基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类

为了分析交叉口车辆运行轨迹的规律性, 提高环形交叉口交织段的通行能力, 提出基于时空相似系数的环形交叉口车辆轨迹聚类方法。 针对规定区域车辆轨迹, 分析车辆轨迹时空信息并计算得到时空相似系数, 同时采用谱聚类进行聚类, 将交叉口区域内一段时间内的轨迹聚类情况进行可视化展示。 经过实例验证, 所提出的方法能够有效地约简数据, 并可提取出轨迹信息中的潜在规律, 为进一步的决策工作提供一定的参考价值。     

基于模糊聚类的车辆运动轨迹建模

为提高车辆运动行为模式的学习与分析水平,综合考虑车辆运动轨迹特点及其建模的相关要求,提出了一种车辆运动轨迹建模方法.该方法主要由轨迹模糊聚类和路径建模两部分组成,首先拓展采用改进Hausdorff距离衡量轨迹之间的几何相似性,并基于此构建了改进模糊C均值轨迹聚类算法,用于实现车辆运动轨迹的聚类;在轨迹聚类的基础上,建立了基于离散状态的路径模型,并进而提出了相应的轨迹异常检测算法.最后,在真实场景下的试验结果验证了本文方法的适用性和有效性.     

基于DBSCAN算法的城市车辆出行次数建模及应用

车辆出行次数是城市车辆出行的基本特征之一,一般采用抽样调查获得。利用城市车辆RFID(radio frequency identification)出行数据,提出了一种基于DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法的车辆出行次数计算方法。首先,利用k-差值法计算出DBSCAN算法中ε-邻域半径;然后,利用车辆一周(月、季度、年)的RFID轨迹链数据进行DBSCAN密度聚类,获取车辆出行时间特征和出行次数。实验表明,该方法具有较高的准确性,实现简单。     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征,量化分析空中交通的复杂性,提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先,采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离,并结合空管实际运行航迹数据特征,考虑航迹之间的位置属性和航向属性,定义多特征航迹相似度模型。其次,使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析,提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后,对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析,使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价,并与层次聚类算法进行对比。结果表明,轨迹被划分为8个不同形态的类簇,该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析.基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题.使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值...     

基于广域雷达数据的交叉口微观仿真研究

为实现交叉口的精细化仿真与控制优化,提出一种基于广域雷达数据的交叉口车辆轨迹提取与微观仿真方法.首先运用广域雷达检测器等现代化交通检测技术采集车辆的位置、速度、方向等数据,得到每辆车的行驶轨迹;然后通过数据清洗、车道编号、车辆编号重置、统一坐标等步骤对数据进行处理;最后利用车辆行驶轨迹,建立了交叉口仿真平台,能够真实再...     

组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法

在借鉴空间数据挖掘技术的基础上,定义了移动对象轨迹之间的时态距离和平均距离,提出了标准差法和置信区间法两种轨迹聚类算法。两种方法能够找出所有具有相似轨迹的对象对,在不同距离采样点数的基础上配合使用两种方法能够明显降低轨迹聚类算法的时间复杂度。基于标准差法和置信区间法的轨迹聚类算法在仿真数据集和真实数据集进行了验证。表明两种方法能够为其他轨迹聚类算法进行数据筛选,筛选后的数据量将大大减少,从而可提高算法效率。     

社区老年人空间行为轨迹异常分析方法

为分析社区中老年人空间行为轨迹的规律并识别其异常空间行为轨迹,建立了基于动态时间规整(dynamic time war-ping,DTW)算法和基于密度的空间聚类算法(density-based spatial clustering of applications with noise,ST-DBSCAN)的社区老年人异常空间行为轨迹分析模型.首先,利用社区内老年人空间轨迹定位数据,采用ST-DBSCAN聚类算法对连续空间轨迹进行聚类分析,提取老年人的动态行为链.其次,针对两种常见的异常轨迹模式(出行轨迹偏离日常轨迹和停留时间过长),利用DTW算法对老年人的动态轨迹进行异常模式识别.最后,结合异常轨迹模式、老年人背景信息、气象信息,建立社区老年人异常行为风险分析模型,分析老年人在出现轨迹异常情况下的安全风险,并基于微软亚洲研究院的开源轨迹数据集GeoLife对建立的模型进行了验证.研究结果表明,模型可以识别老年人出行时的异常空间轨迹,分析其安全风险.研究成果可以为居委会、社区物业、养老机构等部门的老年人安全管理工作提供方法支持.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于运行模式的车辆能耗排放估计方法

车辆能耗排放特征与车辆运行模式密切相关.为提高车辆能耗排放估计的准确性,利用稀疏移动传感器数据,提出了一种基于运行模式的车辆能耗排放估计方法.以真实的车辆轨迹数据对模型进行了标定与验证.研究表明,所提出的车辆能耗排放估计方法能够有效地反映真实的车辆能耗排放特征.研究成果有助于拓展稀疏移动传感器数据的应用范围,为估计车辆能耗排放特征提供了一种新的研究思路.     

