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瓶颈处车辆横纵向行为建模与分析

物理学报 2013年第16期62卷 484-495页

作者：何兆成孙文博张力成许菲菲庄立坚中山大学工学院广东省智能交通系统重点实验室广州510006

车辆的横向偏移现象在现实的交通流中广泛存在,交通瓶颈处的横向偏移现象往往更加显著.车辆间横纵向的运动相互干扰,使得瓶颈交通流组织十分混乱,通行能力受到显著影响.为了研究瓶颈处车辆横纵向行为规律及其对交通流的影响,提出一个考... 详细信息

车辆的横向偏移现象在现实的交通流中广泛存在,交通瓶颈处的横向偏移现象往往更加显著.车辆间横纵向的运动相互干扰,使得瓶颈交通流组织十分混乱,通行能力受到显著影响.为了研究瓶颈处车辆横纵向行为规律及其对交通流的影响,提出一个考虑横向偏移特征的车辆行为模型:通过引入目标转向角概念,并结合经典优化速度模型,给出了用于描述车辆的横纵向运动规律的运动方程,同时通过分析车辆横向偏移特征,制定了基于车辆行驶状态划分的目标转向角确定规则集.数值模拟结果表明:车辆的横向偏移会对交通流的运行产生影响,在一定的横向偏移反应阈值下,瓶颈处横向干扰于交通流的影响随着密度的增加而增加;同时观察到了实际城市交通瓶颈的宏观及微观现象,验证了模型的有效性.

关键词：交通流瓶颈车辆行为横向偏移特征

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路径约束条件下车辆行为的时空演化模型

物理学报 2015年第7期64卷 408-413页

作者：潘登郑应平同济大学电子与信息工程学院上海201804

复杂地理环境下车辆运行线路具有空间三维特征,它对车辆行为的约束是显然的,非一维空间和二维空间所能描述.将复杂地理环境下车辆运行线路抽象为空间曲线,引入微分几何理论,利用弧长、曲率和挠率等几何不变量参数建立沿空间曲线运动的Se... 详细信息

复杂地理环境下车辆运行线路具有空间三维特征,它对车辆行为的约束是显然的,非一维空间和二维空间所能描述.将复杂地理环境下车辆运行线路抽象为空间曲线,引入微分几何理论,利用弧长、曲率和挠率等几何不变量参数建立沿空间曲线运动的Serret-Frenet活动标架;然后,对空间曲线上任意一点处Serret-Frenet标架具有时变属性的动态行为进行数学描述,进而建立路径约束条件下车辆行为的时空演化模型,并在数学上严格证明了所建时空演化模型适用于车辆(Serret-Frenet标架)直线运行和做匀速圆周运动的特殊情形.为后续复杂地理环境中交通线路上的车辆跟驰、变道等微观行为和交通流宏观行为研究,奠定了理论基础.

关键词：车辆行为时空演化路径约束 Serret-Frenet活动标架

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地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别

中国公路学报 2010年第6期23卷 103-107页

作者：张涛杨殿阁杨扬连小珉清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084

为了解决现有的地图匹配方法在快速路出入口区域由于车辆轨迹与地图路径相差较大而导致匹配较易出错的问题,提出了一种地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别方法。该方法通过分析车辆在快速路出入口的行驶特点,对可能的行驶行为建立... 详细信息

为了解决现有的地图匹配方法在快速路出入口区域由于车辆轨迹与地图路径相差较大而导致匹配较易出错的问题,提出了一种地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别方法。该方法通过分析车辆在快速路出入口的行驶特点,对可能的行驶行为建立行为模式,并根据车辆行为特征对行为模式进行识别,最后通过试验对该方法在出入口地图匹配中的效果进行了验证。结果表明:将该方法应用于地图匹配中,可以根据行为模式识别结果确定车辆所在道路,从而实现快速路出入口的准确匹配。

关键词：汽车工程车辆导航模式识别地图匹配车辆行为

基于IPv6校园环境车辆行驶行为建模与分析

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华中科技大学学报（自然科学版） 2016年第S1期44卷 199-203页

