佛山市主要城市干道交通组成分析

通过对佛山市区主要城市干道的交通调查，对大量实测数据进行分析，得出这些城市干道的交通组成规律，并对交通组成与城市干道类别的关系作了初步探讨，其结果与城市规划的规定十分吻合。     

基于CTM的干线信号模糊控制优化方法在大型活动中的应用

为了提高城市干道在大型活动交通消散过程的控制效率,利用能够反映交通流动力学特性的元胞传输模型CTM实现消散干道交通信号优化控制.基于CTM建立了消散干道单向交通动力学模型,提出了基于滚动周期的干线模糊控制优化方法,通过实时调整主路绿灯时间从而实现绿波控制路段总延误最小的优化目标.对一个由4个路口组成双向六车道干线道路算例进行仿真,在消散干道主路输入流量随时间变化的情况下,采用各路口绿灯时间一致的控制方案与各路口变化绿灯时间即优化控制方案2种情况下,主路消散方向上车辆总延误分别为4 254和3 825 s.算例结果表明,优化方案对于减少主路消散方向的交通流总延误具有较好的控制效果.     

城市干道绿波协调控制系统交通评价方法

为判别城市干道绿波协调控制系统的优劣性,考虑绿波系统交通通行规律,提出绿波的不均匀度、通行比例、可达性、车队通行率、出行时间和单车平均延误等效率评价指标.然后通过交通冲突分析,以跟驰车辆速度差作为同向追尾冲突和直右合流冲突等安全评价指标.在此基础上,提出绿波协调控制系统灰色关联评价方法.最后以某干道沿线交叉口为例,对基于数解法的3个绿波协调控制方案进行评价.评价结果表明,第2方案为最优方案,对应最大灰色关联度为0.733,此时数解法的初定带速与理想间距范围较为合理.可见通过构建绿波系统评价体系,提出的干道绿波协调控制系统交通评价方法有助于绿波控制技术的优选与改善.     

基于属性识别的城市干道综合服务水平评价模型

为了更全面综合地评价城市干道服务水平,在重点考虑干道全体交通参与主体的情况下,探究影响干道服务水平的因素,从交通运行效率、交通运行安全、交通运行环境三方面建立了干道综合服务水平评价指标体系,运用熵权法确定评价指标的权重,根据属性区间识别理论构建了服务水平评价模型．最后将评价模型进行实例分析评价,验证了模型的可行性和实用性,为改善干道交通运行状况提供了决策依据．     

高速道路入口匝道通行能力研究

高速道路入口匝道的通行能力主要受３个因素的制约;干道最外侧车道上的车流特性;匝道车辆接受空档的特性;匝道车辆连续跟车行驶特性。因此运用平面优先交叉口通行能力的研究成果,根据高速道路匝道与干道结合部的交通流特性以及我国交通的混合交通流特点,建立了高速道路匝道通行能力模型,并对３个影响因素进行了讨论,最后对数值计算的结果进行了比较和分析。     

基于动态时间弯曲距离的城市干道交通流量信息分析方法

为研究城市干道间断流交通运行特征,采用动态时间弯曲距离作为相似性度量指标对城市干道交通流量信息进行分析。建立由数据预处理、动态时间弯曲距离计算、路径信息提取三步骤构成的干道流量信息相似性度量方法,应用实地观察数据,计算干道内不同检测点交通流量信息的相似性度量值,识别信息一致性良好的关键路径;比较同一路径内不同检测点交通流量信息的相似程度,检验信息的传递特征。该方法能自动区分城市干道系统内的关键路径与非关键路径,并反映交通流量信息传递过程中的衰减特征,用以确定干道信号协调控制的对象与范围。     

车路协同下基于速度引导的双周期干道绿波协调控制方法

针对传统双周期干道绿波协调控制方法的不足,建立了一种新的双周期干道绿波协调控制模型,利用车路协同环境下车-车、车-路实时双向通信的特点,提出了一种基于加减速引导的双周期干道绿波协调控制方法,并结合算例对比分析了加减速引导前后车辆的通行效果。仿真结果表明:加速引导策略能够有效降低车辆的平均行程时间、平均延误时间与平均停车次数;减速引导策略则能够在保证平均行程时间与平均延误时间不增加的前提下,有效降低车辆的平均停车次数.     

基于烟羽模型的城市干道交通影响区范围计算

为界定对城市干道交通运行产生影响的道路空间分布,定义城市干道交通影响区,分析烟羽模型的宏观交通参数扩散适用性,进而通过研究区域内路段单元设置,将烟羽模型用于研究路段单元宏观交通参数的路网扩散性,在此基础上,提出路段单元空间平均车速与交通强度的影响距离模型,从而得出基于烟羽模型的干道交通影响区范围,最后以某市主干道杨桥路为例进行试算.试算结果表明,周边26个路段单元的交通影响距离均延伸至杨桥路,其中14个路段单元构成杨桥路交通影响区范围边界.可见该计算方法可求出影响干道交通的路网范围,有利于干道交通生成规律与管理技术研究.     

基于路中变速的城市双向绿波研究

城市主干道的双向绿波控制是提高车辆通过效率的可行方法,但由于城市道路路段短,交叉口间距不一,双向绿波较难实现。论文针对城市干道的特点,提出一种改进的双向变速绿波带的控制方法。通过在路段中设置最佳变速点,消除变速产生的交通波对交叉口的影响,并使绿波车流能够以恒定的速度通过交叉口,提高交叉口的安全性和通过能力。实例仿真表明,改进的双向绿波控制能够较好地适应城市干道双向交通量较为平衡、交通量较大的工况。     

在干线上采用双向协调控制的交通信号灯

针对当前城市内复杂的交通路况以及各个路口较低的通行效率,设计了一种主要面向路况中主干道与次干道分明的交通信号灯系统,在主干道上采用双向干线协调控制。当交通非饱和状态时,在一种改进的相位模式下,以降低车辆延误为目的,建立交通系统数学模型,并根据数学模型对路段进行优化和配时。选择数传电台实现相邻路口间的通讯,选择GRM模块实现路口与远端监控中心的通讯,并给出了相应的电路设计。     

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.     

