基于自适应网格密度算法的出行模式时空分析

针对出租车GPS原始轨迹数据中噪声和传统密度算法对大数据处理成本高,参数选择困难,易影响聚类效果等缺陷,给出了轨迹数据预处理方法和提出了一种基于自适应网格密度大数据区域挖掘算法。研究结果表明,自适应网格密度算法,能够有效地避免参数调节环节,样本空间适应性强,聚类质量高,与通常密度聚类算法相比,计算量小,计算效率高,给出的重庆市居民出行方式时空特征,符合实际,有应用价值。

基于出租车轨迹活跃度的北京市商业空间选址推荐

出租车轨迹反映地区的热点强度和交通拥堵程度,在居民出行、交通管理、商业选址等方面得到广泛的应用。利用北京市出租车轨迹数据实现了不同区域道路车频监测,提出了改进的OD矩阵(Origin-destination Matrix)算法实现了车辆轨迹信息的提取和鉴别。该算法在原有OD矩阵算法基础上增加了区域密度分析、数据清除干扰和函数模型的转换,解决了原先使用OD矩阵不确定性及复杂性问题,提高了商业空间选址推荐精度。算法通过Google Earth地图对所选区域进行结果验证,其商业推荐精度优于原算法。

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法

为了获取市区路网的交通状态,提出了一种基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法。该方法采用GPS定位设备获取出租车的行驶数据,然后结合数字地图数据对其中的位置数据进行修正,并采用A*启发式搜索算法对出租车进行跟踪,最终通过计算出租车跟踪路径在所覆盖路段上的置信参数来实现对市区路网交通状态的估计。基于上海市的出租车GPS调度数据和市区路网数字地图数据的应用实例验证了这一方法的可用性。

基于聚类算法的出租载客点时空分布特征研究

出租车作为城市重要的公共交通工具,其运行产生的轨迹数据有助于我们探究城市人口活动规律。本文首先根据研究区域内数据分布特征,对传统DBSCAN聚类算法进行了参数优化,并对出租车载客点数据进行了聚类分析;然后使用核密度分析方法对出租车载客热点区域进行了热度评估;最终对热点区域进行分日期、分时段差值及可视化,分析了研究区域内出租车载客点的聚集分布状态,以及不同日期、不同时段出租车载客区域的时空分布变化。研究结果反映出了城市内居民出行的规律及变化特征,本研究不仅为出租车司机寻找顾客提供参考,而且还对分析城市功能区、优化城市公共交通系统运行起到辅助作用。

基于多摄像机的航空器滑行冲突检测研究

对机场场面航空器滑行冲突检测进行了研究,分析了基于多摄像机的航空器滑行冲突检测流程,基于图像识别和目标跟踪技术,提取航空器的滑行轨迹,提出了基于DCPA(distance of closest point of approach)和TCPA(time of closet point of approach)的滑行冲突检测模型,开发了基于多摄像机的航空器滑行冲突检测原型系统并应用于西南某通航机场;实验结果表明,基于多摄像机视频目标跟踪和冲突检测模型可有效地检测机场场面航空器的滑行冲突,可作为中小机场主要监视手段以及大型机场场监雷达系统的辅助,防止航空器机场滑行冲突,提高机场场面运行安全和效率。

细菌微机器人研究进展

随着微机电系统和机器人技术的发展,微机器人成为国内外研究的热点。细菌鞭毛马达作为微驱动器,从而有效地克服了引线和电池供能给微机器人发展所带来的不足,因此细菌微机器人成为当前微机器人领域中一个重要前沿分支。本文介绍了细菌微机器人系统的相关背景和研究现状,阐述了细菌微机器人的关键技术,指出了细菌微机器人的潜在应用及未来发展趋势。

飞机牵引滑行入港安全运动路径生成及其轨迹跟踪控制方法

针对飞机紧急降落后无法继续利用自身动力滑行入港场景,研究使用牵引车牵引其滑行入港的方式,考虑牵引滑入时机轮与机场跑道及滑行道边缘的安全净距,分别提出适用于机型-机场匹配时的牵引车-飞机系统的铰接点过中心线(HPOC)法和不匹配时的飞机主起落架几何中心过中心线(GCOC)法,并基于2种方法建立运动学模型,在净距及飞机前轮转角约束下对系统转弯滑行入港运动进行轨迹规划。基于GCOC法建立连续非线性系统的轨迹跟踪模型,通过线性二次调节器(LQR)对不同权重系数及存在初始偏差的轨迹跟踪问题进行了研究。结果表明:牵引车以HPOC法牵引飞机在与其机型不匹配的机场滑行入港时,机轮会发生碰撞危险;而采用GCOC法时其运动轨迹可以满足跑道及滑行道边缘的安全净距要求。在对系统进行轨迹跟踪控制时,当将飞机主起落架几何中心的横、纵坐标权重系数 Q_(1)、Q_(2)及表示飞机姿态的角度权重系数 Q_(3)均设为100,而表示牵引车姿态的角度权重系数 Q_(4)设为0时,即:Q=(100,100,100,0),该方法可将实际牵引滑行入港轨迹与参考轨迹的偏差保持在0.05~0.1 m以内,且能够在10 s左右抑制系统状态变量误差,并使控制变量达到稳定;同时能够在12 s左右修正系统的初始偏差,相较于单机偏差修正的10 s,具有可接受的效果。

