基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.     

模拟驾驶系统中动力学模型的研究与仿真

采用动力学和运动学分析方法对汽车所受的力进行研究,得出其动力学方程,从而对汽车驾驶进行仿真,并对车辆动力学仿真运动模型实验建模,将实验的数据发送给视景计算机,由其驱动视景变化,视景计算机对车辆运动进行碰撞检测,将碰撞结果反馈给主机进行所受外力的计算,由此仿真模拟驾驶系统的运动.通过实验所建立的模型基本满足模拟驾驶系统的要求.     

基于车辆运行状态的次任务驾驶安全性评价

为研究次任务驾驶对行车安全性的影响,借助驾驶模拟器对正常和次任务驾驶过程中的车辆运行状态参数进行了采集. 基于差异显著原则,选取速度、加速度、方向盘转角等变量构建了评价指标体系,并以最少变量体现最多信息为优化目标,采用因子分析法提取出3类因子,进而确定出不同评价指标对因子的影响载荷系数,完成了基于车辆运行状态的次任务驾驶安全性评价模型构建. 综合实验数据和驾驶人类型因素,确立了模型评价得分与驾驶安全等级间的数量关系. 结果表明,所建模型能准确判断不同驾驶状态下的行车安全性,为驾驶安全的监测和预警提供了一种有效判定方法.     

基于博弈论的路口多车协作算法

针对无交通灯十字路口,提出了一种基于博弈论的路口多智能车协作算法.首先,利用场图工具建立路口车辆冲突模型.然后,提出无交通灯十字路口冲突车辆的安全因素和时间因素的表达式,进而设计博弈的收益函数.最后,针对冲突车辆设计了基于博弈论的协调算法.使用自主开发的智能车硬件仿真平台对提出的算法进行验证.实验结果表明:提出的算法在...     

基于动态贝叶斯网络的交通灯自主智能决策

现有交通灯大都采用定时控制,容易造成时间上的浪费甚至是交通堵塞,通过引入动态贝叶斯网络DBN ,分析影响交通灯时间的因素,建立具有星型结构的交通灯自主智能决策模型。该模型能够依据十字路口车辆的动态信息,实时决策交通灯的时间,并通过仿真验证了该模型能够自主决策出最佳的交通灯时间,实现了交通管理的智能化。     

运动车辆图象序列的分割与跟踪

结合现代通信手段，提供了诸如查量导航，交通监控，辅助驾驶和智能收费等多种服务，解决了如何从系列图象中进行车辆的提取，跟踪车辆以及运动参数的估计，道路车辆的状态信息的获取问题，有利于帮助提高道路的设计方案，规划路线，缓解车辆阻塞，减少出行时间。     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

基于反向双目识别的驾驶员分心检测

为检测分心驾驶状态,研究了基于反向双目的驾驶状态检测方法。首先,根据Hough算法进行车道线检测和识别,计算车辆偏航率;同时采用多点透视算法对驾驶员头部姿态进行估计;然后建立基于高斯隶属度函数模糊判断规则,根据车辆偏航率与驾驶员头部姿态对驾驶员驾驶状态进行识别。最后,采用所建立的驾驶员驾驶状态识别模型,对车道保持、换道行驶及分心行驶三种不同驾驶状态进行测试。结果表明,建立的驾驶员驾驶状态识别模型对上述三种状态检测准确率分别为99.0%、86.7%、80.8%。     

基于有限状态机的预期功能安全危害识别方法

针对自动驾驶系统危害与场景不可分割的特点,提出了一种基于有限状态机模型（FSM）的整车级预期功能安全危害识别方法。首先,明确危害事件组成要素;其次,将自动驾驶系统抽象为有限状态机模型以明确车辆状态和运行环境;最后,通过识别车辆状态与运行环境的冲突情况,系统性识别自动驾驶系统预期功能安全危害事件,减少对专家知识的依赖。为验证所提出方法的有效性,在某SAE L3级自动驾驶汽车上应用了该方法进行危害识别。结果表明,相较于系统理论过程分析（STPA）方法,有限状态机模型包含更加详细且系统化的环境信息,且由有限状态机模型直接输出危害事件要素,提高了危害识别的系统性。     

混杂交通微观仿真中驾驶员对黄信号灯的反应行为模型

首先 ,将遇到黄灯时车辆所处状态细分为进退两难、减速停车、匀速通过和选择通过 4种状态 ,驾驶员根据车辆当前的位置和速度来确定其处于何种状态 .其次 ,在考虑不同的驾驶员具有不同的驾驶技术和攻击性性格的基础上 ,驾驶员根据车辆当前所处的状态做出相应的反应行为 ,这就是整个决策过程的建模思路 .通过计算机仿真以及对信号交叉口车辆的实地测量表明 :模型能够表现驾驶技术带来的判断和操作偏差 ,并能够表现出现实中存在于黄灯期车辆加速、减速、匀速和紧急刹车 4种典型行为 ,以及其中的违规现象 .从统计比对结果来看 ,仿真表现与现实是近似的 ,但还是有局部的差异 ,这种差异主要源于仿真中对行人行为的忽略 .该仿真模型可以用来表现混杂交通中驾驶员遇到黄信号灯时的反应行为 ,并可以作为微观交通仿真中机动车模型的一部分     

