数据分析表明,涡轮增压轿车的CO,HC和NOx平均排放因子都低于非涡轮增压轿车.这主要得益于更多的O2供应、更高的压缩比和中冷器技术,实现了更加充分的燃烧和更低的热负荷,从而改善了车辆的排放.     

公务车税收政策对出行行为的影响

通过对以色列的案例研究,探讨了公务车税收政策对出行行为的影响.以色列的公务车经历了大规模的增长,对公务车的税收政策也进行了一系列调整.调查400名拥有公务车的员工和230名只有一辆私人汽车的员工,结果显示,公务车对出行行为产生了显著影响,不利于交通的可持续发展.公务车税收政策及其实践带来了相当多的额外行驶里程,并刺激员工整个家庭使用公务车出行.公务车税收政策的调整及公司政策的变化,可能会显著影响员工拥有公务车的意愿,并改变其出行行为.     

面向特大城市未来发展的交通模型研究——数据密集型分析概念下的交通模型

从中国特大城市发展过程中交通领域所面临的挑战出发,围绕城市交通战略管理能力的提升,提出了新的交通模型所需要具备的分析功能.在此基础上引入数据密集型研究的概念,讨论了模型在分析流程中的应用位置,提出了四个层次的模型技术框架结构,并在实际研究工作的基础上,提出了有待克服的主要技术瓶颈.     

基于SAP BW的北车运营指标决策支持系统

从BW功能结构出发,结合中国北车运营指标数据集成以及模型创建的实践,提出企业决策支持数据模型的优化创建方法,给出合理的创建数据模型的原则.该建模方法与原则已经成功应用于北车集团运营指标分析业务,经过实践证明这些方法与原则具有实施便捷、结构清晰、查询快速的优势.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

宁波南站上跨深基坑铁路便桥静态监测技术

宁波南站上跨深基坑铁路便桥结构形式为国内首创,在便桥下深基坑开挖的同时,须保证沿海铁路列车绝对安全平稳的通行,安全监测至关重要.本文根据该工程的现场实际和结构的特点,拟定了桥梁静态监测的具体实施方案、数据分析与处理模式,研究了该桥梁变形的规律,及时提供监测分析意见,为深基坑安全和信息化施工提供指导,为铁路便桥安全运营提供保障.这对今后类似的桥梁施工监测有一定的指导和借鉴意义.     

Strava Metro data for bicycle monitoring: a literature review

ABSTRACT

Monitoring bicycle trips is no longer limited to traditional sources, such as travel surveys and counts. Strava, a popular fitness tracker, continuously collects human movement trajectories, and its commercial data service, Strava Metro, has enriched bicycle research opportunities over the last five years. Accrued knowledge from colleagues who have already utilised Strava Metro data can be valuable for those seeking expanded monitoring options. To convey such knowledge, this paper synthesises a data overview, extensive literature review on how the data have been applied to deal with drivers’ bicycle-related issues, and implications for future work. The review results indicate that Strava Metro data have the potential—although finite—to be used to identify various travel patterns, estimate travel demand, analyse route choice, control for exposure in crash models, and assess air pollution exposure. However, several challenges, such as the under-representativeness of the general population, bias towards and away from certain groups, and lack of demographic and trip details at the individual level, prevent researchers from depending entirely on the new data source. Cross-use with other sources and validation of reliability with official data could enhance the potentiality.     

也论柴油轿车在国内市场的发展前景

研究了世界范围内柴油机在乘用车领域内的应用现状,阐述了柴油机作为车用动力的优势。根据国内的政策环境与市场环境,分析了排放法规、柴油品质对市场的影响。根据对柴油轿车的性能要求,包括振动和噪声、排放等,分析了更适合我国轿车柴油机发展的技术路线,并重点对若干关键技术和难点进行了剖析。柴油机技术进步和市场化应用表明,柴油轿车在我国具有广阔的应用前景,政府和企业应做好政策和技术上的准备。