弯道下商用车AEB的系统算法

仅以毫米波雷达获取前方环境信息的商用车AEB系统在弯道下易存在误动作,为解决此问题,对目标车辆进行位置补偿,判断其是否与自车在同一车道,从而完成对旁车道干扰车辆信息的滤除.基于制动过程与危险系数w_f设计多级预警与自主制动控制策略,以AEB各阶段介入时的碰撞时距值作为评价指标,验证能否实现危险情况下的有效避撞.仿真结果表明:弯道补偿算法能够区分旁车道与自车道目标车辆,有效避免对旁车道车辆的误制动,多级预警与自主制动控制策略符合期望指标,能对本车道危险车辆有效预警与制动,提高了弯道下汽车的主动安全性.     

基于线性逼近的车道线弯道识别方法

为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.      

基于多尺度特征图像分割的车道线提取方法

识别与检测车道线作为自动驾驶感知周围环境的一环，为自主车辆在众多复杂场景中提供交通数据信息参考.为了提取车道线本身含有的交通语义信息，按照实际含义分为不同类别，提出一种多尺度分辨率特征的图像分割方法提取车道线，生成低分辨特征，同时保持高分辨尺度子网.针对卷积神经网络无法充分探索空间信息的局限，引入全自注意力网络结构改进下采样解码部分，将特征图通过嵌入向量映射完成线性采样，再经由全自注意力网络结构提取空间上下文语义信息，最后对图像进行降采样完成最终的下采样过程.利用滑窗多头注意力机制，解决嵌入向量映射层因划分造成边界上下文语义信息的不连续问题.针对改进的模型采用交并比损失函数进行优化，能够在保持精度的情况下正确识别相应类别，交并比和F1系数分别达到49.36%和63.02%.经实际测试，在遮挡、阴影等复杂场景下的车道线识别也能更加准确，具有更好的鲁棒性.     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于滑动ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法实现

车道线检测是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)实现的重要组成部分,文章提出一种在复杂环境中的直弯道检测方法.首先采用带有自适应阈值的横向梯度算子对影像灰度图进行车道线资讯过滤,并采用模糊搜索策略修补过滤后的车道线资讯,提高系统鲁棒性及车道检测的正确率.然后采用滑动ROI(Region Of Interest)窗口策略统计车道边界资讯图梯度方向角,剔除异常梯度方向角的边界噪音资讯,同时采用影像关联方法减少冗余车道线边界资讯,以减少后续Hough转换运算量.直线车道部分提出一种快速查表的Hough转换方法,用于直线侦测;弯道部分引入双曲线对模型,其参数初始值承接于直线车道部分,并通过搜索策略最终确定其k参数,实现弯道部分的侦测.实验表明,此算法在路况复杂的环境中具有较好的鲁棒性,能够实时提供车道资讯信息.     

车辆自适应巡航控制系统有效目标辨识算法

针对现有汽车自适应巡航控制系统(adaptive cruise control,ACC)在弯道上经常出现的追踪目标丢失问题,利用微波雷达、三轴陀螺仪、车道线识别系统等传感器构建了自然驾驶行为试验车。在高速公路、国道等道路下进行了多位驾驶人的实际道路自然驾驶试验,提取了自然跟车过程中的自车运动状态数据以及道路交通环境数据。采用车速与车身横摆角速度,基于非线性三自由度车辆动力学模型建立了横摆角速度的卡尔曼滤波器,实现了对道路曲率的在线实时估算。在此基础上,以前方目标车辆的后侧中心是否处于本车车道为判断依据,建立了ACC系统有效目标辨识模型。研究结果表明:建立的模型能够快速识别ACC系统的有效目标,对多个目标的区分能力较强;尽管该道路曲率估算误差较大,但模型依然能够准确辨识得到ACC系统的有效目标。     

