基于手机定位的高速公路特殊路况识别研究

• 作 者: 杨在兵
• 出 处: 长安大学
• 发表日期: 2016年01期
• 关键词: 高速公路 手机定位 模糊聚类分析 车辆识别 路况识别

自上世纪九十年代以来,我国高速公路蓬勃发展,总里程也在2012年超越美国跃居世界第一位。高速公路作为陆路运输的主要通道,但其运营问题也越来越突出。由于自然灾害、车辆事故、设施损坏等原因造成的不良路况,对高速公路运行安全与效率产生巨大影响。高速公路的特性,也使得高速公路事故的严重性要高于一般道路的交通事故。高速公路不良路况的实时识别,对高速公路运营安全与效率具有重要意义。传统的高速公路信息识别方法,多需要布设固定的检测设备,无法实现高速路网的覆盖。随着手机和移动通信网络的普及和覆盖率提高,利用手机作为探测器的交通信息识别方兴未艾,是智能交通研究的重点内容。本文研究了利用车载手机定位信息的高速公路特殊路况识别方法,围绕此课题主要做了以下几点研究:第一,参阅大量的国内外文献资料,分析国内手机的普及率和高速公路运行特性,论证利用手机定位方法识别高速公路路况信息的可行性,并进行了高速公路路况识别方案研究。第二,研究了高速公路数据采集方法,通过分析各种定位技术的适用性,确定信息采集方式,然后根据高速公路运行特性进行数据筛选,最后利用地图匹配技术,得到修正过的手机定位数据,用作系统识别。第三,研究了利用模糊聚类分析的高速公路车辆识别方法和路况识别方法,确定了系统初始的判别关键参数指标。并根据研究的识别方法,利用MATLAB分不同的情况进行仿真数据分析,取得较好的识别效果。最后,论述了研究内容的实例应用案例,详细叙述了基于研究技术的系统功能实现过程。本文主要创新点包括:第一,利用模糊聚类分析进行高速公路独立车辆识别,并采用(Fλ-Fα)差值最大的F检验方法,确定最佳聚类阈值和聚类结果。第二,高速公路车辆识别,车型划分速度指标的确定。第三,基于模糊聚类识别的高速公路特殊路况识别及事故车辆特性指标的确定。