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1.
杨传宸 《测绘与空间地理信息》1995,(4)
能源是发展国民经济的重要物质基础,而汽车运输行业,行车耗油占企业总成本的30％左右,是影响企业经济效益的关键指标之一。 影响行车燃料消耗的因素很多,但驾驶技术的好坏,直接影响汽车的燃料消耗的经济性。提高驾驶技术是一种简便、易行、效果好、适合我国国情的一种实用节能技术。目前由于社会车辆发展的比较迅速,驾驶员的培训时间短,造成技术素质比较差。有的只能驾驶,而对车辆的原理、维修保养知识都了解的甚少,因此,造成耗油高,安全系数低。所以我们目前应急待解决的根本问题是驾驶员的技术素质。技术的高低可使耗油量减少或增加50％左右。 相似文献
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驾驶场景的视觉显著性建模是智能驾驶的重要研究方向.现有的静态和虚拟场景的视觉显著性建模方法不能适应真实驾驶环境下道路场景实时性、动态性和任务驱动特性.构建真实驾驶环境的动态场景视觉显著性模型是目前研究的挑战.从驾驶环境的特点与驾驶员的视觉认知规律出发,本文提取道路场景的低级视觉特征、高级视觉特征和动态视觉特征,并结合速度和道路曲率两个重要影响因素,建立了多特征逻辑回归模型(logistic regression,LR)计算驾驶场景视觉显著性.使用AUC值对模型进行评价,结果显示精度达到了90.43％,与传统的算法相比具有明显的优势. 相似文献
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基于Manhattan模型,分析了城市环境中影响车用自组网车辆节点运动的因素,包括交通灯和驾驶员的驾驶行为,推导了计算城市环境中VANETs链路生存时间期望的数学表达式,分析了交通灯和驾驶员驾驶行为对链路生存时间期望的影响,并通过仿真实验验证了理论计算的正确性. 相似文献
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在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策。因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆路径规划及决策的关键技术。针对目前高精地图模型中动静态数据关联原则共识不够造成耦合实时性弱的问题,提出并论述了动静态数据的关联原则,依此原则,且基于关系数据理论和高精地图的属性属地区块更新机制,进一步提出了高精地图动静态数据的关联和重构的强、弱两种关联方法。通过自动驾驶宏观、中观、微观3种场景决策支持应用分析了动静态数据关联方法对智能驾驶的影响,说明高精地图动静态数据关联关系的建立能够支持智能驾驶系统的规划决策和控制,为车辆实现安全、高效、舒适的智能驾驶奠定了基础。 相似文献
5.
由于数据传输和存储成本的限制,大多数轨迹数据采样率低且不确定,而城市精细模型往往需要高频轨迹数据,例如,微观交通碳排模型需要时间间隔为1 s的轨迹数据。因此,对低频轨迹数据进行高频重构有非常重要的意义。提出了一种顾及交叉路口和车辆模态的轨迹重构方法,采用高频轨迹数据训练车辆运动模态的理论概率模型,结合交叉路口来确定低频轨迹点之间的模态序列,并通过遗传算法求解理论概率模型来完成各模态时间和距离的分配,进而完成轨迹点的高频重构。结果表明,所提方法重构轨迹的均方根误差（root mean square error,RMSE）值相较于传统的数学插值方法降低了62.9%,相较于未考虑交叉路口的模态方法,降低了12.2%。因此,该方法在低频轨迹数据重构中具有很好的应用价值。 相似文献
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安全是每次出行的重要因素之一，传统方法大多基于人力或视频协同才能完成安全监控，缺少以轨迹数据度量出行的方法。定位和跟踪系统的技术进步，GPS卫星定位技术的不断发展与普及，使利用车载导航装置、手持GPS装置收集及使用GPS数据点成为可能。本文提出了一种基于用户GPS轨迹数据评价安全的方法，并以校区内宿舍与实验室间的轨迹数据为研究对象，验证了方法的有效性。研究表明：用户轨迹在离开安全轨迹处，获得较低的安全得分。反之，用户轨迹如果与安全轨迹极为相似，则获得很高的安全得分。该方法在检验用户轨迹是否与安全轨迹相似极为高效，同时以轨迹数据的形式反映用户的出行安全。 相似文献