作者：欧阳真超齐之平赵晓柯牛建伟北京航空航天大学计算机学院北京100191

通过搭建基于IPv6的分布式数据采集系统,开发移动Android智能终端传感器数据采集设备,对校园环境内的车辆行驶数据进行采集,通过校园AP提供的IPv6无线网络进行数据交互,构建车辆行驶行为数据库.对比分析移动智能设备在车辆行驶中各传感... 详细信息

通过搭建基于IPv6的分布式数据采集系统,开发移动Android智能终端传感器数据采集设备,对校园环境内的车辆行驶数据进行采集,通过校园AP提供的IPv6无线网络进行数据交互,构建车辆行驶行为数据库.对比分析移动智能设备在车辆行驶中各传感器数据特征,选择陀螺仪的三轴数据作为采集目标;结合MultiWave过滤器算法,对数据噪声进行降噪处理;并抽取目标传感器数据的八项统计特征作为最终输入,通过机器学习算法构建的分类器对车辆行驶行为(左右转向、左右变道和掉头)进行分类.研究结果表明:基于决策树(J48)的分类器总体识别准确度最高,可达96%以上.

关键词：行为建模 IPv6 众包车辆行为机器学习

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基于长短期记忆的车辆行为动态识别网络

计算机应用 2019年第7期39卷 1894-1898页

作者：卫星乐越韩江洪陆阳合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心(合肥工业大学) 合肥230601

高级辅助驾驶装置采用机器视觉技术实时处理摄录的行车前方车辆视频,动态识别并预估其姿态和行为。针对该类识别算法精度低、延迟大的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)的车辆行为动态识别深度学习算法。首先,提取车辆行为视频中的关键... 详细信息

高级辅助驾驶装置采用机器视觉技术实时处理摄录的行车前方车辆视频,动态识别并预估其姿态和行为。针对该类识别算法精度低、延迟大的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)的车辆行为动态识别深度学习算法。首先,提取车辆行为视频中的关键帧;其次,引入双卷积网络并行对关键帧的特征信息进行分析,再利用LSTM网络对提取出的特性信息进行序列建模;最后,通过输出的预测得分判断出车辆行为类别。实验结果表明,所提算法识别准确率可达95.6%,对于单个视频的识别时间只要1.72 s;基于自建数据集,改进的双卷积算法相比普通卷积网络在准确率上提高8.02%,与传统车辆行为识别算法相比准确率提高6.36%。其中改进的双卷积网络算法相比普通卷积网络在准确率上提高8.02%,基于本文摘要中不能出现“本文”字样,请调整语句描述。英文摘要处作相应修改。请参照现在的改过的PDF文档英文摘要进行修改,而不是原修改稿数据集,与传统车辆行为识别算法相比准确率提高6.36%。同基于本文数据集的传统车辆行为识别算法相比准确率提高6.36%。

关键词：车辆行为长短期记忆网络高级辅助驾驶深度学习卷积神经网络

基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统

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现代电子技术 2019年第2期42卷 94-97,102页

作者：魏清华梁波重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆市交通规划勘察设计院重庆401121 重庆交通大学山区桥梁与隧道工程国家重点实验室培育基地重庆400074

基于模糊神经网络的隧道照明亮度调节系统无法实现隧道亮度信号的反馈调控,调节效果和节能效果均较差。因此设计基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统。通过车辆行为感知设备感知隧道洞内和洞外的车速、车流量以及车辆通过情... 详细信息

基于模糊神经网络的隧道照明亮度调节系统无法实现隧道亮度信号的反馈调控,调节效果和节能效果均较差。因此设计基于车辆行为信息感知的隧道照明亮度自动调节系统。通过车辆行为感知设备感知隧道洞内和洞外的车速、车流量以及车辆通过情况,采用的主控制芯片是STM32F103RCT6的主控模块,采集车辆行为感知设备和USREGAL LUX CS 201亮度检测器获取的车辆相关信号和调光信号,并将这些信号传输给监控中心,确保总体调光控制通过隧道现场的照明单元进行调控;系统通过无线监控终端基于主控模块反馈的信号,实现隧道照明亮度的自主调控。系统软件采用PID闭环反馈调节原理实现隧道内亮度的准确调节。实验结果表明,所设计系统可对有无车辆通过以及各车速情况下的隧道亮度进行有效调节,采用所设计系统比不使用所提系统最高可节省日能耗电量244 kW·h,节能效果显著。

