考虑实时路况反馈的动态路径规划算法研究

针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素,降低了疏散路径方案的有效性问题,该文提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化,构建实时动态的旅行时间矩阵,然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法,能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线,较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明,当交通拥堵级别增加时,相比现有的路径规划算法,本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间,增加26%的路网利用率。     

基于空间智能体的交通信号灯模型构建

在我国交通问题日益严峻的背景下,交通信号灯在疏导车流方面的意义愈发重大。采用空间多智能体建模方法,使用Netlogo多智能体可编程建模平台,对交通信号灯模型进行构建。通过车辆智能体与其他车辆智能体、信号灯智能体以及瓦片交互实现对车辆智能体控制。将车辆数量和不同方向的信号灯时长作为模型输入参数,设定三种方案进行动态模拟,监测该模型在一定时长内所有车辆总等待时长。通过调整输入参数以及数据统计,对不同信号灯配时方案进行分析,为交通信号灯配时方案的制定提供一定参考。     

顾及组合导航闭环反馈的变分贝叶斯自适应滤波优化算法

多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题,滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中,组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定,常通过自适应滤波的方法进行时间更新和量测更新的平衡解算。贝叶斯自适应滤波方法在很多时候具有较好的效果,但是和其他的自适应滤波方法一样,该类方法都需要进行自适应因子的选取。本文根据组合导航对于实时性要求及其闭环反馈的特殊性,在变分贝叶斯自适应滤波的基础上进行了算法的优化,给出了一种调节因子的动态计算方法,并以GNSS和惯性导航系统组合系统为例,通过模拟和实测试验进行验证。试验结果表明,本文算法不需要通过迭代计算的方法就可以获取高精度组合结果,提升了计算效率;对于真实的动态场景中,本文算法的调节因子动态自适应确定,结果更具有优越性。     

基于北斗的智能路标系统设计与模拟实现

针对当前大城市中心道路的交通拥堵问题,基于北斗卫星定位系统提供的车辆位置信息,设计并模拟实现了基于北斗的智能路标系统。该系统利用车辆中北斗定位终端提供的位置信息与道路参数作为变量,基于车道占有率建立了道路的实时路况模型,并通过路标的LED灯光颜色变换引导车流,最后,基于PC端与单片机的串口通信模拟了系统的运行流程。系统有效实施具有一定的实用价值。      

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

基于水文仿真模型与GIS的三维可视化在城市洪水演进中的模拟研究——以马鞍山为例

本文对城市三维可视化虚拟场景构建和洪水演进实时动态模拟及其实现方法进行研究。以洪水水文数学模型为核心计算方法,对系统构建过程中的关键技术进行了深入探讨和研究,构建了城市洪水演进和洪水淹没三维模拟系统。研究表明,三维可视化技术与水力学模型结合提高了模型计算结果的准确性和可视性,对于城市防洪决策及水利工程有重要意义。以安徽省马鞍山市为应用实例,实现了城市三维地形仿真场景模拟及洪水演进分析和三维模拟。     

基于间断自适应MRF的相位解缠算法

合成孔径干涉雷达（InSAR）技术已被广泛应用于地面高程信息的获取。相位解缠作为其关键步骤直接关系到地表高程的提取精度。然而，相位解缠受相位连续性假设的限制无法识别间断相位，影响在陡峭地形区域的高程反演精度。针对上述问题，本文提出了一种基于间断自适应马尔可夫随机场模型（DA-MRF）的相位解缠算法处理间断相位。首先构建DA-MRF模型的能量函数能够自适应地在连续相位处保持像素连接，同时在间断相位处阻断像素连接；然后再利用图割算法优化能量函数，完成相位解缠。仿真和实测数据试验证明，本文方法与常用的相位解缠算法相比，具有更强的间断相位保持能力，更适用于地形变化剧烈场景中的地形重建。     