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

窄带雷达网弹道目标微动特征提取

目标微动特征是弹道中段识别的有效特征之一。针对单部雷达获取目标微动信息的局限性,提出了一种利用窄带雷达网进行弹道目标进动特征提取的方法。首先,建立了锥体进动模型和窄带信号模型,得到了散射点微多普勒表达式。然后,在锥体非理性散射点转化为理想散射点的基础上,通过频谱分析,实现了不同视角下散射点的匹配关联。最后,利用锥顶微多普勒信号对锥底进行补偿,在雷达视角方差最小时求得补偿系数。再联立2部雷达的微多普勒信息即可求出参数。仿真结果表明该方法能够精确提取微动参数和结构参数。     

雷达目标识别算法性能优化与评估系统

雷达回波信息量少,目标种类多,给雷达目标识别带来了困难.对不同种类目标,要用不同的特征组合和分类方法,才能得到比较正确的目标识别结果.研究设计了一种使用Qt与MATLAB混合编程的雷达目标识别算法性能优化与评估系统.在MySQL数据库的开发支持环境下建立目标识别算法规则库,使用Qt搭建系统框架和实现前台人机交互,使用MATLAB实现后台数据的计算处理和算法的评估与优化,实现了Qt关于MySQL驱动QMYSQL的编译和Qt通过引擎调用MATLAB的关键技术.整个系统以面向对象的技术和模块化设计思想进行设计,集成了数据导入、后台数据计算处理、识别规则管理、新识别方法输入等功能,为解决不同特征类型的智能化识别问题提供了有效的研究平台,使用方便,具有广泛的应用前景.     

基于GPRSIM的道路地下病害体探地雷达正演模拟研究

探地雷达因其便捷、高效、无损的优势目前被广泛应用于道路地下病害体探测任务中,但雷达图像识别又缺少统一的解释标准,所以亟需为病害体探测提供判别依据。因GPRSIM探地雷达正演软件可自定义模型形状、天线频率大小及正演速度快等优点,所以研究基于GPRSIM设计了不同填充类型、形状、规模、埋深、天线中心频率的道路路基空洞病害模型进行正演模拟研究,并分析总结病害雷达特征。其结果对雷达图像的解译具有重要的指导作用,同时,也为病害体识别提供了客观的理论依据。     

基于3D激光雷达点云的车辆目标识别算法

针对结构化道路环境中智能车识别周围360°范围内的车辆目标问题,基于车载3D激光雷达采集的道路环境中车辆目标点云数据投影特征,提出识别车辆目标新算法。算法首先识别结构化道路边界,进而排除道路边界两旁障碍物的干扰和减少点云数据量;其次基于雷达点云数据扫描和分布特征,利用改进K-means算法对道路区域内点云数据聚类。最后提取聚类目标内部特征点,并通过计算特征点构成向量的夹角或模的长度准确识别车辆目标。实验验证表明,该算法有效抑制了道路边界两旁障碍物的干扰,可以准确识别结构化道路区域内的车辆目标。     

基于改进损伤算法及MCMC车流模拟的 混凝土桥梁疲劳寿命预测

基于改进损伤算法及多车道精细车流模拟,提出一种新的混凝土桥梁疲劳寿命的预测方法.改进损伤算法将每一次循环造成的损伤计入S-N曲线,对疲劳荷载作用下材料的S-N曲线进行了修正,使得材料疲劳寿命预测结果更贴近真实状况.采用马氏链蒙特卡洛模拟法(Markov Chain Monte-Carlo,MCMC),考虑车流中相邻车型及车道的相关性,生成多车道精细车流.分别通过一组钢筋混凝土梁及一组预应力混凝土梁多级变幅疲劳试验对改进损伤算法的准确性进行了验证.介绍MCMC多车道随机车流模拟的具体流程,并提出基于改进损伤算法及多车道随机车流模拟的混凝土桥梁疲劳寿命预测方法.最后,以某高速公路实测交通流数据与一座跨径为20 m的简支T梁桥为例进行分析.结果表明:5组试件预测误差较常规损伤算法均有明显降低,除两根预应力混凝土梁预测误差较大(53％～56％)外,其余3组试件误差较小(小于8％),表明改进损伤算法可用来预测混凝土桥梁的疲劳寿命;实例分析中,简支T梁桥各主梁应力幅谱呈现多峰分布的特征,与车辆荷载分布特征相似,验证了模拟的合理性;根据改进损伤算法预测,当年交通量增长率(Average Annual Growth Rate,AAGR)为0时,该T梁桥的疲劳寿命为77.50年,不满足设计使用年限要求.AAGR为3％时,疲劳寿命为52.49年,较AAGR为0时下降32.27％.     