关键词：车辆行为信息感知隧道照明 PID闭环反馈自动调节调光信号

道路交通微观仿真系统设计——车辆行为模型的研究与仿真实现

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道路交通微观仿真系统设计——车辆行为模型的研究与仿真实现

作者：张斌福州大学

学位级别：硕士

交通仿真系统是智能交通系统的重要研究方向之一,随着城市交通拥堵问题的日益严重,交通仿真系统的研究得到迅速的发展。在诸多交通仿真系统中,道路微观交通仿真系统拥有能够模拟实际交通系统中的车辆在区域路网中的个体行为,并且拥有定... 详细信息

交通仿真系统是智能交通系统的重要研究方向之一,随着城市交通拥堵问题的日益严重,交通仿真系统的研究得到迅速的发展。在诸多交通仿真系统中,道路微观交通仿真系统拥有能够模拟实际交通系统中的车辆在区域路网中的个体行为,并且拥有定制区域路网,接入不同的信号控制方案等优势,因而常用于评价道路规划方案、交通信号控制方案等改善交通情况的措施。为了保证微观仿真系统的运行效果具有实际意义的参考价值,需要保证仿真车辆的行为与现实交通中车辆的行为具有很高的相似度,为此,本文着重研究了各类车辆行为,确立了相应行为的数学模型,以此为基础进行了微观仿真系统的程序设计。道路交通微观仿真系统的设计从仿真目的需求分析开始,以确定微观仿真系统的整体功能,然后根据不同功能要求分别设计了路网模块、发车模块、车辆行为模块和信号控制模块等,并简要介绍了仿真路网的结构形态和灯组的结构与分布。根据真实交通系统中车辆个体的运动特性,本文主要研究了车辆行为中的车辆跟驰和车辆换道两种主要行为,两者都受到现实交通系统中驾驶员性格特性的影响,综合了各项分析结果后,建立了车辆行为模型。其中,跟驰模型包括跟驰状态判别和跟驰行为,目前较常采用的跟驰模型为优化速度模型,本文改进了期望间距的计算公式,与现有的模型相比,解决了在前车速度较小的情况下,跟驰车辆速度波动范围较大的问题。为建立换道模型,分析了换道需求的产生、换道行为的可行性。作为换道行为的实施准则,换道需求的产生受到了驾驶员特性的影响,通过将期望间距与当前间距对比,可以判断换道的可行性,并推导出一种换道行为实施方法的模型。最后,本文分析微观仿真系统各个模块的软件设计方法,并以车辆行为模型为基础完成了模型的程序设计,实现了车辆行为模型在道路交通微观仿真系统中的应用。最终通过对微观仿真系统的运行结果进行分析,验证了车辆行为模型和其他模块设计方法的有效性。

关键词：交通微观仿真车辆行为车辆跟驰模型换道模型

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山区公路混合交通流车辆行为特性研究

山区公路混合交通流车辆行为特性研究

作者：杨贵锋华南理工大学

学位级别：硕士

山区公路是我国公路网的重要组成部分，但是与普通公路和城市道路不同的是，山区公路线形、坡度和路面状况等基础条件往往较差，交通管理手段更是相对落后，同时现代物流业的大力发展带来的大型货运车辆的增多，在山区公路上逐渐形成了... 详细信息

