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。這種需求推動了車道道路網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展。地圖數(shù)據(jù)庫模型是真實道路網(wǎng)絡(luò)的一個抽象和簡化。在構(gòu)建地圖數(shù)據(jù)庫模型時，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動過程中其位置和速度的連續(xù)性。同時，在道路交叉點的建模中，常使用軌道或虛擬車道描述，但這些方法卻會使其在復(fù)雜交叉路口的精度很低。

針對上述數(shù)字地圖存在的缺點，提出了一種新穎的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型。通過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、結(jié)束點等信息）、建立道路交叉點模型來建立所提出的車道道路網(wǎng)絡(luò)模型。該模型是對現(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)的各個方面，如導(dǎo)航系統(tǒng)可以在交叉點處更精確地確定車輛位置，并且能更好地提供對其它運動車輛的預(yù)測；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和結(jié)束點以及車道變化寬度等車道特征。在單個車道上和實際道路上對所提出模型的準(zhǔn)確性和實用性進(jìn)行了驗證。在單個車道上的測試表明，所提出的方法能提取有效的、高精度的車道網(wǎng)絡(luò)特征；在實際道路上的測試表明，所提出的方法對車道道路網(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