面向点云退化的隧道环境的无人车激光SLAM方法

基于激光同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术,不仅能够实现车辆在未知环境下的实时定位,还能高效地获取环境的三维地理空间信息,近年来受到了无人驾驶领域的广泛关注.在几何结构匮乏的隧道中,仅依赖几何信息无法配准点云,因此传统激光SLAM方法难以在隧道中应用.为解决这一问题,本文在L OAM的基础上,提出一种点云强度信息增强的改进激光SLAM技术.首先,改进特征提取方法,提出基于点云柱面投影图的自适应特征提取方法,从单帧点云中提取直线、平面、地面和反射强度特征;其次,针对点云的几何特征配准在隧道中的退化问题,提出一种基于强度特征和强度地图的配准优化方法,自适应提取环境中的强度特征并根据强度特征的配准对车辆位姿进一步修正.试验结果表明,该方法较LOAM和HDL-Graph-SLAM具有更好的稳健性,能够在缺乏几何特征但强度特征丰富的隧道内实现稳定的定位和地图构建,定位精度提升了一个数量级.     

移动VR洪水灾害场景构建优化与交互方法

当前洪水灾害场景三维可视化存在沉浸感差、移动性不足等问题。本文将移动虚拟现实（virtual reality,VR）与洪水灾害场景三维可视化相结合,提出了移动VR洪水灾害场景构建优化与交互方法。该方法首先提出了一种免插件B/S架构下的移动VR场景构建方案,然后从多样化场景数据组织、场景数据量优化控制及自适应调度对移动VR场景构建进行了优化,最后设计了基于凝视的洪水灾害场景漫游探索、信息交互查询等交互分析模式。通过构建试验平台并选择案例进行试验,证明本文方法能够有效支持在智能手机上进行洪水灾害场景流畅地沉浸式展示与交互探索分析。     

利用CART分类树分类检测交通拥堵点

交通拥堵检测是城市交通管理工作的重点和难点之一,现有的拥堵检测以路段为单位,不利于拥堵时空演变规律信息的提取,且检测内容大多只涉及拥堵程度,缺少对拥堵类型的识别。基于CART（classification and regression tree）分类树算法,提出一种以路段点为检测单元的拥堵点分类检测方法,该方法可根据路段平均行驶速度实时检测拥堵点及其类型。首先,将路段等距离划分后映射为路段点,根据时空维路况异常规则和异常模式,以路段点为单元分析了4种拥堵类型的时空演变模式;其次,在路段路况检测的基础上,提取路段点路况时空序列,根据不同类型的拥堵模式对路况时空序列进行分类标记;然后,选取4种速度指标作为样本属性集合,按照属性集合提取各路段点在各时段的速度,以此作为决策树学习的数据集;最后,基于CART分类树算法,采用交叉验证的方式训练出最优模型,使其达到最佳的泛化能力。与支持向量机（support vector machine, SVM）分类模型进行比较,实验结果表明,该方法在分类检测交通拥堵点时具有较高的正确率和召回率,且分类检测时效性较好。     

利用GPS轨迹的转向级交通拥堵精细分析

目前,基于GPS轨迹探测城市交通状态的研究缺乏对不同行驶方向的交通拥堵精细感知。针对此问题,本文提出一种基于出租车GPS轨迹的转向级交通拥堵事件探测方法。该方法首先在分析出租车运营行为特征的基础上,采用特征聚类方法滤选出能够反映真实交通状态的有效轨迹段;然后基于滤选后轨迹分析当前道路交通运行状态,探测城市路网中轻度、中度、重度3种不同强度的交通拥堵事件;最后基于拥堵事件轨迹分析交叉口不同转向的拥堵时间、拥堵强度和拥堵距离等转向级精细交通拥堵状态。试验结果表明,本文方法不仅能有效探测路网中不同强度的拥堵事件,而且能实现交叉口转向级拥堵事件的精细分析。     

