市區(qū)車輛追蹤的智能協(xié)同控制

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市區(qū)車輛追蹤的智能協(xié)同控制

在環(huán)境復(fù)雜的城市路況中進(jìn)行車輛的自動追蹤測試需要解決很多問題，如圖像識別、目的地定位、實時路況分析等。智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是一個可以不斷通過自學(xué)習(xí)而進(jìn)行優(yōu)化的系統(tǒng)，根據(jù)采集的信號樣本不斷豐富算法，通過概率優(yōu)化的方法計算目標(biāo)軌跡。借鑒人工智能的理論，觀測并記錄目標(biāo)前一時刻的位置，而該位置信息影響系統(tǒng)中的目標(biāo)模型。模型是計算的依據(jù)，通過位置信號與目標(biāo)模型互補，并在概率論的幫助下推斷目標(biāo)下一時刻的位置。在數(shù)據(jù)庫中，還將道路環(huán)境、時間、天氣作為影響交通的關(guān)鍵因素，如冬季雨雪天氣會影響道路的通暢性。

在計算模型上，不同于單獨的運動學(xué)模型和序列模型，采用兩個模型相結(jié)合的方式做為研究對象，同時保證模型一直處于動態(tài)優(yōu)化的過程中。在市區(qū)道路上，在劃分的網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)設(shè)計觀察器，然后將信息通過車輛網(wǎng)發(fā)送到車輛上。車輛追蹤過程中，只要有一個觀察器發(fā)現(xiàn)了地面上的移動目標(biāo)，則通過觀察器之間的信息傳遞（相當(dāng)于所有的觀察器都發(fā)現(xiàn)了該目標(biāo)），就可以將信號傳送給追蹤車輛指導(dǎo)追蹤。觀測監(jiān)測的時間間隔為5s，對于每個目標(biāo)，系統(tǒng)都會標(biāo)記出5條路線：1條走過的軌跡路線、3條規(guī)律路線和1條馬爾科夫路線。而在離線數(shù)字地圖上，通過這些路線的疊加，可以清楚地顯示預(yù)測結(jié)果與車輛運行路線的區(qū)別。

網(wǎng)址：http://link.springer.com/ article/10.1007%2Fs 10846-013-9896-5#page-1

作者：Kevin Cook et al

編譯：張聰