结合Canopy-K-means算法和出租车轨迹数据的公交车站预测方法

公共交通轨迹的规划和站点确定是很困难的,而出租车的GPS数据用处很大,能够挖掘出人们活动的热点,因此利用出租车的GPS数据有助于规划公交站点。本文基于武汉市出租车轨迹数据,提出了一种基于Canopy-K-means算法的公共交通站点的预测方法。该方法通过引入Canopy-K-means改进聚类算法,得到客源地的出行热点区域,并将该区域和已有公交站点对比,分析公交站点存在的合理性;然后采用数理统计的方法,对客流量的时空分布特征进行研究。采用武汉市2014年7月31日—2014年8月12日2064台出租车的GPS坐标数据进行研究,试验结果表明:该方法能有效判断公交站点位置的合理性,为公交车发车频率提供辅助决策支持。

基于机场地面运行结构的航空器目标跟踪算法研究

为解决机场场面冲突问题,提高机场场面动目标的跟踪精度,研究了在跑滑系统约束下机场场面航空器跟踪算法中的过程噪声修正方法,结合航空器地面运行以及场面结构特点,以交互式多模型算法为基础形成新的改进算法,从而实现对场面单一航空器的识别跟踪;仿真结果显示,加入管制指令约束和场面结构约束的IMM算法能更好地对机场场面运行的航空器进行精确跟踪,有效降低了跑道和滑行道方向上的跟踪误差。

复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析

借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征,进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互。结果显示:节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同,其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异。城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象,并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征。

全翼布局太阳能无人机滑跑特性分析与控制

以全翼布局太阳能无人机为研究对象,针对其滑跑过程中没有前轮转向伺服和方向舵等进行控制的问题,提出了采用螺旋桨动力差动进行滑跑控制的方法。首先,建立了起落架前轮自由转向和前轮固支2种布局形式的全翼布局太阳能无人机滑跑模型,并对其在不同速度下的滑跑特性进行分析。然后,基于线性自抗扰控制方法设计了以螺旋桨动力差动为控制输出的偏航角控制器。最后,通过改进向量场轨迹跟踪方法,设计了适合起降滑跑的直线轨迹跟踪器。仿真结果表明,所设计的控制器能够对全翼布局太阳能无人机的起降滑跑过程进行有效控制,并具有较好的鲁棒性。

基于多因素排序的南京市出租车乘客候车热点区域挖掘方法

随着技术的不断发展,智能交通系统受到了广泛的关注,对出租车轨迹数据的研究成为智能交通系统中重要的热点方向。利用南京市出租车GPS轨迹数据挖掘乘客候车的热点区域,首先使用聚类算法挖掘乘客候车热点区域的序列,并将热点区域内乘客的平均候车时间、兴趣点的信息熵和距离等作为影响因素,利用多因素排序法对候车热点区域序列进行筛选。最终发现南京市以出租车为出行方式的乘客候车热点区域具有明显的时空特征:在时间上,基本符合居民早出晚归的通勤分布规律;在空间上,乘客候车概率较大的区域主要集中分布于鼓楼—新街口-大行宫等经济、商业最繁荣的中央商务区。同时发现南京市的城市结构布局特征为一个主要的中心城区和多个次要的中心所组成的混合式空间结构,居民的通勤呈现放射状分布和随机分布同时存在的结构形式。研究表明,本文提出的基于多因素排序的出租车乘客候车热点区域挖掘方法是可行、有效的,有利于缓解打车难问题,可为城市交通管理提供决策依据。

基于PageRank算法的出租车需求预测

智慧交通是智慧城市的重要应用领域之一,大城市的交通问题已经成为了世界级的挑战,城市中出租车的合理分配对交通管理和公共安全具有重要意义。城市交通系统可以看为时变的复杂网络,研究发现应用PageRank计算这种时变复杂网络,再建立自回归积分滑动平均模型(ARIMA),可以预测出下一时间间隔热点的乘客量。实验发现每个地区的PageRank值与ARIMA预测的乘客搭乘量呈正线性关系,因此可将PageRank值作为预测出租车需求的度量,应用北京市10 000辆出租车的行车轨迹数据验证了上述规律。

