城市交通环境下适于无人车的GIS数据库构建与应用研究

发布时间：2017-08-14 10:31

  本文关键词：城市交通环境下适于无人车的GIS数据库构建与应用研究

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【摘要】：无人地面车辆作为智能交通系统的研究热点，将通过其高智能性减少交通事故，改善交通拥堵，提高城市交通系统的运行效率。在其关键技术研究中，环境感知是重点研究课题之一。日益复杂的城市交通环境使无人车需要感知诸多的交通信息，无疑增加了感知难度。而地理信息系统（GIS）具有强大的地理信息存储与管理能力，将对无人车的环境感知起到关键作用。 以城市交通环境中辅助无人车自主驾驶为研究目的，本文针对无人车在城市交通环境中行驶的感知需求提出GIS数据库的构建方法，并从地图匹配算法和路径规划算法两方面验证GIS数据库的适用性和有效性。本文完成的主要研究成果包括： （1）针对城市交通环境，分析无人车的感知需求，建立道路网络模型，构建适于无人车自主驾驶的GIS数据库，存储与无人车感知和决策相关的交通信息。 （2）利用基于图形学的地图匹配算法，将无人车实时行驶位置准确匹配到GIS地图的某条道路上，并由GIS数据库为其提供周围局部环境的交通信息。 （3）基于RBF神经网络建立路段通行时间预测模型，利用该模型预测各路段的通行时间。借鉴贝叶斯理论的更新思想，利用实际跑车实验获得的通行时间数据，更新各路段预测通行时间，，以提高预测精度。在此基础上提出基于GIS数据库的最短时间路径规划算法和基于概率意义的路径选择方法，并通过仿真实验验证算法的有效性及GIS数据库的适用性。 仿真实验证明，本文提出的GIS数据库能够较好地辅助无人车自主驾驶，完成城市交通环境下的行驶任务。
【关键词】：无人车 地理信息系统 数据库 地图匹配 路径规划
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;P208
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 无人车技术发展概况11-13
• 1.3 GIS应用于无人车的研究现状13-14
• 1.4 本文研究内容及组织结构14-16
• 第2章 GIS数据库的构建16-29
• 2.1 无人车实验平台16-18
• 2.2 无人车感知需求分析18-19
• 2.3 道路网络模型19-21
• 2.3.1 传统道路网络模型19-20
• 2.3.2 道路网络模型的改进20-21
• 2.4 GIS数据库的构建21-28
• 2.4.1 GIS简介21-23
• 2.4.2 GIS数据库构建流程23-24
• 2.4.3 属性信息的设置24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于GIS数据库的道路匹配29-39
• 3.1 地图匹配算法30-31
• 3.1.1 地图匹配算法简介30
• 3.1.2 存在的主要问题30-31
• 3.2 基于图形学的地图匹配算法31-36
• 3.2.1 候选路段集的确定33-35
• 3.2.2 最佳匹配路段的确定35-36
• 3.3 实际跑车实验验证及结果分析36-37
• 3.3.1 实验设计36
• 3.3.2 结果分析36-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 基于GIS数据库的路径规划算法39-61
• 4.1 路段通行时间的预测39-47
• 4.1.1 RBF神经网络40
• 4.1.2 基于RBF神经网络的路段通行时间预测模型40-45
• 4.1.3 模型应用与仿真分析45-47
• 4.2 路段通行时间的更新47-48
• 4.3 基于GIS数据库的最短时间路径规划48-57
• 4.3.1 Dijkstra算法48-50
• 4.3.2 最短时间路径规划算法50-54
• 4.3.3 仿真分析54-57
• 4.4 基于概率意义的路径选择方法57-59
• 4.4.1 路径选择方法描述57-58
• 4.4.2 仿真分析58-59
• 4.5 本章小结59-61
• 第5章 GIS数据库应用平台设计61-67
• 5.1 GIS数据库应用平台总体设计61-62
• 5.2 GIS数据库应用平台功能模块简介62-67
• 5.2.1 地图匹配功能模块62
• 5.2.2 路段通行时间预测功能模块62-64
• 5.2.3 路径规划功能模块64-67
• 结论67-69
• 参考文献69-74
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单74-75
• 致谢75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：672256