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能源是发展国民经济的重要物质基础，而汽车运输行业，行车耗油占企业总成本的３０％左右，是影响企业经济效益的关键指标之一。影响行业燃料消的因素很多，但驾驶技术的好坏，直接影响汽车的燃料消耗的经济性。提高驾驶技术是一种简便、易行、效果好、适合我国国情的一种实用节能技术。目前由于社会车辆发展的比较迅速，驾驶员的培训时间短，造成技术素质比较差。有的只能驾驶，而对车辆的原理、维修保养知识都了解的甚少，因此，造 相似文献
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高精地图作为自动驾驶中不可或缺的环节,其发展将在很大程度上影响自动驾驶水平。现有高精地图模型多样,面向机器思维不足,缺乏面向“人-车-路-图”的系统思维。基于分层更明确、要素更全面和用户特征更突出三方面的考量,细化和充实四层一体化高精地图模型,详细阐述了静态数据层、道路实时信息层、车辆动态信息层和用户模型层的内容和功能;指出了高精地图云边端协同更新机制、路口安全信息框架、交通事件驱动的导航决策3个关键技术如何支撑自动驾驶全局和局部路径导航决策以及车辆控制;从感知、定位、决策、控制4个层面解释了高精地图平台对自动驾驶的支持。 相似文献
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针对高度城市化地区存在的复杂道路网络环境下,如何高效地进行车辆轨迹数据的地图匹配问题,该文提出了一种针对复杂道路网络的车辆轨迹数据地图匹配算法。该算法以车辆轨迹序列为匹配对象,通过环形轨迹的识别把车辆轨迹序列划分为无环路轨迹段,并用道路拓扑关系来计算轨迹序列的最优匹配路线,实现在复杂道路网络中的车辆轨迹数据地图匹配。为了验证本算法的性能,以上海市道路网络为实验区,以约1.3万辆出租车在2015年4月的轨迹数据为数据源,进行实证研究。实验结果显示,该文提出的地图匹配算法在复杂的道路网络中有较高的匹配成功率和匹配效率。 相似文献
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基于开源微观交通仿真软件SUMO构建车路协同环境下的车辆驾驶行为模型,包括驾驶控制、驾驶建议与智慧导航3个模块及6个典型车路协同场景。结合车辆仿真软件CARLA具备高精度物理与传感器模型的优势,提出了一种面向高速公路混合交通流的协同联合仿真框架,命名为SC-V2XSim。该框架弥补了微观交通仿真不具备车路协同仿真功能、无法接入自动驾驶算法与车辆仿真不具备真实交通流模型的缺陷。选择中国浙江省沪杭甬高速公路进行了测试与验证,并模拟不同渗透率情况下的混合交通流特征。提出了一种考虑车路协同等新一代信息化技术的智慧高速服务水平评价体系,以期为智慧高速的建设与发展提供一种分析评价方法。实验结果表明,对于智慧高速而言,全息感知、数字孪生和车路协同是3个重要的影响因素。随着具备车路协同功能车辆的增加,道路平均车速也逐渐提高,在具备100%网联车辆渗透率的情况下平均车速提高达到15%。网联车辆相对于人类驾驶车辆具有更加合理的驾驶行为,所提出的考虑车路协同等新一代信息技术的智能公路服务水平评价体系能够为智慧公路的建设和发展提供一种可行的分析评价方法。 相似文献
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车辆GPS轨迹加油行为建模与时空分布分析 总被引：1，自引：0，他引：1
车辆加油行为不仅反映了能源的消耗和补充情况,同时也是能源需求和能源配置的重要指标,传统基于小样本问卷的加油行为调查方法无法揭示城市宏观加油行为的时空分布特征。本文采用时空GPS轨迹大数据,对城市加油行为进行了描述与建模,并分析了其时空分布规律。该方法采用车辆与道路距离、平均速度、时间间隔、轨迹点间距4个指标,对加油行为进行了描述并建模;分析了在一定时间间隔采样下,加油行为轨迹4个指标的具体时空特征;最后以武汉市出租车GPS轨迹数据为例,探测并分析了武汉市出租车加油行为与时空分布规律。试验结果表明,本文方法可有效探测和分析城市加油行为,并能够揭示能源空间配置低效情况。 相似文献
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随着自动驾驶技术的发展,传统的地图服务已经不能满足以机器为主体的自动驾驶车辆的需要。具有更高精度、更多要素、更快更新频率的高精地图成为自动驾驶车辆的关键。不同来源数据之间的交互是高精地图用于自动驾驶导航决策的保证。针对智能网联汽车系统中高精地图的数据交互问题,本文首先对相关的研究进行了分析,依据高精地图的数据内容和数据来源对智能网联汽车中的高精地图数据进行再组织;然后详细阐述了基于车-路-云三方的高精地图数据交互的内容和交互机制,形成一个适用于智能网联汽车的高精地图数据交互模式;最后在仿真环境下对设计的数据交互模式进行了验证。 相似文献
