發(fā)布時(shí)間：2020-04-03 22:05

【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,城市汽車數(shù)量不斷增加,同時(shí)城市環(huán)境也越來越復(fù)雜,智能交通系統(tǒng)的發(fā)展到達(dá)了風(fēng)口。位置信息是智能交通系統(tǒng)的核心,在復(fù)雜的城市環(huán)境中,衛(wèi)星導(dǎo)航面臨著信號(hào)遮蔽、多徑效應(yīng)等多種問題,定位精度嚴(yán)重下降。協(xié)作定位是提升城市環(huán)境下定位精度的有效方法之一,但是它同樣面臨著非視距(none-line-of-sight,NLOS)路徑觀測(cè)帶來的問題。目前,城市交通還面臨著交通擁堵、環(huán)境污染等問題,這些問題都是未來智能交通系統(tǒng)有待解決的。位置信息的準(zhǔn)確度日益提升,應(yīng)該輔助智能交通系統(tǒng),以更加智能的方式去解決這些城市交通問題。本文設(shè)計(jì)了一套新穎的智能交通系統(tǒng)處理框架,此框架包含車輛位置的協(xié)作獲取以及深度挖掘兩部分。首先,本文提出了基于地理位置信息增強(qiáng)的車聯(lián)網(wǎng)協(xié)作定位(Geographic Information Enhanced Cooperative Localization,GIE-CL)算法,該算法創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了基于地理位置信息的區(qū)域采樣法(Region Sampling Method,RSM)計(jì)算兩相鄰車之間鏈路屬于視距路徑(line-of-sight,LOS)的概率,從而將非視距路徑的觀測(cè)剔除,接著利用迭代式的近似消息傳遞(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)算法提升協(xié)作定位精度。通過實(shí)驗(yàn)證明,在NLOS路徑問題較嚴(yán)重的城市環(huán)境下,GIE-CL定位效果是優(yōu)于其他算法的。GIE-CL利用地圖信息的不變性和穩(wěn)定性彌補(bǔ)了車聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高速變化�；趨f(xié)作定位,加上其他智能設(shè)備的普及,智能交通系統(tǒng)能夠周期性地獲取系統(tǒng)內(nèi)所有運(yùn)動(dòng)物體地地理位置信息,進(jìn)而將每個(gè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象地位置信息按時(shí)間拼接獲取到其運(yùn)動(dòng)軌跡。在深度挖掘部分,本文提出了一種基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)的交通工具識(shí)別算法,能夠?qū)\(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)處理,提出特征向量,并利用人工智能方式準(zhǔn)確的識(shí)別交通工具類型。通過識(shí)別交通系統(tǒng)中的交通工具類型,我們能夠形成實(shí)時(shí)的城市交通熱力圖,交警以及交通信號(hào)燈也就能實(shí)時(shí)做出調(diào)整,引導(dǎo)車流的移動(dòng),從而解決交通擁堵問題。從更加宏觀的角度看,出行工具的比例以及區(qū)域分布,也能反應(yīng)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,輔助城市未來的規(guī)劃和建設(shè)。在未來的研究工作中,可以嘗試將NLOS路徑觀測(cè)應(yīng)用到GIE-CL當(dāng)中,而不是單純地剔除。如何從運(yùn)動(dòng)軌跡中推測(cè)出運(yùn)動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)模式以及生活習(xí)慣,并對(duì)位置做出預(yù)測(cè),也是值得未來研究的課題之一。
【圖文】：

