面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

来源 :交通信息与安全 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hanpiaofeng
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位,研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法.利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差,提高车辆定位精度.将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中,增加粒子的多样性,解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题.通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比,同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响.通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果.实测结果表明:以典型十字路口为例,在联网车辆数目为4的情况下,协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m,分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%.同时,该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m,比GNSS原始定位精度提高了2.52 m,具有较好的定位效果.
其他文献
为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素,采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型,分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系.鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性,采用改进离散算法挖掘数据,提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法.以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析.结果表明:对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型;其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%,8.8%和5.7%;此外,驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小
为提高点融合程序下的多跑道机场的进场航班运行效率,考虑点融合程序下终端区进场程序结构复杂的特点,提出以0-1整数规划为基础的多跑道进场航班优化排序模型.以进场航班的总延误时间、总飞行时间为最小目标函数,以尾流间隔、跑道限制、进场航班的飞行时间范围以及可分配进场程序为约束条件,将不同进场程序及跑道分配给不同的进场航班,确定航班的飞行时间、落地时刻,最终求得航班的落地序列.以浦东机场进场程序为例,选取含精英策略的非支配遗传算法对浦东机场的双落跑道进行进场航班优化排序,最后与实际结果对比.优化方案的飞行时间和延
针对断头路的存在会降低道路利用率、加剧交通拥堵等问题,构建了断头路打通在路网结构以及交通分配层面上的优化评估方法.在路网结构层面,采用社区探测对路网进行划分,获取社区作为受断头路影响较大的路段组合;在交通分配层面,将断头路打通带来的影响量化为路段平均速率的变化,构造路网阻抗函数作为约束条件,在社区内部进行断头路打通前后2次交通分配;通过连续平均算法建立求解算法,选取2次用户均衡状态的路段平均速率变化百分比作为评价指数.以北京市朝阳区路网为算例进行分析,结果表明:①900 pcu出行需求约束下,断头路打通的
疫策略对居民公交出行决策行为和出行偏好有着关键作用,直接关系到公交优先策略的长期实施效果.从居民出行行为的角度,在计划行为理论的框架下,基于调查数据研究了居民公交出行影响因素及作用路径,在此基础上对公共交通防疫策略进行了分析.研究发现了疫情期间公交出行行为影响因素中的1条显著作用路径,即“风险感知、防疫策略→出行态度→出行意向→出行行为”,验证了疫情风险感知和各项防疫管控策略对居民出行方式选择行为和出行偏好上有着深刻的长期影响,需要更加慎重的使用停运等严格策略.通过进一步地观测变量分析,驾驶员和车内环境消
为解决单向共享汽车系统中用户无车位可还车的问题,提出2种灵活还车策略,分别是临时车位和空余车位还车策略.前者允许用户将车辆停放在还车站点处由企业租赁的临时车位处;后者允许用户将车辆停放在与还车站点同区域其余站点的空余车位上.并以最大化企业利润为优化目标,构建了混合整数非线性规划模型,用大M法将非线性约束转为线性约束,采用精确求解软件进行求解.结果表明:用户还车到临时车位还车和空余车位均可为企业带来利润提升,最高利润提升比例分别为25%和37%.当且仅当供小于需时,空余车位还车策略的利润提升效果最佳;而在同
为提高智能车节点定位准确率,研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法.该方法分为3个部分:①基于三维激光点云的语义分割,包括地面分割,交通标志牌分割和杆状语义目标分割;②面向智能车的点云语义地图表征,利用分割的语义目标投影,生成带权有向图,语义路,语义编码,再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型;③基于语义表征模型的智能车定位,包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位.实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行,节点定位准确率分别为98.5%,97.6%和97
为了解决以往研究缺乏多样本对多因素条件下隧道中间段光环境敏感性感知试验研究的问题,采用正交试验设计.设置16组(4因素、4水平)试验工况,利用DIALux仿真软件建立隧道仿真模型,并基于室内仿真模拟试验平台开展动态行车试验,通过SMI眼动仪对30名试验人员瞳孔直径分别进行3次有效测量,并剔除异常数据.研究了在隧道中间段行车时灯具布置方式、侧壁反光涂料布设高度、侧壁反光涂料颜色及LED光源色温等光环境组成参数对驾驶员瞳孔直径的影响规律.运用极差分析和方差分析相结合的方式分析了各试验参数对瞳孔直径影响程度主次
针对采用多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉惯性里程计定位精度易受特征点匹配异常值影响问题,提出了1种基于描述符辅助光流跟踪匹配的数据关联方法.该方法采用金字塔LK光流对序列图像中特征点进行跟踪匹配,计算每一对匹配点的rBRIEF描述符,根据Hamming距离对描述符的相似度进行判断消除异常匹配点.在实验中从特征点匹配主观效果以及定位精度2个方面评估本文方法的有效性,结果表明:所提出方法能够有效滤除动态场景下图像特征匹配的异常值,使用该方法处理后的图像进行MSCKF运动解算,位置结果漂移率小于0.38
为了解决新型铰接式弯管的变形问题,利用ANSYS软件对铰接式弯管进行建模和流固耦合分析,发现原始弯管两侧中部内凹、弯径增大、最大应力超过许用应力,据此提出了导流器错位排布方案.结果 表明:采用方案三错位排布导流器方案、将导流器间距设为70 mm时得到最优方案,优化后的弯管4最大应力由178.12 MPa降低到92.4 MPa、降低了52%,弯管12最大应力由289.52 MPa降低到135.4 MPa、降低了47%,取得了较好的优化效果,为180°弯管导流器设计提供了一种新方案.
对于智能花椒采摘器中机器视觉部分在花椒枝干识别与采摘定位上的不足,本文通过将深度学习技术中的卷积神经网络模型与注意力机制这两种模型运用到智能花椒采摘器的机器视觉部分以提高采摘器的识别功效.结果 显示,经过优化后的卷积神经网络算法训练使采摘器对花椒簇的整体识别准确率由52.3%提高至96.7%,同时通过注意力机制算法提升了机器视觉对花椒树主枝干识别的抗干扰能力,帮助采摘器更加准确的判断出采摘点的位置.通过以上两种模型验证了深度学习技术在提高花椒采摘器机器视觉的算法准确性与抗干扰能力的有效性.