【摘要】：貨車在高速公路出口匝道的運(yùn)行特征較為特殊,傳統(tǒng)研究因缺少清晰的數(shù)據(jù)來源,在定量研究方面依然不足。本文基于無人機(jī)航拍視頻,運(yùn)用圖像處理技術(shù)對高速公路出口匝道的貨車分流行為進(jìn)行了詳細(xì)分析,并進(jìn)一步分析了其運(yùn)行特征對出口匝道上游的交通流影響,提出了相應(yīng)的改善措施。首先,本文提出了適用于航拍視頻的車輛識別與追蹤算法,實(shí)現(xiàn)了貨車運(yùn)行軌跡、速度等交通參數(shù)的提取方法。在對貨車的運(yùn)行特征進(jìn)行研究之前,基于高速公路收費(fèi)站的實(shí)際載重數(shù)據(jù)、以及航拍視頻獲取的車長數(shù)據(jù),運(yùn)用聚類分析的方法,確定了江蘇地區(qū)貨車的典型車長及載重分布,并對應(yīng)國內(nèi)貨車的常見品牌,提出新的貨車分類方法。其次,對高速公路出口匝道的貨車分流行為進(jìn)行分析�；诤脚囊曨l的處理結(jié)果,對小汽車與各類貨車在減速車道上的分流速度、分流點(diǎn)位置、分流所需長度等重要參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。通過數(shù)學(xué)建模,對貨車的轉(zhuǎn)向機(jī)理進(jìn)行分析,構(gòu)建了貨車的分流點(diǎn)位置選擇模型、以及貨車所需分流長度模型。結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù),對上述模型進(jìn)行了回歸驗(yàn)證。然后,本文對出口匝道上游區(qū)域的貨車運(yùn)行特征及其影響進(jìn)行研究�；趯旌辖煌鞯母Y行為的分析,統(tǒng)計得出了四種跟馳類型(汽-貨;貨-汽;汽-汽;貨-貨)下混合交通流的車頭時距分布情況,進(jìn)而分析了貨車對出口匝道上游跟馳行為的影響。同時,本文基于傳統(tǒng)的換道模型,補(bǔ)充考慮了貨車車型、車輛運(yùn)行速度等因素,提出了適用于出口匝道上游區(qū)域的強(qiáng)制換道模型,并通過實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了參數(shù)回歸與模型驗(yàn)證。最后,為了進(jìn)一步改善出口匝道上游區(qū)域的效率與安全問題,基于自動駕駛汽車智能網(wǎng)聯(lián)的設(shè)想,本文提出了適用于出口匝道上游的車輛協(xié)同換道模型�；诓┺睦碚�,對強(qiáng)制換道車輛與目標(biāo)車道之間進(jìn)行分析,然后基于總體效益,對車道協(xié)同換道軌跡進(jìn)行優(yōu)化研究。結(jié)合航拍視頻中車輛換道的軌跡擬合結(jié)果,對協(xié)同換道進(jìn)行軌跡規(guī)劃。本文的主要成果和結(jié)論包括:1)提出了從航拍視頻獲取車輛運(yùn)動參數(shù)的方法;2)構(gòu)建了出口匝道分流區(qū)各類貨車與小汽車的分流模型;3)定量分析了貨車對出口匝道上游區(qū)域車輛跟馳行為的影響;4)提出了面向自動駕駛汽車的出口匝道上游協(xié)同換道模型等。本文的研究,在基于航拍視頻提取車輛運(yùn)行特征、以及出口匝道貨車運(yùn)行特征影響的分析上做出了初步探索,同時為將來自動駕駛背景下,智能網(wǎng)聯(lián)汽車在出口匝道的安全及效率提升提供了參考建議。
【圖文】：

多幀圖像疊加的算法效果示例

圖 2-2 多幀圖像疊加的算法效果示例運(yùn)用本章的前景檢測、噪聲消除、軌跡預(yù)測、以及車輛追蹤的算法，，在 Matlab 中進(jìn)行，車輛識別與追蹤部分的運(yùn)行效果如下圖所示：
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491

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本文編號：2693857