基于城市道路卡口数据的交通流量预测

交通流量的预测可以为交通管理部门的工作和车主的出行规划提供很大帮助,如何进行准确且高效的交通流量预测是一个非常重要的问题。传统的交通流量预测数据通常是车速和行车轨迹,研究人员通过在高速上每隔一段距离布置交通传感器获得数据,这些方法应用于城郊地区和高速公路上,取得了很好的效果,但城市道路人口密集且交通情况复杂,不适合大规模布置传感器获得所需交通数据,所以不能使用现有的方法进行预测。笔者提出了一种利用城市道路卡口的交通流量数据进行预测的方法。首先,通过对已有的交通数据分析来总结交通流量周期性变化的特点;然后,基于这些周期性变化的特点来提取相应特征;最后,依据这些特征训练适用于城市卡口的交通流量预测模型。基于真实交通数据集进行了大量实验,结果表明,交通流量预测模型的预测值的RMSE和MAPE分别为15.3和7.3,即预测准确度可以达到92.7%。     

考虑临近时空序列影响的城市交通状态判别方法

以营运车辆的GPS数据作为研究对象,根据路网连接的拓扑属性构建电子矢量地图,在离散化的时-空系统中,提出新的交通状态判别算法设计思路. 考虑路段交通状态的时空关联特性,采用当前路段速度、邻近时空序列速度综合计算进行路段交通状态判别.     

山区城市道路交叉口纵向减速标线影响

道路交通安全问题是一个受各种因素影响的复杂的系统问题,受不同的驾驶员特性、汽车性能、道路条件及环境之间的相互影响。对速度的分析应该从实际的行驶环境出发,结合车辆行驶轨迹和其他事故致因系统分析。本文通过实车试验的方法对设置纵向减速标线的山区城市道路交叉口路段和未设置标线的对比路段的交通流量、区间速度、驾驶员瞳孔指标和轨迹横向偏移量等试验数据进行采集,再结合山区城市道路交叉口处的交通特性和道路基本参数等数据,分析试验路段的交通流特性、驾驶员生理行为指标和轨迹规律。试验表明:在城市道路交叉口设置纵向减速标线后车辆在试验路段和对比路段的偏移量分布频率最大值42.62%和38.18%在（0.5,1]区间内;在山区城市道路交叉口段设置纵向减速标线可以提前警告驾驶员控制车速等有利的影响,提高交叉口行驶安全性。     

一种大规模流式数据聚类方法在交通热点分析中的应用

为了提高在大规模流式数据环境下交通热点区域分析的算法效率,提出了一种流式数据两阶段方法;该方法在第一阶段使用基于改进Canopy算法进行粗聚类并产生宏簇,在第二阶段使用K-means算法进行细聚类;并以粗聚类产生的宏簇个数和类簇中心位置为指导产生更加准确的微簇聚类结果。在试验中,使用流式数据两阶段方法对北京市出租车的定位数据进行了聚类分析;并结合热力图和电子地图对聚类结果进行可视化表达,在最终的热力分析结果中可以直观地发现出租车活动较为频繁的热点区域和线路,且与日常出行经验相符合。试验结果表明该算法能够实时地对流式数据进行聚类分析,产生的数据结果可供用户在任意时间窗口范围进行查询分析,有助于为交通活动情况实时分析、交通规划和拥堵治理等方面提供有价值的理论参考依据。     

基于深度学习的交通路口自动识别

基于车辆轨迹数据提取道路信息已经成为数字地图更新的一种有效而廉价的方法，引起了广泛的研究。交通路口是道路信息的重要组成，如何快速而准确提取交通路口具有一定的挑战。深度学习的快速发展为解决这一问题提供了一种新的思路。本文针对轨迹数据在交通路口的分布特性，首先提出一种基于LSTM深度学习的转弯轨迹模式自动提取方法，通过统计航向变化规律对路口转弯轨迹进行建模分类，然后采用LSTM深度模型学习轨迹时间序列，从而实现转弯轨迹模式的自动识别，训练好的模型可以对新的未知轨迹数据实现自动快速地提取转弯轨迹。其次，针对因路口转弯点的稀疏性而影响准确定位路口中心这一难点，本文提出一种联合补偿点计算和转弯轨迹航向变化幅度的方法选取路口候选点，然后通过聚类路口候选点识别道路交叉口。为验证和评估该方法的有效性，采用福州市鼓楼区出租车实际轨迹数据进行测试。结果表明，该方法道路交叉口识别准确率达到96.7%，为电子地图实时更新及无人驾驶自动导航应用等提供关键技术支持，同时我们开放该方法源代码和实验数据，以便于其他研究者开展相关研究。     

