本文關鍵詞：公交車輛檢測及其行程時間預測

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【摘要】：為了給公交優(yōu)先信號配時提供充分的"主動權"和足夠的"思考"時間以提高其運行效率,通過稀疏檢測算法準確識別出車隊中的公交車輛,并運用雙目視覺原理測算其到信號交叉口停車線的距離。提出自適應-歷史預測模型預測公交車到達信號交叉口停車線的行程時間,最后根據(jù)交叉口常規(guī)信號配時情況和車輛通行情況提出公交優(yōu)先信號配時方案的具體實施步驟。稀疏檢測通過對車隊中車輛圖像特征的提取,以稀疏算法進行特征匹配,稀疏矩陣中最大系數(shù)對應的圖像即為檢測所得圖像。雙目視覺測距通過相似三角形原理測算出公交車距離交叉口停車線的距離,即為自適應-歷史預測模型的輸入。自適應-歷史預測模型根據(jù)上一步檢測得出的距離和公交車速度變化參數(shù)實時預判公交車抵達交叉口停車線的時間。對分路段設有公交專用道、路段未設公交專用道和路段中間設有公交�？空镜�3種工況分析自適應-歷史預測模型的適用性。結果表明:在設定條件下,稀疏檢測能夠準確識別出混合車隊中的公交車輛;若公交車在混合車隊中不停止行駛但由于其他車輛的擾動而使得速度隨時發(fā)生變化,自適應-歷史預測模型能夠滿足預測要求;整個公交優(yōu)先自適應信號控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對公交車的精確定位和對其行程時間的準確判斷;稀疏檢測和自適應-歷史預測能夠成為公交優(yōu)先智能信號控制系統(tǒng)的良好技術支撐。
【作者單位】： 西南交通大學交通運輸與物流學院;西南交通大學綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室;中交第二公路勘察設計研究院有限公司;西南交通大學信息科學與技術學院;
【關鍵詞】： 交通工程 信號配時 交通仿真 稀疏檢測 自適應-歷史預測模型
【基金】：國家自然科學基金項目(51175443,61271341)
【分類號】：U491
【正文快照】： 0引言作為城市交通全局性和基礎性的支持平臺,完善而高效的公共交通系統(tǒng)是現(xiàn)今城市交通可持續(xù)發(fā)展的基礎。城市公共交通人均占地面積少、運量大、效率高,是解決城市交通擁堵問題的首選�！冻鞘械缆方煌ㄒ�(guī)劃設計規(guī)范》[1]中指出,大中城市應優(yōu)先發(fā)展公共交通。交叉口是城市交通

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