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There has been an increasing role played by Global Navigation Satellite Systems (GNSS) in Intelligent Transportation System (ITS) applications in recent decades. In particular, centimeter/decimetre positioning accuracy is required for some safety related applications, such as lane control, collision avoidance, and intelligent speed assistance. Lane-level Anomalous driving detection underpins these safety-related ITS applications. The two major issues associated with such detection are (1) accessing high accuracy vehicle positioning and dynamic parameters; and (2) extraction of irregular driving patterns from such information. This paper introduces a new integrated framework for detecting lane-level anomalous driving, by combining Global Positioning Systems (GPS), BeiDou, and Inertial Measurement Unit (IMU) with advanced algorithms. Specifically, we use Unscented Particle Filter (UPF) to perform data fusion with different positioning sources. The detection of different types of Anomalous driving is achieved based on the application of a Fuzzy Inference System (FIS) with a newly introduced velocity-based indicator. The framework proposed in this paper yield significantly improved accuracy in terms of positioning and Anomalous driving detection compared to state-of-the-art, while offering an economically viable solution for performing these tasks. 相似文献
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针对管道的疲劳失效分析,以概率论为基础,结合确定性的疲劳断裂力学估算方法,推导了管道的疲劳裂纹扩展寿命的计算公式.考虑到主要评定参数:初始裂纹尺寸、工况载荷、断裂韧性、机械强度、系数等的不确定性和随机性,应用蒙特卡罗模拟法对这些具有某种特定分布的随机变量进行了随机抽样计算.并利用数值积分法编制了计算机程序,求出在一定可靠度和置信度下的疲劳寿命,并与理论计算方法求得的疲劳寿命进行了比较.还比较了不同初始裂纹尺寸和断裂韧性对疲劳寿命的影响,并给出了算例.分析结果表明:蒙特卡罗模拟法真实地反映评定参数客观存在的不确定性,克服了确定性评定方法的缺点,具有良好的工程指导意义. 相似文献
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