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.     

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.     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律,基于车辆自然轨迹数据,提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域,3个区域由11条路段组成。首先,利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理;然后,计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析,结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型;最后,依据分类结果,建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下,基于Matlab进行数值仿真,统计同质驾驶行为和异质驾驶行为条件下,合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时,同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境,并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%;随着空间占有率的增加,同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势,而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高20.74%。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

重型货运车辆出行时空差异性和影响因素分析

重型货运车辆能促进城市经济生产和物流效率,但也因显著的排放、噪声和拥堵等外部属性对城市空间品质有明显影响,对其活动时空特征和影响因素分析是当前城市空间品质提升和交通管理精细化的迫切需求。基于深圳注册的12 t以上重型货车GPS轨迹数据,考虑不同类型货运车辆作业差异,提出利用统计抽样中最小样本量的观察结果确定不同类型重型货车轨迹数据出行切割阈值水平的方法;针对5类重型货车,分析出车强度和出行时段的差异性,与小客车进行对比分析发现,重型货车出行活动与小客车出行在时间上存在错峰特征,且夜间出行比例较高;重型货车的活动空间具有组内差异性,集装箱卡车具有显著的跨城市活动需求,更多承担中长距离运输功能,而土方车和重型罐式车更多承担本地化运输服务功能;重型货车的活动空间具有集聚特征,出行活动的节点强度具有无标度幂律分布特征;利用广义加性模型分析两类典型货车活动空间的影响因素,集装箱卡车活动与港口及交通仓储园区等物流设施呈现非线性关系,而普通大货车与工业园区等产业用地具有紧密关系。本文可以为重型货车交通精细化管理和交通需求模型建设提供新的思路和方法。     

非自由交通流的non-FIFO车辆轨迹估计算法

将三角基本图的交通状态细分为自由流、中断和拥堵;基于非自由流特性,重新划分了U型时空域,以此找到适合的波速范围;重新确定了上游边界累积流量,使得边界函数刻画不过于宽泛;建立了非自由流Newell模型,并提出了使用该模型的判断条件;引入了车辆秩参数,达到在多车道上描述车辆超车现象的目的,并建立了更精确的车辆秩估计模型,从而建立了非自由流Newell扩展模型;提出了针对非自由流下2种情形的车辆轨迹估计算法,根据是否存在超车现象分为先进先出(FIFO)情形与非先进先出(non-FIFO)情形;结合数值模拟和实际交通案例,验证了算法的有效性。研究结果表明：2种情形下的轨迹估计算法都是有效的,当超车现象存在时,non-FIFO情形的估计效果较准确和稳健;在数值模拟研究中,non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形下降13.45%,non-FIFO情形更优;实际交通案例中,2个小汽车数据集在non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形均有所下降,下降幅度分别为2.38%、2.04%,且估计误差均服从高斯混合模型;公交车数据集因不存在超车现象,non-FIFO与FIFO情形的估计误差相等,均为4.90%,且估计误差服从伽马分布。可见,所建立的非自由流Newell模型对于中断多或拥堵状态占比多的交通数据均是有效可行的,且所提出的non-FIFO和FIFO情形的轨迹估计算法效果表现良好。     

交叉口机动车运动轨迹特征提取与标定

为探讨机动车在交叉口的运行特性,采用复合特征提取算法获取图像上机动车运行的轨迹特征;在多边形线性扫描算法的基础上,考虑摄像机成像畸变的影响,引入中心偏移因子,提出了考虑中心偏移的多区域扫描标定算法,将运行轨迹图像特征转化为真实的运动特征;最后,与多边形线性扫描算法的计算结果及实测数据进行了对比,结果表明:该算法能够有效地提取交叉口机动车的运行轨迹,准确地表征机动车在交叉口的相关运行特性;与实测车速相比,计算得到的机动车速度误差小于4%.      

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已有旅行时间预测方法多是针对高速公路、城市快速路和主干道路的路段,而针对城市一般道路,及路径旅行时间预测的研究则相对不足.本文提出一种基于案例的旅行时间预测算法.算法的基本原理为,在轨迹数据建模的基础上,建立动态更新的、包含多个属性的历史旅行样本数据库,然后根据出行时间及环境信息从案例库查找匹配案例,其结果经过一定修正用于预测路径旅行时间.与基于路段的旅行时间预测方法相比,该算法具有较强的鲁棒性和可移植性,受空间路网和数据样本量的影响较弱;并且在相同数据样本量和路网空间覆盖率的情况下,该算法预测精度高于对比算法.     

基于制动轨迹的汽车制动性能检测技术研究

为了提高汽车制动性能检测结果的客观性,解决对同一辆汽车进行台试与路试的检测结果不一致的问题,而提出的基于制动轨迹的汽车制动性能检测技术,可以对汽车各个车轮的制动轨迹同时进行检测,从而对汽车制动距离、横向位移、航向角等参数进行实时检测。     

ALA转子磁阻同步电动机的开环运行特性

研制了一台高凸极比的两极ＡＬＡ转子磁阻同步电动机,实验研究了电机的开环运行特性,研究结果表明电机开环运行时存在一个比较严重的低频振荡,这个振荡发生在电机电源频率略大于电机的自然频后的谋一频段,且会导致电机失去同步。