本文基于ＧＩＥ－ＣＬ和基于ＬＳＴＭ網(wǎng)絡(luò)的交通工具識(shí)別，整合了車間測(cè)量、數(shù)逡逑據(jù)處理、協(xié)作定位、數(shù)據(jù)上傳、交通工具識(shí)別等環(huán)節(jié)，打通了智能交通系統(tǒng)中的逡逑數(shù)據(jù)流通。整體設(shè)計(jì)方案如圖２－１所示。逡逑整體方案由三部分組成，其中協(xié)作定位平臺(tái)負(fù)責(zé)交通網(wǎng)絡(luò)中的自網(wǎng)絡(luò)劃分，逡逑資源分配和數(shù)據(jù)傳輸。在此階段車輛以及其他運(yùn)動(dòng)物體周期性地完成相互測(cè)量以逡逑及協(xié)作定位，并將定位結(jié)果上傳到后臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)。后臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)將接收上傳逡逑數(shù)據(jù)，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體唯一標(biāo)識(shí)將定位點(diǎn)拼接到對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)軌跡中，形成交通網(wǎng)逡逑絡(luò)的軌跡收集。軌跡數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)傳遞到智能處理平臺(tái)，該階段對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)逡逑處理，然后利用模型對(duì)其進(jìn)行交通工具識(shí)別并將結(jié)果入庫。逡逑后色數(shù)據(jù)乎含邐轉(zhuǎn)能處懰平＃]3?—屖《擇—逡逑ｒ＼邐Ｔ＇、邐ｊ邐ｓｗｓ逡逑／邐＼邐邐邋ｉｉ邋ＯｆｔＳＳＩｉｆ：逡逑／邐：ｊｓｕｓｔｔｔｓｉ逡逑Ｖ邋＼邋／邋，，＾邐＿．逡逑＼邋＼邋／邋Ｚ邐Ｋ邐？＊邋＊＇邋？邋５？ＯＴ４？邋ｖｌ邋Ｗ＃＇ＪＪ邋？＊逡逑＾Ｊｇ－Ｌ－Ｖ＾ｓ？逡逑？邋？？；；邋！邋ｉ邋０；邋？？ｊｒ２Ｊ邋？逡逑？邋ＷＴＷＪ．ＩＩ＊邐＇ｉ－ａｆ邐邐邐逡逑ｆｔｒｆＵ邐邐逡逑Ｔ邐ｔ邐Ｍ邋＾＾Ｓ３＊邋ｊ！Ｓ．＂逡逑ＫＺＪ＾ＸＪ邐數(shù)鍵梭輸邐濃Ａ－’逡逑ＬＪ邋ＬＪ邋邐二邐邋邐逡逑圖２－１位置獲取與深度挖掘框架逡逑２．２協(xié)作定位平臺(tái)逡逑２．２．１車輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的獲取逡逑真實(shí)數(shù)據(jù)的獲取需要汽車配備衛(wèi)星信號(hào)接收設(shè)備以及無線電發(fā)射接收發(fā)射逡逑設(shè)備。其中衛(wèi)星信號(hào)接收設(shè)備用于衛(wèi)星定位，雖然會(huì)由于ＮＬＯＳ路徑的存在而不逡逑準(zhǔn)確

建筑物和街道都是由點(diǎn)連接而成的了模擬在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車輛的移動(dòng)，我們利用常強(qiáng)大的交通仿真軟件，它是動(dòng)態(tài)并且靈活、人行橫道、高架橋梁等多種交通道路。對(duì)式。例如單車道只允許單向行駛，人行橫的變道，變道過程中會(huì)打轉(zhuǎn)向燈，后車會(huì)實(shí)中車輛在不同車道以及不同行駛環(huán)境下輸入，ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ文件格式就包含在支的ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ格式文件后，目標(biāo)區(qū)域顯之后，ＳＵＭＯ可在模擬在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的車地圖信息，充分地接近真實(shí)世界地交通運(yùn)方向車輛行駛在不同車道，行駛過程中如果道過程中會(huì)亮起轉(zhuǎn)向燈，在十字路口車輛。通過ＳＵＭＯ模擬車輛在目標(biāo)區(qū)域的運(yùn)內(nèi)所有車輛的經(jīng)緯度信息，這些位置信息是－……邋－ｎ—邋邋邋邐逡逑＇逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;U495

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本文編號(hào)：2613760