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ITS 数据融合：技术和研究需求
摘要 智能交通系统 (ITS) 基础设施包含传感器、数据处理和通信技术，有助于提高乘客安全、减少旅行时间和燃料消耗，并减少事故检测时间。来自蓝牙® 和基于 IP（蜂窝和 Wi-Fi）通信、全球定位系统 (GPS) 设备、手机、探测车辆、车牌阅读器、基于基础设施的交通流传感器以及未来的联网车辆的多源数据使得多源数据融合能够被利用来对监控或观察的情况产生更好的解释。这是通过减少单个源数据中存在的不确定性来实现的。尽管数据融合 (DF) 已经证明了二十多年，但它仍然是一个与日常交通管理运营相关的新兴领域。迄今为止应用的数据融合技术包括贝叶斯推理、Dempster-Shafer 证据推理、人工神经网络、模糊逻辑和卡尔曼滤波。本文对 ITS DF 应用进行了调查，包括匝道计量、行人过街、自动事件检测、行程时间预测、自适应信号控制以及碰撞分析和预防，并指出了未来研究的方向。迄今为止令人鼓舞的结果不应掩盖在交通管理中广泛部署 DF 之前仍然存在的挑战。
横向和纵向控制
16. 摘要 本报告分析了 AHS 车辆横向和纵向控制的相关要求、问题和风险。本报告介绍了横向和纵向控制自动化的可能演进路径。该演进路径的特点是五种演进代表性系统配置 (ERSC)。本分析从性能和可靠性要求以及部署场景的角度研究了纵向、横向以及最终的横向和纵向组合系统的发展。性能要求分析涵盖了自动控制期间的驾驶员舒适度和接受度问题以及自动和手动控制之间的转换，此外还研究了控制系统的传感器、执行器和控制器要求。道路交通管制员可以通过减少行程时间和避免拥堵来改善交通网络中的交通流量。可靠性要求分析使用 NHTSA 的事故率数据来量化不同级别的车辆自动化的可靠性要求。本报告得出了横向和纵向控制中使用的自动系统的可靠性功能要求。可靠性功能要求使我们能够评估实施这些自动系统所需的冗余度和结构复杂性。这些信息可用于估计建设自动化高速公路系统的成本和难度。17. 关键词 车辆横向和纵向控制、进化代表性系统配置、可靠性要求、冗余度、性能要求、人为因素、容量效益、自动驾驶汽车
横向和纵向控制
16.摘要 本报告分析了与 AHS 车辆的横向和纵向控制相关的要求、问题和风险。本报告介绍了横向和纵向控制自动化的可能发展路径。该发展路径的特点是五种进化代表性系统配置 (ERSC)。本分析从性能和可靠性要求以及部署场景的角度研究了纵向、横向以及最终横向和纵向组合系统的发展。性能要求分析涵盖了自动控制期间的驾驶员舒适度和接受度问题以及自动和手动控制之间的转换，此外还研究了控制系统的传感器、执行器和控制器要求。道路交通控制器可以通过减少行程时间和避免拥堵来改善交通网络中的交通流量。可靠性要求分析使用 NHTSA 的事故率数据来量化不同级别车辆自动化的可靠性要求。本报告推导出用于横向和纵向控制的自动系统的可靠性功能要求。可靠性功能要求使我们能够评估实施这些自动系统所需的冗余度和结构复杂性。这些信息可用于估算构建自动化高速公路系统的成本和难度。17.关键词 车辆横向和纵向控制、进化代表性系统配置、可靠性要求、冗余度、性能要求、人为因素、容量效益、自动驾驶汽车
自动驾驶汽车导航系统的数学技术
摘要：高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用，以确保它们正常，可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人，它使用贝叶斯过滤器，例如Kalman滤波器及其非线性版本（扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器）来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法（如A和Dijkstra的算法）需要找到最佳路线。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT），可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制（MPC）经常使用，因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动，使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外，将来自LiDAR，相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径，减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的，尖端的机器学习方法，自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明，更有能力和更可靠。除了这些方法外，还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中，以帮助他们做出更好的决策，并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习，这些预测对于找到对象，理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。
信头 Ev StOPf Munster III - 德国联邦国防军
2023 年 4 月 26 日在汉斯特的复活小道上为明斯特/洛海德地点的所有士兵提供每日准备时间的邀请和计划主题：“复活节 - 欢乐的理由 - 汉斯特附近的复活小道上的朝圣者发现”每天的准备时间既是运动、停顿，也是沉思。在汉施泰特。利用短途驾车旅行的准备时间，您可以邀请自己沿途一起徒步、观看、思考和交谈。圣斯特凡努斯教堂的一开始的冲动和汉斯特教堂的最后祝福结束了这一天的准备时间。（建议携带背包，以便携带盒装午餐和饮料） 上午 8:30 在圣斯蒂芬努斯开始灵修 上午 9:00 在圣斯蒂芬努斯一起吃早餐 上午 10:00 分发小包装在圣斯蒂芬努斯享用午餐 上午 10:10 自行出发（拼车）前往汉斯特传教中心（行程时间 35 分钟） 10:45 开始在复活小径上徒步旅行下午 12:45 午餐休息并进行讨论 下午 2:30 参观汉斯特传教中心、历史、任务 下午 3:00 在汉斯特教堂集合、结束歌曲和旅行祝福 下午 3:15 自行返回明斯特责任，下午 4:00 返回明斯特，每日准备时间结束，现在可以在以下地址进行注册：Ev.军事教区办公室 Munster I，（地址见上文）Yves Töllner Christian Sell 军事教区 r 教区助理
BI Guido 等人：一种评估基于自然的解决方案的影响的综合建模方法 2673
（美国陆军工程兵团，2021 年）。校准程序通过自动校准每个子流域的参数来执行。如果子流域在出口处有洪水计，则单独校准参数。如果没有，则同时校准多个子流域。校准从上游到下游逐步进行。图 7、8 和 9 显示了八个洪水测量站对飓风马修和佛罗伦萨的模拟水文图。总体而言，两个飓风模型都很好地校准了观测到的水文图趋势。根据表 5 所示的性能指标结果，获得的校准精度良好。校准后的参数显示出特定的趋势，可以比较两种飓风的行为。马修模型校准所需的 CN 值高于弗洛伦斯模型，这可能表明前一次事件期间的前期湿度条件 (AMC) 更潮湿。这一观察结果与其他关于伦伯河这些风暴的研究相符（北卡罗来纳州应急管理部门，2018 年；Doll 等人，2020 年），并与 Williams 等人 (2020 年) 的发现一致，他们强调了飓风马修前一个月的大量降雨。此外，据观察，在两次飓风模拟中，大多数校准的 CN 值都在干燥和正常 AMC 之间的估计范围内。这种影响可以归因于流域土壤中的干燥 AMC；然而，这与之前关于飓风马修之前一个潮湿月份的发现相矛盾。另一种解释可以归因于水滞留和积水效应，预计这些效应会减少流域的总径流量。此外，水滞留和积水效应会影响校准的蓄水系数和集水时间，导致校准的蓄水系数和集水时间通常高于最初估计值。伦伯顿洪水站的水文图显示双峰行为，有两个明显的洪水峰值，一个发生在降雨高峰当天，另一个发生在 3 至 4 天后（见图 7）。据推测，第一个峰值对应于子流域对洪水的反应，而第二个峰值是由来自上游部分的延迟流量产生的。上游流域的行程时间值比预期的要大得多，