Идентификация параметров движущихся транспортных средств

• Автор: Обертов, Дмитрий Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 122 с. : ил.

Оглавление
Введение

1 Обзор и анализ технологий и методов обнаружения и мониторинга ТС

1.1 Обзор аналогов и описание проблемы

1.1.1 Интеллектуальные транспортные системы

1.1.2 Системы обнаружения и мониторинга ТС

1.1.3 Применение идентификации классов ТС и описание проблемы

1.1.4 Существующие схемы классификации ТС

1.1.5 Необходимость разработки системы

1.2 Результаты анализа

1.3 Выводы по разделу
2 Оценивание скорости ТС с использованием магнитометра
2.1 Введение. Задача оценки скорости ТС
2.2 Теоретические основы
2.3 Описание метода
2.4 Обработка сигнала
2.5 Алгоритм определения классов ТС
2.6 Алгоритм оценки скорости ТС
2.7 Результаты эксперимента
2.8 Выводы по разделу
3 Обнаружение ТС с помощью акселерометров
3.1 Мотивация для разработки
3.2 Реализация алгоритма
3.3 Результаты экспериментов
3.4 Выводы по разделу
4 Алгоритм идентификации классов ТС с помощью акселерометров

4.1 Введение. Классы ТС
4.2 Реализация алгоритма и результаты экспериментальных исследований
4.3 Неправильная классификация
4.4 Выводы по разделу
5 Выбор параметров алгоритмов обнаружения и идентификации методами временного и спектрального анализа
5.1 Временной анализ
5.2 Спектральный анализ
5.3 Результаты исследования
5.3.1 Условия эксперимента
5.3.2 Результаты временного анализа
5.3.3 Результаты спектрального анализа
5.3.4 Фильтрация с применением эллиптического полосового фильтра
5.4 Рекомендации по применению
5.5 Выводы по разделу
Заключение
Список литературы
А Программное обеспечение
А.1 Программная среда Матьав. Краткое описание
А.2 Тексты МлтьАв-программ обработки данных с акселерометров
А.З Тексты МАТЬАВ-программ обработки данных с магнитометров
В Классификация колесных баз транспортных средств

Введение
Интеллектуальные транспортные системы (ИТС), интеллектуальные дороги - это термины, которые относятся к взаимодействию и связи между транспортной инфраструктурой и транспортными средствами (ТС). ИТС предоставляют возможности для контроля дорожного движения в целях повышения безопасности, уменьшения пробок на дорогах, ведения статистики движения, определении классов транспортных ТС, контроля скорости и других приложений. Они помогают предотвращать опасные ситуации на дорогах и сохранять много человеческих жизней, поэтому разработка и внедрение ИТС является акуальной задачей, имеющей все возрастающее значение [1].
Использование ИТС предназначено для повышения безопасности движения, сокращения заторов и пробок, улучшению доступа к туристической информации и транзиту, снижения пагубного воздействия на окружающую среду.
Существенным элементом ИТС являются детекторы дорожного движения, представляющие первичную информацию о характеристиках транспортных средств (ТС), движущихся по дороге. Различные типы детекторов дорожного движения имеют различные компоненты, но в их структуре можно выделить общие функциональные узлы: датчик, микропроцессор и устройство хранения информации. Новые технологии обнаружения и мониторинга ТС постоянно разрабатываются и улучшаются уже существующие технологии, предназначенные для обнаружения ТС, их идентификации, учета трафика, определения направления и траектории движения ТС, измерения массы и осевой нагрузки движущихся автомобилей, контроля скорости и бокового положения ТС.
Актуальность исследования. Обнаружение, определение классов и скорости ТС является важным компонентом безопасности дорожного движения. Это необходимо для составления статистики и анализа движения различных ТС в соответствии с их типами. Некоторые ТС не могут двигаться по определенной полосе, мостам и т.д. Статистика может быть использованы и для принятии мер по разгрузке транспортной сети на основе адаптивного регулирования работы светофоров и информационных табло. Поэтому разработка системы и алгоритма, которые бы с большой производительностью и надежностью могли бы работать в различных погодных условиях, в любое время дня и ночи является актуальной. Также желательно обеспечить бес-контактность измерений, что даст возможность продлить срок эксплуатации системы, уменьшить количество переустановок оборудования и вмешательства людей в дорожное движение. Снижение количества переустановок существенно и для уменьшения перерывов в эксплуата-

Рисунок 1.1 — Наиболее важные параметры транспортного средства: направление движения, колесная база и боковое смещение, средство также является важным.
Скорость и направление движения ТС (курсовой угол) ТС. Данные параметры (см. рисунок 1.1) являются важными параметрами для определения транспортных сценариев и обеспечения помощи водителю, например, чтобы водитель замедлил автомобиль на повороте, на котором дорожное покрытие покрыто льдом, или текущая скорость может привести транспортное средство к заносу или аварии. Кроме того, курсовой угол может быть полезен, чтобы определить намерения водителя, такие как перестроение или обгон ТС.
Колесная база ТС. Объединяя оценки количества осей ТС и скорость автомобилей, легко оценить колесные базы ТС (расстояния между соседними осями ТС), которые являются показателем для идентификации классов ТС, например, автобусы , можно легко отличить от легковых автомобилей только определив расстояние между осями.
Боковая положение ТС. Боковое положение (см. рисунок 1.1) имеет решающее значение для предвидения возможных несчастных случаев или опасных ситуаций. По оценке боковых положений ТС на дороге, можно также определить, в какой полосе движения транспортное средство или же водитель меняет полосу движения. Обладая этой информацией, можно, например, прогнозировать аварии и опасные маневры обгона.
Нагрузка на ось ТС. Нагрузка на ось также является параметром для определения классов автомобилей. В соответствии с нагрузкой на ось, ТС можно легко отличить тяжелые ТС от легких. Данная информация может быть важной, когда речь заходит о прогнозировании