基于典型经验路径库的路径规划算法

出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性。为了挖掘出租车驾驶员的路径选择经验,最大程度地保留经验选择并融合到路径规划算法中,建立了基于典型经验路径库的路径规划算法。首先,通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、载客轨迹信息提取,建立出租车历史载客轨迹集;然后,基于网格划分建立不同时段、不同网格之间的经验路径库;最后,提出了基于典型经验路径库的路径规划算法,并以广州市交通网络和浮动车为实验数据。实验结果表明,该算法得到的路径其行程时间较少,平均速度较高,能够保持道路等级的连贯性,且能适应不同时段的交通情况,更符合个人认知。

基于出租车GPS数据的交通状况分析

随着城市化进程和交通运输业的发展,城市人流量和车流量的日益增多,导致交通的供需失衡,使城市交通拥堵越来越严重,对整个城市的发展造成了制约.本文以四川省成都市出租车GPS轨迹数据为实例,利用时间降维、空载去噪、时间阈值和速度阈值4种方法对数据进行预处理,使用统计学和空间分析结合的综合分析方法,根据出租车路段平均速度、路段内速度变化等信息,分时段对成都市交通状况进行分析,并进行了可视化展示,得出的结果可给出行人或出租车司机提供出行时间及路段组选择提供建议.

基于出租车轨迹的载客热点挖掘

针对出租车运营过程中出现的乘客滞留、出租车分配不均等问题,笔者提出基于密度的聚类算法挖掘载客热点区域的方法,采用基于密度的聚类算法挖掘载客高峰时段出租车载客热点区域。实验结果表明,三天时间中载客高峰时段内聚类得出载客热点的分布特征同样具有重复性和普适性。该方法对于合理规划出租车候客泊位、提高载客率提供了定量的参考依据和理论支持。

新疆短道速滑1000m滑行技术研究

本文采用文献资料调研、录像观察法、专家咨询等方法对新疆短道速滑运动员1000m滑行技术进行了研究。结果表明:(1)新疆短道速滑运动员在1000m比赛中,取得理想比赛成绩的运动员普遍在第1圈超越次数最多,在第6圈超越次数最少,在第6圈之后,又会再次呈现出逐渐增多的态势。(2)在短道速滑1000m比赛的前半程,运动员滑行圈的时间表现为1/4赛最快,B组决赛最慢。在后半程,则为A组决赛最快,1/4赛最慢。(3)新疆短道速滑运动员在1000m比赛中,女子短道速滑运动员在前7圈中的竞争激烈程度要比低于男子。并基于此分析了周期训练结合的安排中的要点问题。以期能够为新疆短道速滑技术训练工作的科学、高效开展提供参考。

某型飞机起飞航迹计算

根据飞机铅垂平面内的质心运动方程,建立飞机地面滑跑和空中上升计算模型,并根据任务要求,计算了某型飞机在两种不同条件下的起飞滑跑距离及空中上升航迹。计算结果表明,两种不同条件下飞机的起飞航迹差异较大。文中提供的飞机起飞航迹的计算方法和结果合理准确,可为飞机安全起飞提供理论依据。

基于大规模出租车轨迹数据的驾驶员居住地挖掘

随着GPS、北斗等定位设备的民用化进程加速和移动终端设备的广泛普及,获取车辆和行人的出行轨迹变得越来越方便。由此产生的从大规模轨迹数据中挖掘人们感兴趣的知识成为当前一个难以突破的技术瓶颈。本文利用出租车轨迹数据,在并行计算平台Hadoop上实现了一种挖掘算法。该算法通过计算出租车活动半径的方法挖掘驾驶员居住地,实验结果表明本算法具有较高的准确率。

顾及交通流量的道路网路划构建方法

针对已有研究主要按照“良好连续性”原则进行stroke的构建,顾及到了道路的几何特征,但在一定程度上忽略了其语义信息的问题,提出了同时顾及几何特征和语义特征的stroke生成方法。选定未处理道路中交通流量最大的路段为起始路段;在节点关联多弧段时筛选出在偏角阈值范围内的道路;将起始路段与交通流量最相似的道路进行连接。实验表明,该方法有效解决了已有stroke构建过程中可能出现的几何分歧路段以及起始路段的选择问题,得到确定的stroke结果。相比传统方法,引入交通流量语义信息后生成的stroke结果更加符合实际连通性。