黄灯信号与交通安全

现有交通法规对车辆遇到黄灯时是否允许通行仍然没有定论. 这直接导致了众多驾车人在面对黄灯信号时的反应不一, 对道路交通及安全产生了诸多负面影响. 通过分析车辆行驶中的人-车系统特性, 揭示了交通黄灯信号的重要作用. 此外, 从两个不同视角对黄灯信号的通行权展开论述, 并对黄灯信号合理的持续时间等参数进行了案例设计, 由此得出车辆在行驶过程中遇到黄灯可以通行的结论.     

基于级联滤波的交通信号灯识别方法

提出了基于智能车辆中车载摄像头的交通信号灯检测与识别方法.通过对已有交通信号灯图像进行训练及采用色彩分割的方法而提取候选区域;将候选区域作为输入,提出了基于级联滤波的候选区域分类方法;同时,采用标准互相关模板匹配法对级联滤波后的候选区域交通信号灯进行验证.真实环境下的实验结果表明,所提出方法在复杂的城市环境中对于智能车辆的交通信号灯识别的有效性和实时性较高.     

色灯下的交通流模型与特征线的研究

用偏微分方程的方法给出交通流模型和色灯控制下的特征线,结合实际实验数据科学地解决十字路口在交通流较大时应人为地改变色灯的转换周期,从而解决了城市的交通问题,达到了节约能源和改善环境的目的.     

考虑有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型与算法

近年来 ,国内大中城市有些重要交叉口安装了左转专用信号灯 ,对这种路口的交通流分析迄今尚不多见 .有鉴于此 ,此文提出了有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型 ,详细分析了不同车道的车辆通过最大排队断面到达停车线及通过停车线时的随机过程 ,并由此得到相应的车头时距分布 .在非饱和状态下 ,当左转交通量比较大时 ,此模型可以较好地计算车辆的平均延误     

我国现行道路交通信号灯设置中的问题及对策

交通信号灯是加强道路交通管理,减少交通事故发生,提高道路通行效率不可或缺的重要工具。但我国部分城市的交通信号灯的设置,仍然存在严重的交通安全隐患。指出了交通信号灯设置和交叉口存在的主要问题,并从软件和硬件两方面提出了具体可行的对策建议。     

关于红绿灯长短的研究

红绿灯是现代化社会中必不可少的交通指挥工具。本文通过微元法,通过合理的假设,对此红绿灯对车流量的影响做了初步的研究,得出了红灯绿灯时间的长短对车流量影响的函数关系。通过合理的选择一个能使两个路口都能进行初始化的时间,即可得出较为合理的红绿灯时间。     

无交通信号路口行人过街的人车交互过程研究

自动驾驶汽车要进入人车混行的无交通信号路口，需确保与行人之间的交互安全，为解决这一问题，现以非自动驾驶汽车为研究对象，探索其与行人在无交通信号路口的交互过程。本文选取北京市内两处无交通信号灯的路口作为研究场景进行长期拍摄，基于视频数据从中提取行人的个体属性变量、行人的穿越行为变量、车辆的穿越行为变量以及间隙数据，将行人的过街行为分为穿越前、中两个阶段进行研究。结果表明，穿越阶段对行人的穿越时间具有显著性影响，穿越路口对行人的穿越时间不具有显著性影响。对于穿越前的等待时间，在有右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和来自方向，在无右转车道下对其具有影响的因素有行人的拒绝车辆个数和起始位置。对于穿越中的穿越时间，在有无右转车道下对其具有影响的因素均为穿越人数和车辆1的行为。今后自动驾驶汽车行驶到无交通信号路口时，可以通过此结果去识别行人，并判断出行人的穿越时间，以便及时做出相应的措施。     

基于元胞自动机和多主体相结合的交通仿真系统设计与实现

城市交通系统是典型的基于规则运行的复杂大系统,建立能描述实际交通系统一般特性的交通流模型,寻找交通流的基本规律,揭示交通拥堵产生的机理,实现人、车、路与生态环境之间的和谐统一,一直以来都是该领域的热门主题．论文基于元胞自动机和多主体技术,应用Matlab编程语言设计并实现集交通道路（舍交通规则与信号灯）、机动车以及行人于一体的交通流仿真系统．在4种交通规则下,分别考察了机动车和行人闯红灯行为对交叉路口通行质量的影响．其结果有助于揭示交通拥堵产生的内在机理,并为自动疏导交通提供参考措施．     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．