基于多传感信息融合的智能车辆定位方法

针对高精度定位系统中地图的重要性问题,将定位问题分为无地图定位与基于地图定位,分别对智能车辆的定位问题进行探索.对研究的智能车辆、传感器及其定位问题进行建模分析,再对该平台实施传感器校准以减小系统误差.对于无地图定位问题,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计与惯性测量单元(IMU)数据相融合,通过试验证明航迹推测法存在累计误...     

基于组合赋权理论的高速公路多源信息融合算法

智慧高速信息化系统的多元信息采集系统提供了大量的多源异构交通数据.对这些数据进行分类识别与融合分析,并获得精度更高、可靠性能更好的数据尤为迫切.为更好地研究该问题,笔者分析了手机、卫星定位和路侧交调信息采集手段的技术特点,构建多源采集数据的融合环境,利用主、客观赋权法分别对3种采集手段进行赋权.在此基础上,采用Kendall一致性系数判断主、客观赋权法的一致性,并利用Spearman等级相关系数修正主、客观赋权法之间的不一致性,以组合主、客观赋权法的思想构建高速公路区间行程车速融合算法,兼顾主客观信息对权值的影响.通过案例分析,发现融合车速计算误差在土10 km/h内的精度可达96%,保证了多源信息融合后的高速公路区间行程车速的准确性与可靠性.      

无人飞机在交通信息采集中的研究进展和展望

以无人飞机多次试飞试验和相关研究成果为基础,分析了无人飞机在交通信息采集、处理与应用中的可能性及主要挑战,从不同角度展望了无人飞机在交通规划与仿真、道路监控、应急调度和城市交通拥堵分析等领域的应用前景。分析结果表明:应用无人飞机可以弥补现有交通信息采集技术的不足,是有效采集连续交通信息的新手段;随着动态交通视频处理技术的发展,从无人飞机采集的视频中可以自动提取交通信息;应用无人飞机采集的交通信息可用于应急调度、车辆跟驰、换道行为与交通拥挤等方面的研究;无人飞机动态交通视频处理技术的适应性还有待提高;利用无人飞机信息的车辆跟驰、换道行为与交通拥挤尚缺乏实证研究;建立无人飞机与地面应急系统的通讯和协调系统及无人飞机-车-路协调通信系统是未来重要的研究方向。     

基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。     

一种列车完整性监测系统的设计

本文设计了一种风压传感器、GPS定位模块和加速度传感器相结合的列车完整性监测系统,通过采集多源传感器信息,进行决策级信息融合,监测列车完整性状态与GSM-R无线通信技术实现车地双向通信.文中对系统的组成、工作原理及关键技术进行阐述.测试结果表明该系统能够有效监控列车分离,具有较高的应用价值.     

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复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

高等级公路路段交通状态融合识别模型

为了给区域交通管理者提供合理、准确的交通状态信息,提出了一种全新的可用于识别高等级公路路段交通状态的方法。针对路段中检测单元上交通状态决策信息的离散、模糊和时变特征,将路段内相邻检测单元同类交通状态决策信息合并,得到有序交通状态块;基于vague集理论提出了一种新的加权距离公式,并将合并后各交通状态块在路段中的位置和长度作为权重,建立了基于交通状态块决策信息的路段综合交通状态融合识别模型。通过算例验证了该模型的有效性,为识别高等级公路路段交通状态提供了一种新途径。     

Sensor fusion-based lane detection for LKS+ACC system

This paper discusses the market trends and advantages of a safety system integrating LKS (Lane Keeping System) and ACC (Adaptive Cruise Control), referred to as the LKS+ACC system, and proposes a method utilizing the range data from ACC for the sake of lane detection. The overall structure of lane detection is the same as the conventional method using monocular vision: EDF (Edge Distribution Function)-based initialization, sub-ROI (Region Of Interest) for left/right and distance-based layers, steerable filter-based feature extraction, and model fitting in each sub-ROI. The proposed method adds only the system for confining lane detection ROI to free space that is established by range data. Experimental results indicate that such a simple adaptive ROI can overcome occlusion of lane markings and disturbance of neighboring vehicles.     

利用粒子系统方法模拟特殊景观

为了模拟特殊景观,采用粒子系统方法仿真模糊景物.以动态喷泉为例,利用牛顿重力学的基本理论,对模糊景物构建了简化的粒子系统力学模型.在VC开发平台下,使用openGL实现了特效景观的模拟.利用OpenGL的可移植性与MultiGen Vega提供的回调函数,将OpemGL编程实现的喷泉景观融合到MultiGen Vega环境中.实验结果表明,利用粒子系统方法仿真的模糊景物在视景仿真漫游中具有很好的实时性与真实性.