?

市區(qū)車(chē)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(chē)輛的自動(dòng)追蹤測(cè)試需要解決很多問(wèn)題，如圖像識(shí)別、目的地定位、實(shí)時(shí)路況分析等。智能協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是一個(gè)可以不斷通過(guò)自學(xué)習(xí)而進(jìn)行優(yōu)化的系統(tǒng)，根據(jù)采集的信號(hào)樣本不斷豐富算法，通過(guò)概率優(yōu)化的方法計(jì)算目標(biāo)軌跡。借鑒人工智能的理論，觀測(cè)并記錄目標(biāo)前一時(shí)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(jì)算的依據(jù)，通過(guò)位置信號(hào)與目標(biāo)模型互補(bǔ)，并在概率論的幫助下推斷目標(biāo)下一時(shí)刻的位置。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，還將道路環(huán)境、時(shí)間、天氣作為影響交通的關(guān)鍵因素，如冬季雨雪天氣會(huì)影響道路的通暢性。

在計(jì)算模型上，不同于單獨(dú)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和序列模型，采用兩個(gè)模型相結(jié)合的方式做為研究對(duì)象，同時(shí)保證模型一直處于動(dòng)態(tài)優(yōu)化的過(guò)程中。在市區(qū)道路上，在劃分的網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)設(shè)計(jì)觀察器，然后將信息通過(guò)車(chē)輛網(wǎng)發(fā)送到車(chē)輛上。車(chē)輛追蹤過(guò)程中，只要有一個(gè)觀察器發(fā)現(xiàn)了地面上的移動(dòng)目標(biāo)，則通過(guò)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(hào)傳送給追蹤車(chē)輛指導(dǎo)追蹤。觀測(cè)監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔為5s，對(duì)于每個(gè)目標(biāo)，系統(tǒng)都會(huì)標(biāo)記出5條路線：1條走過(guò)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(guò)這些路線的疊加，可以清楚地顯示預(yù)測(cè)結(jié)果與車(chē)輛運(yùn)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