震后城市道路阻断模型

以空间遥感技术获得的路网信息为基础,以模糊数学为理论,划分道路阻塞点模糊阻断状态、路段模糊阻断状态,进而构筑路网的模糊阻断状态,提出模糊的阻断状态连通度和连通可靠度的概念,建立数学模型,研究计算方法,并以此对震后路网各种交通手段的连通可靠性进行评价,通过6节点、8路段、29个堵塞点的网络实例验证模型,结果表明完全阻断、行人可通过、自行车可通过、人力营运车可通过、私人汽车可通过、大型车辆可通过和完全畅通各个状态的连通可靠度分别为1、1、1、0.636、0.171、0和0.

计及道路阻断的智能消防机器人路径规划策略

合理的运行路径规划对保障智能消防机器人的可靠运行意义重大。针对消防机器人路径规划问题,文章在对A-Star算法原理及动作过程进行深入分析的基础上,建立了适用于智能消防机器人的路径规划模型。之后,考虑到火灾现场存在的道路阻断问题,文章基于贪婪思想,提出了一种智能消防机器人路径修正策略。仿真结果表明,所提智能消防机器人路径规划与修正方案能够较好地解决火灾现场存在的道路阻断问题,有效提升消防机器人路径规划的合理性与可靠性。

基于高斯混合隐马尔科夫模型与人工神经网络的紧急换道行为预测方法

为了有效降低因驾驶员紧急换道行为而诱发的交通事故,提高道路交通事故链阻断效率,提出一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMM-HMM)和人工神经网络(ANN)的紧急换道行为预测方法。首先利用GMM-HMM对车辆行驶状态以及驾驶行为连续观察序列进行换道意图辨识,采用ANN预测下一时段的驾驶行为,再预测换道过程中的横向加速度变化率,从而判断紧急换道的危险程度。驾驶员在环仿真实验及实车实验结果表明,该方法预测避险成功率达92.83%,实验避险成功率达90.32%。该方法能有效地对紧急换道行为进行提前警告与干预。