视频与GIS协同的交通违规行为分析方法

针对人工监测无法及时、高效地发现视频中车辆和行人违规情况的不足,构建了地理空间视角下,兼顾动态目标在地理场景下的属性、时空关系和语义信息的轨迹模型(trajectory model,Tra-Model),设计了视频与GIS协同的交通违规行为分析方法,基于轨迹与规则几何约束条件对目标逆行、压线、禁止进入3类违规情况进行实时检测。以某高校为实验场地,分析不同交通场景下目标的3类违规情况。实验结果表明：（1）Tra-Model模型提取的轨迹包含目标类型、轨迹序列等语义信息,相比于现有动态目标跟踪算法,精准率提高15.6%;(2)所提方法对多个摄像机序列违规分析准确率均在70%以上,相对于现有方法具有更好的性能;（3）实现了地理场景下多种交通违规行为综合分析的全局性、高精度和探测类型多样性。     

Travel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data

ABSTRACT

Intersections are the critical parts where different traffic flows converge and change directions, forming “bottlenecks” and “clog points” in urban traffic. Intersection travel time is an important parameter for public route planning, traffic management, and engineering optimization. Based on low-frequency spatial-temporal Global Positioning System (GPS) trace data, this article presents a novel method for estimating intersection travel time. The proposed method first analyzes the different travel patterns of vehicles through an intersection, then determines the range of an intersection dynamically and reasonably, and obtains traffic flow speed and delay at the intersection under different travel patterns using a fuzzy fitting approach. Finally, the average intersection travel time is estimated from traffic flow speed and delay and intersection range in different travel patterns. Wuhan road network data and GPS trace data from taxicabs were tested in the experiments and the results show that the proposed method can improve the accuracy of travel time estimation at city intersections.     

Trajectory analysis at intersections for traffic rule identification

In this paper,we focus on trajectories at intersections regulated by various regulation types such as traffic lights,priority/yield signs,and right-of-way rules.We test some methods to detect and recognize movement patterns from GPS trajectories,in terms of their geometrical and spatio-temporal components.In particular,we first find out the main paths that vehicles follow at such locations.We then investigate the way that vehicles follow these geometric paths(how do they move along them).For these scopes,machine learning methods are used and the performance of some known methods for trajectory similarity measurement(DTW,Hausdorff,and Fréchet distance)and clustering(Affinity propagation and Agglomerative clustering)are compared based on clustering accuracy.Afterward,the movement behavior observed at six different intersections is analyzed by identifying certain movement patterns in the speed-and time-profiles of trajectories.We show that depending on the regulation type,different movement patterns are observed at intersections.This finding can be useful for intersection categorization according to traffic regulations.The practicality of automatically identifying traffic rules from GPS tracks is the enrichment of modern maps with additional navigation-related information(traffic signs,traffic lights,etc.).     

异构环境下的多子阵合成孔径声呐精确后向投影快速成像方法

针对多子阵合成孔径声呐精确后向投影成像算法效率低的问题,提出了 一种异构环境下的精确多子阵合成孔径声呐后向投影成像快速方法.在分析精确逐点后向投影成像算法原理的基础上,将脉冲压缩和方位向聚焦过程改造为单指令多线程模式,借助图形处理器(graphics processor unit,GPU)强大的多核计算能力加速成像过程...     

利用出租车轨迹数据估计城市道路拥堵状况

交通拥堵是当代各大城市普遍面临的问题,如何通过各种技术手段发现城市交通的易拥堵路段并予以改善是城市交通相关部门以及学者关心的一个问题。通过各种GPS设备产生的历史轨迹数据对城市的研究逐渐受到重视,且取得一定的进展。文中总结运行车辆的4种通行状态:正常行驶、停靠/停泊、信号灯等待以及拥堵,分析这4种状态下运行车辆的速度特征,定义轨迹段平均速度和轨迹段速度方差两个数字特征用来描述运行车辆轨迹段的速度特征以及描述路段拥堵程度的拥堵指数,提出一种基于轨迹分段的拥堵检测的可视化方法,通过实验验证发现其可以较好地估计城市交通拥堵状况。     

