用于智能交通系統(tǒng)的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型分析

用于智能交通系統(tǒng)的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型分析

隨著智能交通系統(tǒng)（如車載導(dǎo)航系統(tǒng)和智能停車系統(tǒng)等）的廣泛應(yīng)用，需要大量車輛在道路網(wǎng)絡(luò)上連續(xù)且準(zhǔn)確的定位信息。這種需求推動(dòng)了車道道路網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展。地圖數(shù)據(jù)庫(kù)模型是真實(shí)道路網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)抽象和簡(jiǎn)化。在構(gòu)建地圖數(shù)據(jù)庫(kù)模型時(shí)，行車道內(nèi)的行車線總是被忽略；數(shù)字地圖并不能保證車輛在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中其位置和速度的連續(xù)性。同時(shí)，在道路交叉點(diǎn)的建模中，常使用軌道或虛擬車道描述，但這些方法卻會(huì)使其在復(fù)雜交叉路口的精度很低。

針對(duì)上述數(shù)字地圖存在的缺點(diǎn)，提出了一種新穎的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)使用逐步稀疏算法獲取車道曲線的車輛軌跡、在給定精度下提取車道的參數(shù)（車道寬度、起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)等信息）、建立道路交叉點(diǎn)模型來(lái)建立所提出的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型。該模型是對(duì)現(xiàn)有模型的改進(jìn)，以均勻和精確的方式表示道路和交叉口，其可應(yīng)用在智能交通系統(tǒng)的各個(gè)方面，如導(dǎo)航系統(tǒng)可以在交叉點(diǎn)處更精確地確定車輛位置，并且能更好地提供對(duì)其它運(yùn)動(dòng)車輛的預(yù)測(cè)；ADAS系統(tǒng)（如防碰撞系統(tǒng)）基于此數(shù)字地圖可具有更好的精度和實(shí)現(xiàn)安全性。

利用激光掃描儀和攝像機(jī)等確定車道的開始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)以及車道變化寬度等車道特征。在單個(gè)車道上和實(shí)際道路上對(duì)所提出模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性進(jìn)行了驗(yàn)證。在單個(gè)車道上的測(cè)試表明，所提出的方法能提取有效的、高精度的車道網(wǎng)絡(luò)特征；在實(shí)際道路上的測(cè)試表明，所提出的方法對(duì)車道道路網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行有效的建模。

刊名：Transportation Research Part C（英）

刊期：2016年第71期

作者：Tao Zhang et al

編譯：王瑩