基于随机森林的路侧激光雷达最优布设方法研究

为了进一步提高公路智能化建设水平,需要重视公路与车路协同技术的有效结合,而激光雷达作为新兴的高精度传感器,已成为车路协同系统的重要组成部分。为合理布设路侧激光雷达,提出了一种基于随机森林的路侧激光雷达布设方法。首先,利用随机森林分别对选取车道宽度、激光雷达与道路的安装距离等多元数据进行了影响机制分析。其次,在随机森林算法、机器学习库和数据分析库的基础上,使用现有的激光雷达布设方法数据训练出了预测模型,该模型以输入的车道宽度、激光雷达与道路的安装距离预测出的激光雷达的安装高度、安装倾角和两相邻激光雷达的安装距离为最优布设方法数据。最后,对其他场景下的最优布设方法数据进行了实例验证,随机森林算法能使激光雷达在保证不间断检测的前提下,大幅度提高道路车辆的检测精度,可为路侧激光雷达的布设提供参考。

基于岸基激光雷达的水位智能监测技术

针对传统水位监测方法耗费人力物力极大且难以满足夜间、雨天等恶劣环境下实时监测的难题,基于激光雷达研发水位智能监测技术,通过在岸基搭建激光雷达数据采集平台,以相对水平角和垂直方位角为参数选择感兴趣区域;研发算法分析用户数据报协议(user datagram protocol, UDP),自行解析雷达数据,提取水面有效点云信息;拟合离散点云,构造水面方程,计算水位高度,并修正。对该算法进行实地试验,试验结果表明,本研究提出的水位智能监测技术可有效进行水位监测,平均绝对误差为0.057 m,均方根误差为0.073 5 m,平均百分比误差为7.588%。

基于主客观组合赋权评价技术的雷视一体机安装方案优选

对雷视一体机安装位置、旋转角度等进行试验分析,基于主客观组合赋权评价方法提出一种较优的解决方案。在设计安装方案之前,分析影响安装方案的主要因素并作为单一变量设计5组工况;根据搭建的雷视一体机平台进行数据采集分析,选取9个指标构建评价体系;提出基于方差最大化主客观组合赋权法和基于熵权逼近理想解排序法对各安装方案进行综合评分和优选。选取2个实地场景进行试验验证,结果表明,提出的评价技术可成功地优选安装方案,但根据不同的安装场景,如车道宽度、安装高度等,安装优选方案会有所调整。本研究能够实现雷视一体机在道路上的布设优化,具有一定推广应用价值。