优视摄影测量与泛在实景三维数据采集:以实景三维青岛为例

面向实景三维建设的广阔需求,提出了一种新型无人机摄影测量技术,即优视摄影测量。分析说明了优视摄影测量的技术原理,以多种方式获取的三维概略模型为规划依据,结合立体观测采样和可观测性约束分析生成和优选出航摄视角,进而形成对应的航摄路径; 针对大测区应用与无人机作业能力有限的矛盾,以航线划分的方式从精细规划端给出了多无人机协同施测的解决方案;以实景三维青岛建设中的城市核心区为测试场景,实现了面向大范围复杂城市场景的优视航测多机协同实景三维数据采集实施验证, 分别进行了分区块及全区整体的实景三维重建,并与专业化倾斜航测系统生成的实景模型进行对比分析。结果表明,优视摄影测量技术模式下生成实景三维模型的精细度具有显著提升。在保证高质量输出的前提下,该技术模式可驱动轻小型航摄设备实现较大范围复杂区域的实景三维数据采集,并通过协同施测提高作业效率。以优视摄影测量为技术内核,可进一步延展为面向多方向、多领域的泛在实景三维数据采集技术应用模式。     

综合遥感解译2022年Mw 6.7青海门源地震地表破裂带

2022-01-08中国青海省门源县发生Mw 6.7地震,直接导致兰新高铁受损停运,引起了国内外的高度关注。为了评估交通网的受损情况,提出一种综合光学遥感影像、合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像、无人机影像和激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据解译地震地表破裂带的技术框架。针对此次门源事件,首先,获取高分1号（GF-1）、高分7号（GF-7）、Sentinel-2光学遥感影像和Sentinel-1A SAR影像,根据GF-1和GF-7光学遥感影像确定地表破裂带的空间分布特征,并利用光学像素偏移量技术估计东西向和南北方向二维地表形变场;其次,利用SAR像素偏移量技术获取距离向和方位向地表形变场, 同时利用差分干涉技术获取雷达视线向的地表形变(即距离向);然后,采用运动结构恢复技术处理无人机影像获取高精度的数字地表模型;最后,综合利用上述信息精确确定地震地表破裂的空间分布和地表形变特征。结果表明,此次地震东西向最大形变量约为2.0 m,距离向最大形变量约为1.5 m,该破裂带总长约为36.22 km。结合门源地区公路交通网,基于机器学习方法支持向量机模型对历史地质灾害点的分布以及地表破裂带进行分析,发现此次地震对高速公路带来的影响最大,对乡道的影响最小;交通干线G0611和G338东南段具有很高的灾害风险。所提技术框架可精密地解译地表破裂,在地震减灾中直接发挥作用。     

基于载波相位差分的多频多GNSS测速精度评估

基于载波相位历元间差分测速方法,建立了全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）单点测速的数学模型,分析了其误差源,并结合实测数据对多GNSS系统各频点及其无电离层组合、不同系统组合的测速精度进行了对比分析。实验结果表明：不同系统不同频点的测速精度有所差异,BDS(BeiDou navigation satellite system)的B1I、B1C、B3I、B2a频点和Galileo(Galileo positioning system)的E1、E5a、E6、E5b、E5频点的测速精度相当,水平方向优于1.5 mm/s,高程方向优于3 mm/s;BDS的B2I和GPS的L1、L2、L5频点的测速精度相当,水平方向在1.5～2 mm/s,高程方向在3～4mm/s;GLONASS(globalnavigationsatellitesystem)的G1、G2频点测速精度最差,水平方向在3～4 mm/s,高程方向在5～5.5 mm/s;双频无电离层组合由于放大了观测值噪声,其测速精度低于单频。此外,多GNSS组合增加了可见卫星数,降低...