基于移動(dòng)傳感數(shù)據(jù)并考慮隱私保護(hù)的車輛編組態(tài)勢(shì)逆向推演.pdf

1、隨著汽車保有量的迅猛增加，道路交通系統(tǒng)中人-車-環(huán)境矛盾日益凸顯，道路交通事故頻發(fā)。汽車智能（自動(dòng)和輔助）駕駛系統(tǒng)在避免和減輕交通事故中起到了較好的作用。車輛編組作為構(gòu)成微觀交通流的基本單元，以及交通流理論，特別是汽車主動(dòng)安全研究領(lǐng)域所經(jīng)常涉及的概念，對(duì)其態(tài)勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確辨識(shí)、重構(gòu)是完善交通流理論與加強(qiáng)汽車智能駕駛系統(tǒng)研究的有效途徑。
　　以往相關(guān)研究多是利用固定式傳感器或其它成本較高的儀器采集數(shù)據(jù)，普及率較低且實(shí)驗(yàn)及后續(xù)數(shù)據(jù)處理過程

2、較為繁瑣。全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System， GPS）（特別是手機(jī)GPS）的出現(xiàn)及普及為交通研究者提供了新的數(shù)據(jù)采集方式。與此同時(shí)，在 GPS移動(dòng)傳感數(shù)據(jù)采集、處理過程中涉及的隱私保護(hù)問題，也日益受到人們關(guān)注。如何在保護(hù)隱私前提下有效地應(yīng)用移動(dòng)傳感數(shù)據(jù)，成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究熱點(diǎn)。
　　本文以駕駛員隱私保護(hù)為前提，以推演車輛編組態(tài)勢(shì)為目的，首先，綜合考慮駕駛員興趣感應(yīng)區(qū)域內(nèi)各運(yùn)動(dòng)實(shí)體特征及其操控者類型，

3、建立車輛編組態(tài)勢(shì)的數(shù)學(xué)表達(dá)方式；其次，利用 GPS捕獲車輛過交叉口行程時(shí)間，建立基于貝葉斯決策樹的人車特征動(dòng)態(tài)辨識(shí)模型，識(shí)別車輛不同類型及其駕駛員傾向性；再次，針對(duì)普通城市道路路段場(chǎng)景，利用 GPS移動(dòng)傳感數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛到達(dá)規(guī)律以及動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建車輛編組態(tài)勢(shì)轉(zhuǎn)移的逆向推演模型；最后，對(duì)基于人車特征演化的城市道路網(wǎng)絡(luò)車輛編組態(tài)勢(shì)逆向重構(gòu)方法進(jìn)行研究。驗(yàn)證結(jié)果表明，本文所建模型合理可行，能夠?yàn)榻煌骼碚撆c汽車智能駕駛系統(tǒng)研究提供新思路和