国家自然科学基金(61273236)
- 作品数：13 被引量：83H指数：4
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- 相关机构：东南大学交通运输部交通部公路科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 用于增强型数字地图的特殊交叉路口道路建模
- 2020年
- 针对中心区域被植被或人工景观覆盖的特殊交叉路口场景,提出了一种基于cardinal样条的数字地图车道级道路建模方法.首先,采用cardinal样条曲线来拟合特殊交叉路口内部的虚拟车道,建立一个初始的道路模型,此模型由一系列的控制点和张力参数确定.然后,针对该初始模型,提出一种渐进优化算法确定最终的道路模型,该算法根据道路曲率的变化程度确定合理的控制点和最优的张力参数,以实现道路模型高效性与可靠性两者之间的平衡.最后,通过实验对所提方法进行了验证和评价.结果表明,在交叉路口中心区域被植被或人工景观覆盖的情况下,此方法能够有效地描述这类特殊交叉路口的车道级拓扑关系和几何细节,同时能够较好地实现道路模型高效性与可靠性之间的平衡.
- 倪培洲李旭夏亮黄亮
- 基于时间序列分析的车载MEMS陀螺仪异常测量数据的辨识与修正(英文)被引量：3
- 2013年
- 针对目前车载MEMS陀螺仪含有较多异常测量数据的情况,提出了一种基于时间序列分析的辨识和修正方法.根据MEMS陀螺仪测量数据的自相关函数和偏相关函数特征初步确定自回归移动平均(ARI-MA)模型,再引入AIC准则确定最优模型,并采用最小二乘估计法对模型参数进行估计.当此模型的有效性检验通过时,即用该模型对测量数据的变化趋势进行预测.当某个测量值与其预测值之差大于设定的阈值时,则判定此测量值为异常数据并用预测值进行修正.为了验证所提算法的效果,对MEMS陀螺仪测量的横摆角速度数据进行了实验.结果表明,所提方法可以有效地识别出车载MEMS陀螺仪的异常测量数据,并能进行合理的修正.
- 陈伟李旭张为公
- 关键词：MEMS陀螺仪ARIMA模型时间序列分析粗大误差
- 一种用于车辆定位的交互式多模型两级卡尔曼滤波（英文）被引量：2
- 2017年
- 为了解决一般状态增强型卡尔曼滤波和两级卡尔曼滤波在微机械惯性传感器不确定噪声的影响下难以获得良好定位性能的问题,提出一种新型的基于交互式多模型的两级卡尔曼滤波方法来适应微机械惯性传感器的不确定噪声.根据不同的噪声特性,建立3个偏差滤波器来覆盖大范围的噪声水平.交互式多模型算法根据3个偏差滤波器可以准确估计出惯性传感器的偏差值,并用来修正无偏差滤波器.因此,应用所提出的滤波方法后,车辆定位系统在不确定噪声的影响下也能获得较好的性能.实验结果显示所提出的交互式多模型两级卡尔曼滤波的平均定位误差比一般两级卡尔曼滤波方法低25%.
- 徐启敏李旭李斌宋向辉
- 关键词：交互式多模型不确定噪声
- 一种道路纵向附着系数估计方法(英文)被引量：2
- 2013年
- 针对汽车纵向安全辅助系统道路自适应的要求,提出了一种道路纵向附着系数估计方法.该方法能够同时适应高滑移率和低滑移率工况.首先基于简化魔术轮胎模型,利用递归最小二乘方法实时初步估计出纵向附着系数,然后将所估计出的附着系数与轮胎模型参数作为扩充状态,利用扩展卡尔曼滤波算法,滤除信号噪声,实现轮胎模型系数的自适应调整,最终实时获取准确的道路纵向附着系数估计,并通过车辆动力学软件Carsim仿真验证了算法的有效性和可行性.结果表明该算法优于传统算法,在高滑移率和低滑移率工况下都能够快速、准确地估计出道路附着系数,误差小于0.1,响应时间小于1 s,满足车辆纵向安全辅助系统的需要.
