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摘要：本发明属于交通控制领域，涉及一种基于卫星数据多源融合的车路空间从属关系确定方法，该方法读取遥感图像识别的车辆数据和数字路网数据；根据车辆的中心坐标以及路段集合中各个路段的连接点坐标，计算车辆到达各路段的距离，确定车辆的从属路段，并将从属路段中距离车辆最近线段的两个连接点的坐标记为pr和pr’，之后由pr和pr’确定超平面，并将车辆的位置pc所确定的向量X代入其对应的超平面方程，根据计算结果判定车辆行驶方向；同时建立相应最小误差方程，采用粒子群算法对车辆的行驶车道进行判断，该方法在统计意义上实现对车路空间从属关系的确定，对于大范围城市道路网络交通状态感知和交通管理控制等应用领域具有现实意义。

主权项：1.一种基于卫星数据多源融合的车路空间从属关系确定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1.读取卫星遥感图像识别的车辆数据和开放平台的数字路网数据，建立观测区域内的车辆集合和路段集合；观测区域内的车辆集合Vc={V1,V2,...,Vi,...,Vp}，代表车辆集合Vc中有p辆车，Vi表示编号为i辆的车辆，Vp表示编号为p辆的车辆；Vi=[i,pc,Rj,pr,pr’,Lk,D,dist]，其中i表示车辆编号，pc表示车辆i的中心坐标，Rj表示车辆i的从属路段的编号，Lk表示车辆i的行驶车道编号，D表示车辆的行驶方向，pr和pr’表示从属路段中距离车辆最近线段的两个连接点的坐标，dist表示车辆i到路段中心线的最短距离；观测区域内的路段集合Rc={R1,R2,...,Ri,...,Rn}，代表路段集合Rc中有n条路段，Ri表示一条编号为i的路段，Rn表示一条编号为n的路段，Ri={pr1,pr2,...,prj,...,prm}，代表路段Ri由m个连接点顺序连接，其中prj表示路段i上的第j个连接点的坐标，prm表示路段i上的第m个连接点的坐标；步骤2.根据车辆的中心坐标以及路段集合中各个路段的连接点坐标，计算车辆到达各路段的距离，确定车辆的从属路段，并将从属路段中距离车辆最近线段的两个连接点的坐标记为pr和pr’；步骤3.计算车辆的行驶方向；步骤3.1计算车辆上下行方向超平面；读取步骤2中计算得到的车辆Vi=[i,pc,Rj,pr,pr’,Lk,D,dist]链表中的pr和pr’值，由pr和pr’确定超平面，超平面方程为：WiX+bi=0；其中，Wi为超平面的法向量，车辆位置pc和垂线垂足pr*构成超平面的法向量，垂线为车辆位置pc到pr和pr’构成的线段的最短距离，Wi=[pr*,pc]，方向由pr*指向pc；W和b的下标i表示超平面参数与车辆编号i所相应，X表示分析区域内的任意一个向量；步骤3.2判定车辆行驶方向；将车辆Vi的位置pc所确定的向量Xi，代入其对应的超平面方程中，记录超平面方程左侧的计算结果，如果是正值，则代表车辆沿其从属路段Rj的连接点序列的逆序方向，反之，负值则代表车辆沿其从属路段Rj的连接点序列的顺序方向；与逆序和顺序相应的，更新Vi=[i,pc,Rj,pr,pr’,Lk,D,dist]中的车辆行驶方向变量D的值为-1或者1；步骤4.计算车辆的行驶车道：步骤4.1.遍历车辆集合，搜索所有车辆Vi=[i,pc,Rj,pr,pr’,Lk,D,dist]数组中Rj具有相同从属路段i值的车辆，构成车辆子集Vci，Vci=[V1,V2,...,Vj,...,Vq]，其中i表示子集中所有车辆都从属于路段Ri，q表示车辆子集中一共有q辆车辆；步骤4.2.提取车辆子集Vci中所有车辆到路段中心线的最短距离dist，构成距离子集Disti=[dist1,dist2,...,distj,...,distq]，其中distj表示第j辆车到路段中心线的最短距离；步骤4.3.以所有车辆最大程度接近路段中心线为车道宽度优化目标，基于粒子群算法计算最优车道宽度Kn，根据Kn值计算车辆的行驶车道数；车道宽度Kn的误差最小目标函数为：MinErrKn=SigmaDisti-RoundDisti-bKn+0.5-0.5×Kn^2；其中，Kn在2.5到3.5米范围内取值，Sigma为求和符号，表示对所有车辆导致的误差平方进行求和；b为中心隔离带宽度的一半，默认为0；Round表示四舍五入取整函数；车辆Vj的行驶车道的计算公式如下：Vj.Lk=RoundDistiKn+0.5×Dj；其中，Dj表示车辆Vj的行驶方向D值，根据行驶方向Dj的值，Lk值为正整数[1,2,3,...]，或负整数[-1,-2,-3,...]。

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百度查询： 吉林大学 长光卫星技术股份有限公司 基于卫星数据多源融合的车路空间从属关系确定方法