基于多縮微車的智能交通系統(tǒng)仿真平臺研究.pdf

1、城市交通系統(tǒng)是一個典型的復(fù)雜巨系統(tǒng),交通擁堵等一系列問題成為亟待解決的世界性難題。通過智能交通系統(tǒng)實現(xiàn)科學(xué)的交通流管理和控制是解決該問題的最有效、低成本的方法。而交通流建模與仿真是實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的要點之一。已有的一些針對交通流建模與仿真的研究采用基于軟件仿真的研究方法,然而,軟件仿真存在真實性不足以及難以模擬人的駕駛行為等問題;另一方面,真實環(huán)境的交通流實驗往往面臨復(fù)雜、耗時、費力等問題,且難以實現(xiàn)多智能車同時進行自主駕駛的交通流。因

2、此,本文提出基于多縮微智能車的智能交通系統(tǒng)仿真平臺進行交通流硬件仿真,該平臺具有不受限于諸多外界因素的優(yōu)點。通過等比例縮小典型交通場景與智能車,可避免其他研究方法中存在的難題,但同時也衍生一系列其它問題。
　　首先,針對縮微智能車在縮微交通場景中難以獲取全局定位信息的問題,提出了分層拓撲地圖的定位導(dǎo)航方法,該方法采用第一層地圖描述全局范圍車道與路口的拓撲結(jié)構(gòu),采用第二層地圖描述路口局部范圍車道與可行路線的拓撲結(jié)構(gòu),實現(xiàn)了縮微交通環(huán)

3、境中車道級的定位與導(dǎo)航。在此基礎(chǔ)上,針對特定路口存在特殊行駛路線的限制問題,提出了基于分層拓撲地圖的全局路徑規(guī)劃方法,可獲得全局合法的最短路徑。
　　其次,針對縮微智能車硬件計算平臺受限但其功能需求覆蓋真實自主駕駛?cè)蝿?wù)的問題,本文提出了基于選擇性注意的交通信號燈與交通標(biāo)志檢測方法,通過建立特征顯著圖縮小興趣區(qū)范圍優(yōu)化計算資源,提高了交通信號燈與交通標(biāo)志檢測的效率。實驗結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車關(guān)于交通信號燈與交通標(biāo)志檢測的

4、實時性要求。在此基礎(chǔ)上,本文采用了基于改進特征空間包的交通標(biāo)志識別方法,提高了縮微智能車交通標(biāo)志識別的實時性。實驗結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車的交通標(biāo)志識別要求。
　　再次,針對具有非完整性約束的車體欠驅(qū)動系統(tǒng)的控制問題,本文通過將基于羊群算法的兩輪差動模型的控制架構(gòu)應(yīng)用到縮微智能車的自主駕駛控制中,實現(xiàn)了具有不同行駛?cè)蝿?wù)的縮微智能車控制系統(tǒng)架構(gòu)。實驗證明,該控制系統(tǒng)架構(gòu)可滿足縮微智能車對于不同行駛?cè)蝿?wù)的需求。
　　最

5、后,在自動泊車研究領(lǐng)域中,針對傳統(tǒng)基于正射影像的車位檢測方法難以實現(xiàn)遠距離檢測且對路面平整度要求較高的問題,本文采用了基于輪廓查找的車位檢測方法。在此基礎(chǔ)上,采用基于直方圖統(tǒng)計的車位角點檢測方法確定車體與車位的相對位置,再通過局部路徑規(guī)劃得到泊車路徑。該自動泊車方法實現(xiàn)了不同距離不同視角的車位檢測,以及車體不同姿態(tài)下對于車位角點的實時檢測。實驗結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車的自動泊車行駛?cè)蝿?wù)要求。
　　綜上所述,該縮微智能車能