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摘要:
低等级公路环境下的行车速度变化特征比较复杂,已有的基于几何线形指标的车速模型不足以全面地表述这种特征.通过大量实车实验发现,低等级公路环境下驾驶人所采用的行车速度和其视觉感知到道路条件之间存在很好的相关性.驾驶入感知的道路条件分为视觉车道信息和视觉路侧环境信息.采用Catmull-Rom样条曲线拟合的视觉车道模型能够反应驾驶人感知的低等级公路几何特征,根据视觉车道模型形状参数,使用遗传算法优化BP神经网络(GABP)建立了基于几何信息感知的几何车速模型.同时,基于路侧环境信息利用Logistic回归模型建立了路侧车速修正模型.将上述模型结合起来,形成了基于驾驶人视觉感知的低等级公路行车车速预测方法.由此方法计算的驾驶人行车速度与实测情况吻合性好,能够很好地描述驾驶人在低等级公路环境下通过对道路条件视觉认知而产生行车速度的行为特征,是低等级公路运行车速预测计算的一种有效方法,不仅可以作为道路安全评价的基础,也可以为基于行车速度的公路几何设计提供有力支持.
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文献信息
篇名 基于驾驶人视觉感知的低等级公路行车速度预测
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 低等级公路 视觉车道模型 行车速度 视觉路侧环境 GABP神经网络
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 交通运输工程
研究方向 页码范围 362-368
页数 7页 分类号 U412.36+6
字数 5265字 语种 中文
DOI 10.11908/j.issn.0253-374x.2017.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈雨人 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 61 358 10.0 16.0
2 余博 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 3 10 1.0 3.0
3 付云天 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
低等级公路
视觉车道模型
行车速度
视觉路侧环境
GABP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
总下载数(次)
15
总被引数(次)
105464
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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