- 宋翔李旭张为公陈伟徐启敏
- 关键词：扩展卡尔曼滤波
- 基于多特征融合的车辆检测算法被引量：8
- 2020年
- 为了实现智能车辆行车环境周围车辆的高可靠检测,提高车辆检测算法的环境适应能力,研究了一种基于多特征融合的车辆检测算法。利用激光雷达传感器获取的原始数据,通过提取路面点、栅格化、空间聚类方法对激光雷达传感器数据进行了分割,得到若干候选目标;使用支持向量机(SVM)对候选目标进行分类,得到检测的车辆目标。构建分类器的输入量时,在基本的几何特征和反射率特征基础上,加入了L型特征和反射率分布特征用于训练分类器,提高了车辆检测的准确性。在训练分类器之前,对输入的特征向量进行了非参数特征权重提取转换,进一步提高了车辆检测的准确性。实验结果表明:所提基于多特征融合的车辆检测算法在多种场景下具有较好的鲁棒性和环境适应性。
- 邓淇天李旭
- 关键词：激光雷达车辆检测支持向量机
- 基于两级滤波的车辆相对加速度估计被引量：1
- 2015年
- 针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.
- 宋翔汤文成李旭张为公
- 关键词：智能交通
- 基于低成本MEMS-INS的车辆变道判别方法
- 2014年
- 针对传统车辆变道判别与预测方法的不足,提出一种基于低成本MEMS-INS的车辆变道判别与预测方法。利用车载低成本MEMS-INS和轮速传感器获取的纵向速度、加速度与横摆角速度信息,建立两级卡尔曼滤波器估计道路曲率,在此基础上,将所估计出的道路曲率信息作为观测量,利用交互多模型算法对车辆是否变道进行判别和预测,同时作为附带的效果,能够准确估计出车辆的航向角。实车试验结果表明,车辆变道识别率达到100%,航向角估计误差小于2%,延时小于1 s,具有成本低、精度高、延时短,环境适应力强的优点,克服了传统方法的不足,满足车辆碰撞预警系统的需要。
- 宋翔李旭张为公
- 关键词：交互多模型
- 基于Cardinal样条的数字地图道路建模方法（英文）
- 2018年
- 为了实现道路模型高效性与可靠性之间的最优平衡,研究了一种基于Cardinal样条的数字地图道路建模方法.首先,使用Cardinal样条建立一个初始的道路模型,此模型由一系列的控制点和张力参数确定;然后,针对该初始模型,提出一种渐进优化算法确定最终的道路模型,该算法根据道路曲率的变化程度确定合理的控制点和最优的张力参数.最后,通过实验对该道路建模方法进行验证和评估,并将此方法与基于B样条的数字地图道路建模方法进行对比分析.结果表明,所提方法可较好地实现道路模型高效性与可靠性之间的平衡;相比于B样条道路建模方法,该方法所占用的数据存储量更小,所达到的精度更高.
- 夏亮李旭李宏海
- 关键词：数字地图
- 基于多尺度特征融合的拖牵过程安全预警算法
- 2020年
- 针对轻型救援车拖牵运输过程存在被拖车因路面颠簸程度过大而脱离救援车的安全隐患,研究了一种基于多尺度特征融合的拖牵过程安全预警算法。首先将车牌作为大尺度特征,进行车牌定位;其次将车牌特征点作为小尺度特征,基于改进二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)算法,提取车牌特征点;然后基于K最近邻(KNN)搜索算法,将当前帧与首帧车牌特征点进行匹配;最后对多尺度特征的位置信息进行融合,得到被拖车纵向晃动幅度,从而进行安全预警。此外,针对传统BRISK算法匹配正确率低、图像配准精度低等问题进行改进,在保证实时性的同时,提高了图像配准精度。实验表明:所提的安全预警算法具有较高准确度和良好实时性。
- 金鹏李旭徐伟刚武锡斌
- 关键词：车牌定位K最近邻算法
- 城市环境下车辆智能融合定位技术研究
- 为了满足新一代智能交通系统对城市环境中车辆定位的要求，发展多传感器组合定位成为一种重要趋势。本论文基于多传感器融合的思想，较为系统、深入地研究了车辆智能融合定位策略，从信息获取和系统融合两个方面提升城市环境下车辆定位的准...
- 徐启敏
- 关键词：车辆定位误差补偿城市环境无迹卡尔曼滤波
- 文献传递