山区公路是我国公路网的重要组成部分，但是与普通公路和城市道路不同的是，山区公路线形、坡度和路面状况等基础条件往往较差，交通管理手段更是相对落后，同时现代物流业的大力发展带来的大型货运车辆的增多，在山区公路上逐渐形成了以大小车混行为主的混合交通流现象，这种复杂的交通环境使得驾驶员对行车间距、车速的把握难度比城市道路要大，许多山区公路交通事故的发生就是因为车辆驾驶员在跟驰、换道行为中对车辆间距把握不正确造成的。所以对山区公路车辆行为的分析就显得尤为重要。本文从我国山区公路发展现状出发，在深入分析山区公路混合交通流特性的基础上，从人-车-路-环境四个角度全面分析了影响我国山区公路交通安全的因素;接下来分析了传统车辆跟驰模型的原理，对GM模型的各种形式进行了比较，同时分析了基于制动过程的安全距离模型的由来，总结了传统车辆跟驰模型的不足;接着分析了车辆换道行为的需求以及影响车辆换道行为的因素。以混合交通流中的不同车型机动车混行现象作为研究对象，分析双车道山区公路上大小车混行交通现象中的跟驰、换道行为，运用已有车辆跟驰、换道模型的相关知识，建立适用于山区公路混合交通流的车辆行为最小安全距离模型，用MATLAB软件标定了模型参数，结合《国道324线汕尾段安全运营管理技术研究》项目进行实验分析，保证了模型的实用性。本文主要取得了如下成果： 1.通过定义山区公路危险系数来表征山区公路上大小车混行的交通环境与普通公路的不同，通过速度变化率以及驶入速度来表征山区公路多弯道处不同曲率半径与速度的关系。 2.通过实际项目的相关研究，运用模糊评价和试验车的方法标定了特定条件下的模型参数，并通过MATLAB软件分析计算出适合该特定山区公路交通环境的最小安全距离模型，与现实交通特性基本符合，并分析计算出了该特定山区公路交通环境下不同速度差条件下的跟驰行为、换道行为的最小安全距离。本文的研究为我国山区公路交通安全管理的实际操作提供了理论支持。

关键词：山区公路交通流特性车辆行为 MATLAB仿真

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基于稀疏轨迹的车辆行为分类与识别研究

基于稀疏轨迹的车辆行为分类与识别研究

作者：王栀子华中科技大学

学位级别：硕士

随着我国经济社会的快速发展和城市化进程的快速推进,居民出行交通需求与日俱增,也引发了交通拥堵、环境污染和资源枯竭等交通问题。以此同时,移动物体产生的轨迹数据蕴含丰富的时空信息,对分析挖掘居民出行的基本交通规律和特征带来极... 详细信息

随着我国经济社会的快速发展和城市化进程的快速推进,居民出行交通需求与日俱增,也引发了交通拥堵、环境污染和资源枯竭等交通问题。以此同时,移动物体产生的轨迹数据蕴含丰富的时空信息,对分析挖掘居民出行的基本交通规律和特征带来极大的帮助,为城市交通需求、交通供应、交通系统管理提供重要的数据支撑。本文首先对现有轨迹数据研究进行了调研分析,因受数据来源、采集方式、数据质量等因素影响,在轨迹研究中还存在一些局限性:首先,已有工作大多基于某一类交通数据分析常规的移动模式,如挖掘私家车的个体出行模式。但是单类数据源无法反映不同类型车辆移动行为特征;其次,采集得到的车辆轨迹可能是稀疏的,给分析轨迹行为特征带来了挑战。基于上述现状及数据驱动的交通分析需求,本文完成了以下工作:(1)实现了对稀疏轨迹的预处理操作。首先进行数据清洗,去除冗余和漂移轨迹数据,基于城市地理位置和限速规定对数据进行过滤。然后使用针对稀疏轨迹的地图匹配方法将采样轨迹空间坐标映射到路网空间。最后提取描述轨迹信息的两点时间差、加速度等基础特征参数;(2)基于已有实验数据,定义了一种新颖的轨迹分段问题,并根据车辆类型和轨迹行程段将车辆行为分为5类,即出租车的空载、出行,网约车的空载、出行和私家车的出行。从实证分析角度,研究行程时长、行程距离和平均速度行为特征的分布规律;(3)车辆行为识别本质上是轨迹分类问题,本文提出了一种针对稀疏轨迹多属性融合LSTM模型的车辆行为识别框架,嵌入行程距离、POI和天气等特征,捕获车辆稀疏轨迹的隐含信息并进行识别。最后,本文利用三种类型车辆的稀疏轨迹数据集,对上述研究方法进行实验验证。首先对出行行为时空分布特征进行统计分析和可视化展现,对不同车辆起讫点进行聚类,发现出行量在不同区域间表现一定的差异性。基于轨迹基础特征和语义特征,多属性融合LSTM模型挖掘稀疏轨迹信息并进行识别。选取Micro F1、Macro F1作为模型评价指标,结果表明提出的方法性能优于XGBoost等分类模型。

关键词：车辆行为稀疏轨迹轨迹分类深度学习