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基于车载设备的交通数据采集与融合方法研究

更新时间：2020-03-18 03:45:13 大小：5M 上传用户：zhengdai查看TA发布的资源 标签：数据采集 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

交通数据采集系统作为智能交通运输系统的子系统，对我国经济建设、交通运输安全和环境保护等有着深远的意义。基于车载设备的交通数据采集方法不仅可以采集车辆的动态数据，还可以使用无线通信的方式检测车辆信息，获取更为丰富的交通数据。

  研制基于STM32单片机的车载设备和路侧设备，选取GPS模块采集车辆的行驶数据，使用nRF24l01无线模块实现车路设备通信，采用GPRS模块实现远程数据传输，完成设备选型及硬件设计。在硬件设备的基础上，编写单片机程序、服务器程序和Web界面程序，经实验测试系统实现基本的交通数据采集功能。采用地图匹配算法确定车辆在道路上的实时位置，进而提取匹配路段的交通数据。采用模糊逻辑推理方法对车辆行驶轨迹进行地图匹配，相比传统地图匹配方法效果更好，但在交叉口匹配阶段该方法出现明显匹配偏差，通过改进模糊逻辑地图匹配算法减小交叉口匹配偏差。经实验验证改进的模糊逻辑地图匹配算法在交叉口匹配阶段较真实地还原车辆的行驶轨迹。在车载设备和路侧设备采集数据的基础上，结合地图匹配算法分析被测路段的交通数据，并对系统中存在的异常数据进行处理，通过实验获取了被测路段的交通量、交通流密度和空间占有率等交通数据。

  为了提高交通数据采集精度及可靠性，研究误差权重法、PSO权重法和LS-SVM的多源数据融合方法。误差权重法以各类传感器测量值均方根误差作为各类测量值权重判定依据，PSO权重法以粒子群最优解表示各类测量值的权重值，LS-SVM方法使用样本数据训练系统模型，训练后的模型用于数据融合。在算例分析中，以车载设备、路侧设备和视频设备测量的数据作为测量值进行数据融合实验，实验结果表明融合值比测量值更接近真实值，相比于误差权重法和PSO权重法，LS-SVM方法的融合效果更好。

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