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随着自动驾驶技术的快速发展,自动驾驶汽车的量产即将到来。自动驾驶行业的关键技术对自动驾驶汽车量产及相关领域的研究有着重要的推动作用。首先,围绕自动驾驶汽车量产过程中的关键技术问题展开分析,并着重从汽车线控技术、能源动力技术和驾驶认知技术3个方面分析了当前自动驾驶中的技术难点。然后,针对驾驶认知技术,认为具有驾驶认知能力、记忆能力、决策能力和行为能力的驾驶脑是实现驾驶认知形式化的有效方式。最后,总结了面向特定落地场景实现的自动驾驶汽车量产策略,希望为自动驾驶量产中的实际问题提供参考。 相似文献
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定位技术的广泛应用带来了铺天盖地的移动数据,为诸如时空查询和数据挖掘等各种时空的研究及应用提供了重要素材,使得对于轨迹数据的研究成为当前的一个热点。当前,无论是对于原始轨迹数据的研究,还是对语义化轨迹数据的研究,都较少考虑轨迹移动过程中所潜藏的拓扑不变量。本文提出二维空间上基于关键点的轨迹-区域拓扑过程模型,以矩阵描述轨迹与区域的14种基本点集拓扑交叠类型,既而组织交叠序列描述轨迹和区域对象间的拓扑关联关系。模型不仅描述了轨迹与区域之间的拓扑不变量,而且结合轨迹特有行为的语义关联模型,描述轨迹相对区域的复杂拓扑过程。同时,本文还以模型中相邻两次交叠的相接交叠模式,探讨了区域间拓扑关系对于轨迹移动描述的约束。 相似文献
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众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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个体驾驶目的地预测在个性化服务推荐、智慧交通等位置服务中具有重要的应用价值,但现有深度学习方法多以高密度采样轨迹点为单位构建出行特征,导致数据冗余、信息增益有限。路口序列可简化道路驾驶轨迹的表达形态,降低训练成本;同时,路口间的转移偏好与当前移动模式隐含路口与目的地间的时空关联关系,能够一定程度上表征个体出行意图,却鲜有研究将其用于目的地预测。为此,提出一种顾及路口转移偏好和当前移动模式的个体驾驶目的地预测方法：（1）以路口为单位构建输入特征,利用图注意力机制学习不同时间槽内路口间的转移系数,并结合长短期记忆模型捕获转移偏好长期依赖关系;（2）构建时间循环编码与驾驶状态特征,利用长短期记忆模型学习个体当前移动模式表征;（3）通过特征交叉与注意力机制实现特征融合,并利用残差网络输出预测。基于中国深圳市12名私家车司机2019年全年的轨迹数据开展实验,通过与隐马尔可夫、长短期记忆模型、远近距离依赖模型、融合地理语义与位置重要性的长短期记忆模型的精度进行对比并进行消融实验,验证了所提方法的有效性;可视化分析了转移偏好在捕获路口间空间关联关系中的作用,并探讨转移路口数量设置对预测精度的影响。 相似文献
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实时地图匹配技术在智能交通、自动驾驶等领域起着关键作用.现有实时地图匹配算法在高架、立交道路等复杂场景受到平行道路的干扰,匹配正确率较低.针对这一问题,本文提出了一种利用与车辆轨迹同步采集的图像对行驶场景进行分类,从而辅助城市复杂道路环境下地图匹配的方法.该方法在车辆靠近高架区域时利用图像对车辆行驶场景进行分类,结合车辆行驶方向、轨迹点与路段的距离、匹配路段邻接性等指标,对当前轨迹点进行实时匹配.以上海市三段高频采集的轨迹数据为例进行试验,使用匹配率、召回率、精确率等指标对结果进行精度评价.结果表明,本文方法的平均匹配率、召回率和精确率达到96.86％、97.17％、93.46％,优于传统实时匹配方法;对原始轨迹进行降采样后,匹配率、召回率、精确率等指标保持稳定.比较高架道路、立交等复杂场景的匹配效果,以及对比单点匹配耗时、延时和内存占用情况,本文方法均能保持较好的匹配结果. 相似文献
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高精地图是自动驾驶的“传感器”,为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取。为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识。 相似文献