基于双谱的雷达辐射源识别

针对当前复杂电磁环境下电子侦察中雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于双谱分析和势函数分类识别雷达辐射源的新方法。首先用Hinich方法检验雷达辐射源信号,发现其具有非线性特性。然后用适合处理该类信号的双谱分析法提取信号的双谱对角切片,利用主成分分析法(PCA)从大量训练样本特征中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并融合对分类具有显著贡献的辐射源属性参数作为识别特征矢量。最后采用势函数分类法实现雷达辐射源识别。仿真结果表明,基于双谱的识别法对噪声不敏感,对不同脉内调制的辐射源信号识别率达到了92.9%,该方法为决策层提供了识别不同雷达辐射源的新途径。     

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GIS的城市道路交通管理信息及交通资源分析系统

为高效地管理城市道路交通信息以及可视化地分析道路交通资源，开发了基于地理信息系统（GIS）的城市道路管理系统．该系统以GIS为平台，用点、线、面等空间对象表示道路交通管理信息的空间位置，用空间对象的属性表表示道路交通管理信息的特征．同时在GIS平台上开发了人机交互界面，实现了道路交通管理数据的加工、编辑、查询、显示及打印．最后基于道路网和道路交通管理信息开发了道路交通资源分析系统，并在实际应用中取得了良好的效果．     

一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法

提出了一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法. 给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不依赖于摄像机参数,计算简便. 基于法向车道线模型研究了车道线的线特征提取方法,结合线特征的方向特性和强度信息,提出了改进的Hough变换车道线直线检测方法,有效提高了检测的鲁棒性和计算速度. 利用检测出的直线对车道线进行精确定位,采用加权最小二乘曲线拟合方法完整地提取出图像中的车道线. 实验证明,算法在弯道和非平坦路面上都能准确地提取出车道线,具有较强的鲁棒性.      

基于多传感器信息融合的轮履混合移动机器人路况识别方法

针对未知环境下轮履混合移动机器人的路况识别问题,提出一种将支持向量机(SVM)与Dempster-Shafer(D-S)证据理论相结合的多传感器信息融合路况识别方法.设计了一个基于超声波传感器和红外传感器的数据采集系统,以提取路况的信息特征;以Platt后验概率为基础,建立了多类SVM的后验概率模型,并构造D-S证据理论所需基本概率分配(BPA)函数;同时,将SVM与D-S相结合的信息融合识别方法应用于轮履混合移动机器人的3种典型路况识别实验.结果表明,所提出的方法能够满足轮履混合移动机器人识别平坦路面、斜坡和台阶等路况的要求.     

基于Envisat数据的地物后向散射特征研究

本文采用ENVISAT ASAR的APMode（Alternating Polarisation Mode）数据,由雷达图像成像原理及物理机制人手分析广州市几种典型地物（水体、植被、建筑物）在不同极化方式下后向散射特征及其成因。在此基础上选取HH极化图像、VV极化图像及VH／VV比值图进行合成,并利用监督分类方法对该极化合成影像进行分类,与光学影像的分类结果图进行比较。结果表明：极化雷达具有探测水质的能力,建筑物的后向散射特征还与其排列方式有关,极化合成影像分类图能初步达到地物分类识别的效果。     

基于瞬时频率率的平动刚体目标微动参数测量

为了估计具有二阶平动的刚体目标的微动参数,提出一种基于短时三次相位函数（CPF）和逆Radon变换（IRT）的参数测量方法.基于典型旋转微动模型,推导并分析初步平动补偿后微动散射中心的瞬时频率率（IFR）;采用短时三次相位函数得到雷达回波的时间瞬时频率率二维平面;基于时间瞬时频率率二维平面,利用逆Radon变换对正弦曲线的测量原理实现平动补偿的速度误差、加速度误差以及微动参数的测量。仿真结果验证了该方法的有效性。