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traffic_simulation-master_python_跟驰_
换道
模型_交通流_idm
用pyhton编写的IDM模型,可以实现交通流仿真,包括跟驰和
换道
2021-11-22 22:55:50
276KB
python
跟驰
换道模型
交通流
论文研究-交叉口入口路段车流量及车辆
换道
率检测研究.pdf
针对交叉口入口路段交通视频中存在车辆遮挡严重、频繁走停以及频繁
换道
插队等特点,提出了一种获取交叉口停车线后大视野范围内车流量以及车辆
换道
率的检测方法。首先采用多级虚拟特征线生成多级时空图,对车辆进行快速检测和分割,获得车辆候选区域;然后对车辆候选区域内局部特征点进行初步分组和跟踪,并根据相同组内特征点运动趋势相似性来修正分组,解决车辆遮挡问题,用于检测车辆
换道
率;最后将多级时空图与特征点跟踪相结合,进行相互反馈,实现对车辆准确分割和鲁棒跟踪,避免车辆行驶中走停的影响。实验结果表明,通过该方法能实时准确地获取大视野范围内交叉口入口路段车流量和车辆
换道
率的交通参数。
2021-10-12 21:24:55
1.49MB
交叉口
车流量
车辆换道率
多级时空图
特征点跟踪
1
基于RBF神经网络的车辆安全
换道
时机决策模型研究.pdf
基于RBF神经网络的车辆安全
换道
时机决策模型研究.pdf
2021-09-25 22:05:50
1.37MB
神经网络
深度学习
机器学习
数据建模
行业资料-交通装置-一种汽车
换道
转向灯智能开启系统.zip
行业资料-交通装置-一种汽车
换道
转向灯智能开启系统.zip
2021-09-12 14:02:29
592KB
行业资料-交通装置-一种汽车换道
基于元胞自动机交通流模型的车辆
换道
规则_王永明
将元胞自动机模型应用于周期性边界条件下的高速公路交通的
换道
规则模拟 ,并对不同条件 下交通流的平均速度和流量进行仿真。基于驾驶员的性格差异 ,提出了更灵活的弹性
换道
规则,并 探讨了不同
换道
规则对交通流流量等参数的影响。在计算机仿真过程中, 通过变换交通流密度,得 出了与不同
换道
规则对应的交通流基本图。结果表明 :相对于以前的模型 ,遵循 2 种新规则的模型 均可不同程度地改善道路的通行能力,提高道路资源的利用效能;从安全性角度进行对比分析 ,可 得出较优的
换道
规则。
2021-08-19 00:17:59
506KB
元胞自动机
交通流
1
【元胞自动机】元胞自动机的超车
换道
matlab源码.md
【元胞自动机】元胞自动机的超车
换道
matlab源码.md
2021-08-09 14:02:59
10KB
matlab
1
四驱STM32超声波
换道
避障小车.rar
本代码基于STM32F103ZET6单片机,使用一个超声波传感器,四个万向轮,四轮驱动,实现小车自主
换道
避障
2021-05-31 10:08:27
4.97MB
STM32
万向轮四驱
超声波传感器
自主变道避障
1
智能车辆自由
换道
模型研究
:针对传统的车辆
换道
模型在
换道
过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、 轨迹曲率不连续以及
换道
过程起始时刻侧向加速度不为零的问题, 以四段式车道变换理论为基础, 提出一种新的车辆自由
换道
轨迹函数, 并引入 B样条理论对
换道
轨迹进行再规划, 进而建立一种新的高速公路车辆自由
换道
模型。 该模型能够较好的解决传统车道变换模 型存在的上述缺陷。 给定车辆
换道
轨迹性能评价参数, 利用Matlab 仿真计算得到新模型产生的
换道
轨迹, 并与另外两种
换道
模型产生的轨迹进行对比分析。 分析结果验证了该模型的正确性及有效性。
2021-05-13 13:01:56
284KB
交通工程
换道模型
B样条曲线
再规划
1
换道
-vid8-Total_Frames395.0-Lane_ID[5. 6.].csv
车辆公开轨迹数据集NGSIM提取出的us-101数据集,进一步对第一车道数据处理得到的车辆id为8的
换道
轨迹数据 适合研究车辆轨迹,车辆变道行为,跟驰行为。
2021-05-11 20:01:51
4KB
车辆换道
NGSIM
1
车辆轨迹数据与
换道
行为特性研究
首先,本文建立了两步轨迹重构算法。⑴运用小波变换和物理约束有效地识别出 NGSIM 车辆轨迹中的两类异常值,并分别用拉格朗日 5 次多项式和 3 次多项式对两类异常值进行重新估计。⑵然后再用卡尔曼滤波对轨迹中的测量误差进行滤波处理,以减少噪声的影响。以车辆编号为 1882 的轨迹为例,对该算法进行验证,结果表明该算法应用性良好。然后,将该算法应用到整个 NGSIM 车辆轨迹数据库中,对 1942 辆小汽车的纵向轨迹和横向轨迹进行重构。 其次,提取
换道
轨迹。从重构后的 NGSIM 车辆轨迹数据库中提取自由
换道
和强制
换道
轨迹,并运用 K 均值聚类法,有效的识别出 4 种
换道
失败的轨迹:由目标车道返回本车道;长时间骑线行驶;左右窜道;车道编号记录错误。最终,本文提取有效且成功的自由
换道
轨迹和强制
换道
轨迹 119 条和 45 条。 最后,
换道
行为特性研究。按照
换道
类型和
换道
方向,本文研究了
换道
时间分布和横向
换道
轨迹的拟合。在
换道
时间方面,本文建立基于规则的
换道
时间提取方法,并针对两种特殊情况做出了相应的约束,系统的分析了自由
换道
和强制
换道
、向左
换道
和向右
换道
的时间分布。在横向轨迹拟合方面,本文以平均绝对误差(MAE )、平均平方根误差(RMSE)和平均相对平方根误差(RMSRE)为指标,探索多项式拟合。研究表明,向左、向右自由
换道
的横向轨迹和向右强制
换道
的横向轨迹适宜用 5 次多项式拟合;向左强制
换道
的横向轨迹以 4 次多项式拟合为宜。
2021-05-06 19:02:22
5.39MB
NGSIM
轨迹重构
换道时间
轨迹拟合
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