[发明专利]一种城市道路交叉口右转冲突警示线测画方法有效
申请号: | 202210748742.7 | 申请日: | 2022-06-29 |
公开(公告)号: | CN115240411B | 公开(公告)日: | 2023-05-09 |
发明(设计)人: | 冯忠祥;孙辉;黄从俊;蒋旭;王君霞;张卫华;姜康 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G08G1/16;E01F9/576 |
代理公司: | 合肥拓信专利代理事务所(普通合伙) 34251 | 代理人: | 徐海燕 |
地址: | 230009 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 城市道路 交叉口 右转 冲突 警示 线测画 方法 | ||
1.一种城市道路交叉口右转冲突警示线测画方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)设计实验,选取具有一定大型车辆通过量的道路交叉口作为探究地点,通过无人机交通流视频检测装置获取道路交叉口的视频数据;
(2)提取步骤(1)中获取的道路交叉口的视频数据,获取交叉口中大型车辆右转的后轮轨迹数据,得到后轮轨迹数据群;
所述的大型车辆右转的后轮轨迹数据是利用Tracker轨迹追踪软件获取的,具体如下:
(2.1)选取最右侧车道的转角处作为坐标原点,选取两个间距已知的特征点,两个特征点之间的距离作为特征长度;
(2.2)以视频中进行右转的大型车辆后轮区域为特征区域进行识别跟踪,再计算出车轮区域的中心,作为车轮轮心,每帧画面轮心坐标跟踪结果作为车辆轮心的运动轨迹;
(2.3)采集监测点在一定帧数内行驶过的轨迹y=h(x),其中x为大货车后轮轨迹水平方向上的坐标,其中y为大货车后轮轨迹垂直方向上的坐标,并对照特征长度来确定车辆在曲线行驶时的每一帧坐标(x,y);
(3)根据步骤(2)中所获得大型车辆右转的后轮轨迹数据群,拟合出最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线;
所述最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线拟合方法,具体如下:
运用ORIGIN软件对后轮轨迹数据群外侧坐标点进行拟合,获得最外侧后轮轨迹曲线y=f(x外侧):
其中,p外侧为外侧后轮轨迹曲线的影响参数;
(4)以右转冲突区域不超过斑马线边缘为前提条件,确定最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线与斑马线的相对位置,确定大型车辆右转冲突区域:在内侧后轮轨迹线、外侧后轮轨迹线与斑马线之间的区域;
(5)获取探究地点城市道路交叉口动态指标数据与静态指标数据;
所述动态指标包括:交叉口右转大型车辆平均车身长度、交叉口大型车辆右转平均车速、交叉口车流量;
所述静态指标包括:交叉口相交道路单向路宽、交叉口相交道路交角大小、交叉口进口道斑马线宽度、交叉口道路设计转弯半径、右转车道端点距相交道路出口道停止线距离、相交道路入口道距停止线交点距离;
(6)运用回归模型,构建大型车辆右转冲突区域动态模型;
具体是以步骤(5)中的9个动、静态指标数据作为自变量,最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线的影响参数为应变量,建立多元线性回归模型,对多元线性回归模型进行分析,获得最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线的影响参数与动态指标、静态指标之间的关系,从而获得大型车辆右转冲突区域动态模型;
所述多元线性回归模型如下:
p外侧=a40+a41x1+a42x2+a43x3+a44x4+a45x5+a46x6+a47x7+a48x8+a49x9+ε4,
p内侧=a80+a81x1+a82x2+a83x3+a84x4+a85x5+a86x6+a87x7+a88x8+a89x9+ε8,
其中,x1为交叉口右转大型车辆平均车身长度、x2为交叉口大型车辆右转平均车速、x3为交叉口相交道路单向路宽、x4为交叉口相交道路交角大小、x5为交叉口斑马线宽度、x6为交叉口车流量、x7为交叉口道路设计转弯半径、x8为右转车道端点距相交道路出口道停止线距离、x9为相交道路入口道距停止线交点距离;
(7)获取需要测画右转冲突警示线道路交叉口的动静态指标数据、静态指标数据,将动态指标数据、静态指标数据输入到步骤(6)的大型车辆右转冲突区域动态模型中,获得该道路交叉口的最外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线,沿着外侧后轮轨迹曲线、最内侧后轮轨迹曲线与斑马线画出右转冲突区警示线。
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