行人违章过街变速行为研究

来源 :大连交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:power_gq
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为消除行人违章过街给城市交通系统带来的安全隐患,选取了7个信号控制交叉口,结合实地调研,研究了违章行人过街时的速度变化特性.数据显示:人行横道长度、车辆干扰程度、行人瞬时速度及补偿速度等是影响行人违章过街速度变化的主要因素.在此基础上,建立违章过街速度的梯度模型,进一步基于多元Logistic方法构建行人违章过街速度变异性的预测模型.结果表明该模型对违章行人加速行为的预测精度为92.6%,整体预测精度达到80%.
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小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数据显示,该算法成功降低有用信号的畸变失真,在信噪比的评价标准下,相比其他算法效果提升5%~10%,在均方根误差的评价标准下,相比其他算法效果提升16%~20%,有较好的实用价值.
针对多对多的雷达与雷达对抗信号级仿真系统难以扩展的问题,实现了一种基于信号描述字的雷达与干扰仿真方法.首先,分析了相参脉冲串目标回波数字仿真理论与方法;以此为基础,对数字信号的仿真过程进行拆分,提炼了信号描述字的组成要素;然后凝练得到5类信号描述字,并讨论了信号描述字如何适应信号样式多样性的问题;最后,通过两部雷达和两部干扰机的对抗仿真实例,验证了方法的有效性和对于多对多雷达对抗信号级仿真的适应性.
针对导弹纵向通道存在干扰影响的问题,设计了一种复合控制方案.首先,选取超螺旋干扰观测器估计未知干扰,并设计积分滑模控制器补偿输入干扰产生的影响;其次,基于微分对策理论,结合自适应动态规划算法,设计单评价神经网络在线求解自适应最优控制器来抑制非匹配干扰,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最后,对导弹纵向动力学进行建模仿真,验证了所提复合控制策略的有效性.
针对机载电子对抗系统外场使用保障数据具有大样本、随机截尾以及数据来源多等特点,提出一种基于外场使用保障数据的电子对抗系统可靠性持续评价方法.首先,分析了机载电子对抗系统可靠性持续评价步骤;其次,给出外场使用保障数据的收集、分析与核查方法;然后,构建基于使用保障数据的设备级和系统级可靠性评估模型;最后,结合某电子对抗系统实例分析,验证所提方法的正确性.
为了提高机载光电稳定平台的动态性能及稳定精度,提出了一种非线性积分滑模的控制方法,该方法可以解决传统滑模具有的稳态误差及传统积分滑模超调量大、调节时间长以及暂态性能恶劣等问题;采用改进的指数趋近律,可加快响应速度并减小抖振.另外,将非线性积分滑模面引入滑模观测器,提高了系统的抗扰能力.仿真结果表明,与传统滑模、传统线性积分滑模相比,该方法可以无超调、更快、更准确地跟踪输入指令,并且瞄准线稳定精度相较于传统滑模提高28.43%.因此,所设计的控制方法既提高了系统的动态性能,也提高了平台的稳定精度.
针对BP神经网络在双目相机标定时受到初始权值和阈值的影响,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络对双目相机进行标定的方法,通过对遗传算法的交叉和变异概率进行改进,采用世界坐标值直接对比度使得数据更直观,实验证明可以获得更高的精度.
对多元探测的灵敏度模型进行研究,结合探测信噪比、探测概率和虚警率等推导建立了该模型,并进行实验验证,证明了该模型的准确性.在此基础上,仿真分析不同探测条件下,APD单元数、脉冲累加次数、填充因子和死时间对探测灵敏度的影响,为多元APD的选型提供理论依据.结果显示,脉冲累加次数为6时,填充因子越大,死时间越小,测距性能越好.在高背景噪声下,APD单元数的增加对探测灵敏度的提升效果显著.在低背景噪声下,采用4元APD就可以达到较好的测距效果.
增强飞行视景系统(EFVS)作为机载复杂电子系统,其常规失效分析复杂易出错.基于此,引入形式化建模概念,提出了一种基于故障耦合模型的EFVS形式化建模方法.通过EFVS功能交互模型,明确系统失效传播模式;对该系统的架构和数据流进行抽象,分层建立该系统的故障耦合形式化模型;引入模型检验工具对系统模型进行验证,并结合典型的系统失效状态进行自动化运算,获取该失效状态的故障树最小割集.结果表明,所提方法自动化程度高,有助于提高EFVS失效分析过程的效率.
针对四旋翼无人机姿态控制过程中存在模型不确定和外界风干扰的问题,提出了一种内外环控制算法.内环设计了自抗扰控制器,利用扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈控制器实时估计和补偿系统的总扰动;外环设计了非奇异终端滑模控制器来提高系统的响应速度;并对内外环的控制算法进行了稳定性证明.由姿态角跟踪仿真结果表明,所设计的控制器具有较高的跟踪精度和良好的抗干扰能力,能够有效实现四旋翼无人机的姿态控制.