NGSIM车辆轨迹重构
下一代交通仿真(next generation simulation,NGSIM)车辆轨迹数据存在异常值和测量误差,为了使其准确可用,在建模之前需要对NGSIM车辆轨迹进行重构. 建立了两步车辆轨迹数据重构算法:1) 通过小波分析和物理约束界限值识别两类异常值,并分别采用拉格朗日5次和3次多项式插值对异常值进行重新估计;2) 在保证信号能量比的前提下,根据卡尔曼滤波算法对车辆轨迹进行滤波去噪. 通过对NGSIM车辆轨迹数据库I-80中的样本轨迹进行重构,速度曲线和加速度曲线以及Jerk分析表明该轨迹重构算法使模型建立更加精确. 之后,将该算法应用于整个数据库中,加速度分布图表明轨迹重构效果良好.
NGSIM车辆轨迹数据、轨迹重构、两步算法、异常值分析、小波分析、拉格朗日多项式插值、卡尔曼滤波
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U 491.2
北京市教育委员会重点资助项目KZ201510005007
2019-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
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