台湾海峡漂移物运动轨迹的数值模拟

海流、风和湍流所造成的随机运动是影响漂移物运动的主要因素.因此,在ROMS三维海流预报系统中台湾海峡的计算结果的基础上,采用拉格朗日追踪法建立了漂移物运动轨迹的预测模式.模式利用敏感性实验数据校正风导漂移模式的风导系数,实验表明,在风导系数为0.01时,模式轨迹与实验浮子轨迹吻合度较高.在此基础上,研究采用多粒子方法模拟湍流涡动作用下漂移物的随机运动,反映漂移物运动轨迹的多种可能性.最后,在给定95%的置信水平,并达到70%的保证率的条件下,反推得到随机运动模型的扰动系数的合理值.     

防城港口门外抛泥区潮流及质点轨迹模拟

模拟研究了防城港倾倒区潮流流场及质点的拉格朗日漂移，结果表明潮流动力场及倾倒点所选位置有利于保证航道的疏浚效果。     

交通弱势出行者轨迹预测及安全管控策略

针对骑车人在交通事故中易受伤害的问题,提出一种基于骑车人意图识别的轨迹预测方法.首先,从骑车人角度及车辆角度提取骑车人的多元特征,如运动方向、回头概率、与车辆相对位置等,在十字路口场景下构建动态贝叶斯模型网络,分析了骑车人意图的影响因素,最终得到骑车人意图后验概率.其次,根据意图识别结果,构建了相关交通场景并给出了骑车人运动方程,通过基于粒子滤波方法的骑车人轨迹预测算法,结合运动方程及观测方程,以粒子模拟骑车人未来轨迹集.最后,搭建激光雷达和单目相机为主的数据采集硬件平台,获取与骑车人运动及姿态有关的信息,根据收集的7 358帧数据,计算出骑车人进入十字路口区域的时长,用以对算法进行评价.结果表明：本算法在骑车人过街前0.24～0.54 s可基本识别骑车人的意图,能够预测骑车人未来5.0 s内的轨迹集;算法具有较好的实用性,可以降低骑车人与车辆碰撞事故的发生概率.