一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法

针对自动驾驶汽车在复杂环境下的安全性测试问题,提出一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法。该方法将仿真环境中的虚拟场景映射到真实的测试环境,通过传感器和数据融合快速收集自动驾驶测试车的智能感知和行为决策等性能指标,然后基于混合现实测试场景、控制中心、测试车辆构建闭环测试系统。通过案例验证,说明该方法可满足在多种场景下自动驾驶车辆的测试要求。     

基于实车试验大数据分析的插电式混合动力汽车能量管理策略解析

以某先进的串并联混合动力系统为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车能量管理策略的逆向解析方法。基于功率流和能量分析,设计试验解析流程,通过实车试验,分别完成对整车动力性、经济性测试及其性能影响分析,在此基础上制定插电式混合动力汽车的能量管理策略。最后基于MATLAB/Simiulink平台及其Simscape模型库,开发了基于实车试验大数据的串并联插电式混合动力汽车仿真平台,通过仿真与实车试验的对比分析,验证了解析策略的正确性。     

考虑道路形状约束的车辆轨迹聚类方法

随着车联网技术的不断发展,产生了海量车辆轨迹数据。这些车辆轨迹数据可以通过聚类分析方法挖掘出车辆行驶的潜在规律,从而实现指导车辆出行的目的。提出一种基于密度的车辆轨迹聚类方法,对基于道路形状关键点位置选取的车辆轨迹信息进行重构,并考虑车辆在路网中移动的空间约束,分析聚类结果得到城市道路的交通状况,以此指导车辆出行以避免或减轻车辆拥堵。基于福州市真实的车辆数据对提出的车辆轨迹聚类算法进行验证,并对最后的聚类结果进行了详细的分析。实验结果表明,针对车辆轨迹聚类并结合道路网络的方法能够更加真实反映车辆的行为特征。     

基于朴素贝叶斯分类模型的车型识别方法

提出一种基于朴素贝叶斯分类模型的车辆分类方法,采用车辆的实际特征数据长度和宽度作为训练样本,离线训练朴素贝叶斯分类模型,同时利于CCD摄像机采集道路车辆图像,提取车辆轮廓曲线外接矩形的长度和宽度作为测试样本,通过离线训练获得的分类器,对车辆类型进行识别．仿真试验证明,朴素贝叶斯分类模型具有较高的分类性能,在同等训练和测试条件下,可以获得比BP神经网络分类器优越的分类效果．     

基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判定方法

针对既有车辆失稳判定方法存在的不足,开展了车辆横向稳定性关于模式识别的研究,提出了一种基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判别方法.利用CarSim建立整车动力学模型,采用K均值聚类算法对车辆行驶状态数据进行离线聚类分析,得到离线聚类质心及其危险等级.搭建CarSim与Simulink联合仿真平台,计算车辆实时行驶数据点与离线聚类质心之间的欧氏距离,设计了车辆横向稳定性判定指标,对车辆行驶稳定性进行了在线识别.该判定方法充分利用车辆离线数据和实时数据,对车辆行驶状态数据进行数据挖掘.仿真结果表明,该判定方法能够准确实时量化车辆的行驶稳定性,为控制系统的介入时机与程度提供判据.     

基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计

对目标方位进行精确估计是提高目标匹配识别效率的重要前提,而车辆目标的地面投影轮廓近似于矩形,为此提出了基于激光三维成像数据的车辆目标方位估计方法.首先依据激光成像数据的高程值对数据进行分类,从激光成像区域的三维数据中提取出车辆目标数据进而获取目标的投影轮廓数据,然后采用向量积异号排除法求解车辆目标投影轮廓数据的凸边界,在此基础上采用直接求解凸边界最小外接矩形的方法对车辆目标的方位进行初步估计,最后利用与目标投影轮廓数据邻近的地面数据,并依据最小二乘原理拟合优化凸边界的最小外接矩形,校正车辆目标初始估计方位,从而实现车辆目标方位的精确估计.仿真结果表明,该方法可实现车辆目标方位的快速准确估计.     

非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰方法

提出一种基于多传感器融合的用于非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰应用的方法,旨在解决无人驾驶车辆跟驰任务中对引导车辆的局部定位问题,实时获取引导车辆的相对位置和速度.首先以任务需求为导向,通过实车实验结果完成针对非结构化环境特点的传感器选型工作.对所选毫米波雷达和相机设计联合标定流程,实现数据空间融合.设计与目标距离相关的横向距离约束阈值,以及基于历史帧数据变化可靠性分析,解决非结构化环境下雷达数据跳变和虚检现象,实现雷达有效目标提取;考虑相机小孔成像原理,提出大小可变候选车辆检测框生成.最后基于主流的目标检测深度学习框架,设计跟车应用中信息输出流程.实车测试结果表明,该方法可以满足非结构化环境下车辆跟驰应用的基本需求,输出结果有一定的稳定性和精度.      

基于数字图像处理的汽车测距算法研究

测距是实现车辆安全系统的关键技术，本文在对路面图片进行数字图像处理的基础上，先对路面区域确定和汽车目标识别进行了算法改进，针对我国汽车常见车型，提出通过对图像进行等效变换，实现测量前车距离的新算法，根据实测数据，确定出相关测量系数，并给出了实验结果。     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.