基于视觉的缩微智能车车道检测与控制

针对智能车辆自主驾驶行为研究,提出并实现了一种基于视觉导航的缩微智能车系统.从软硬件架构、数据通信方式上介绍了缩微智能车系统的整体设计,并针对缩微道路交通环境中传统车道线检测技术易受光照变化影响的问题,提出一种灰度形态学Top-Hat变换与亮度轮廓扫描方法相结合的车道线检测算法.为分析智能车在缩微交通环境下的自主驾驶表现,设计了一种模拟驾驶员转向行为的舵机模糊控制算法.实验结果表明,该方法可以有效模拟车辆在真实道路交通环境中的自主驾驶行为,为智能交通系统研究提供了一种新思路.     

安全驾驶的横向安全预警报警阈值的确定

为减少车道偏离事故的发生,基于车辆将要横越车道边界的时间标准（TLC）,提出一种新的横向安全报警算法。该算法根据车辆运行状态判断驾驶人意图,基于实车试验数据,分析车辆的车轮轨迹曲线与TLC曲线,设定不同路况、不同类型驾驶人的报警阈值;利用驾驶人分类结果中最激进和最保守驾驶人的实车数据,分别验证不同路况下的报警阈值。结果表明：在不同路况下,报警算法给性格保守的驾驶人留出了1s左右的反应时间,给性格激进的驾驶人留出了0.5s左右的反应时间。     

基于车辆簇的高速公路路侧单元部署研究

RSU部署受道路环境特点、车流特性和部署成本等因素影响。本文研究单向四车道高速公路道路的RSU部署策略。为了保证部署网络可靠性并降低RSU部署成本,本研究首先基于高速公路道路环境特点和车辆特性,提出了一种改进KMeans车辆聚类算法,并从网络剩余能量、存活节点数和端到端时延三个方面与经典KMeans算法进行比较,验证结果表明,提出改进算法性能更优;然后提出本研究采用的RSU均匀部署方案;最后进行RSU部署研究：通过MATLAB软件,分析车辆密度与RSU通信半径、车辆连通率和平均车辆簇长度之间的关系,确定最佳RSU部署间隔和通信半径,从而为高速公路部署RSU提供依据。     

基于交通事故数据的自动紧急制动系统测试场景构建

为了探究面向汽车主动安全技术功能验证的测试场景的科学构建方法,构建符合真实交通状况的高保真测试场景。以自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking, AEB）系统为研究对象,以美国高速公路安全管理局事故数据库中筛选出的AEB系统功能适用的6 639起道路交通事故为研究样本,通过机器学习方法实现了由事故数据到测试场景的科学转换。针对传统聚类算法的缺陷,提出了基于层次聚类和K-means聚类相结合的融合聚类算法,并引入聚类曲线以开展事故数据样本的聚类分析。根据聚类获取的12类典型事故场景,构建了面向AEB系统功能验证的14种测试场景。研究表明：相比于传统的K-means聚类算法,融合聚类算法平均减少了8次迭代次数;聚类结果平均减少3%的波动;实现事故数据样本的科学准确聚类且提升数据聚类效率。所提出的测试场景在实现对现有AEB测试场景有效覆盖的同时,为标准测试场景的进一步扩充提供了有力支撑。     

拓扑理论下乡村路网布局算法设计

乡村振兴背景下,乡村居民出行需求和乡村路网布局理论建设极为重要。为了提高乡村路网效率,设计基于拓扑理论的乡村路网布局算法。该方法考虑径向网络的拓扑结构,并计算了城乡交通的特征。根据特征计算结果,采用灰度相关分析方法计算了交通节点重要性指标的目标权值。结合交通节点的动态聚类结果,构建乡村道路布局规划模型,并以出行时间为目标求解该模型,完成布局规划算法的设计。结果表明,该算法在提高效率的基础上,较传统的样条法和GIS-TransCAD法,能够有效地改善城乡道路分布的平衡性和连通性。