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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于道路交叉口渠化技术领域，涉及一种基于车辆轨迹数据的道路左转导向线优化设计方法，该方法利用历史车辆轨迹大数据，通过计算车辆轨迹数据重合密度分析左转车辆驾驶人行为习惯，在对左转导向线设计时，综合考虑左转车辆驾驶人行为习惯和不同车辆类型的宽度对左转导向线的影响，即根据像素密度确定左转导向区，根据左转导向区确定左转导向线，之后根据车辆类型数据对左转导向线进行修正，从而确定最终左转导向线。该方法更符合人因工程，具有普适性，能够解决车型不同造成左转导向线的偏差问题，确保左转车辆通行效率，保证交叉口的交通安全。

主权项：1.一种基于车辆轨迹数据的道路左转导向线优化设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：对道路转向路口区域进行视频拍摄，对视频数据进行处理，获取车辆左转视频片段；步骤S2：利用车辆左转视频片段分辨车辆类型，提取车辆行驶轨迹并将提取的车辆行驶轨迹转化为现实坐标；步骤S3：根据车辆行驶轨迹对车辆左转导向区进行确定；步骤S3.1：车辆行驶区域各像素密度的计算将世界坐标系下的车道线和车辆轨迹按同一比例缩放到二维平面，建立路口的坐标系；初始化整个平面区域U中的像素点，为像素点横坐标，为像素点纵坐标，为像素点被车辆行驶过的次数，默认为0，为像素点的密度，默认为0；将缩放且经过坐标系转化后的车辆行驶轨迹绘制在平面区域U上，使用最小二乘法对车辆行驶轨迹进行二次多项式拟合；对离散序列，使用最小二乘法进行线性拟合，求解得到左转车辆的行驶轨迹曲线；将求解得到的行驶轨迹曲线上的每个点作为中点，以法线方向画长度为W的线段，将得到的线段同侧端点相连，即形成左转车辆行驶区域的两条外边缘曲线，根据两条外边缘曲线确定车辆左转行驶区域；根据所有车辆左转行驶区域对平面区域U的像素点的值进行叠加，得到平面区域U内每个像素点的最终值；步骤S3.2：根据像素密度确定左转导向区；计算平面区域U内每个像素点的值，，为总车辆数，将大于密度50%的像素点所形成的区域设置为左转导向区，左转导向区的像素点组成了集合B；步骤S4：根据左转导向区确定左转导向线；步骤S4.1：对左转导向区进行边缘拟合设有两条左转车道，在所组成的区域中，从集合B中选取符合以下条件的像素点：当相同，为最大值；当相同，为最小值，组成集合D；使用三次多项式将集合D中的像素点与第一条左转进口道内侧起点SP1、第一条左转出口道内侧终点TP1进行拟合求最优解，求得内侧左转导向线；式中，a、b、c、d均为常数；其中，以最外侧左转进口车道线所在直线为轴，以最外侧左转进口道停止线所在直线为轴，表示内侧第一条左转进口道宽度，表示内侧第二条左转进口道宽度；表示第一条左转出口道内侧终点到轴的距离，表示第一条左转出口道内侧终点到轴的距离；在所组成的区域中，从集合B中选取符合以下条件的像素点：当相同，为最小值；当相同，为最大值，组成集合E；使用三次多项式将集合E中的像素点与第二条左转进口道外侧起点SP2、第二条左转出口道外侧终点TP2进行拟合求最优解，求得外侧左转导向线；其中，表示第二条左转出口道外侧终点到轴的距离，表示第二条左转出口道外侧终点到轴的距离；将求得的内外侧左转导向线与车辆左转行驶区域进行对比，将超出左转导向线的车辆按照类型统计数量，并除所属类型车辆的总数，得到比值，当q在阈值范围内，认定左转导向线符合要求，反之则需要执行步骤S4.2；步骤S4.2：左转导向线的修正；判断不同类型车辆之间的数量是否平衡，若不平衡，则判断是否能够增加车辆左转视频数量使之不同类型车辆之间的左转视频数量平衡，若是，则增加车辆左转视频数量，执行步骤S2至S4；反之，则执行步骤S3.1重新计算车辆行驶区域各像素密度或执行步骤S3.2重新确定左转导向区，以修正左转导向线，使其符合要求；重新计算车辆行驶区域各像素密度时，对于车辆类型数量多的车辆所形成的车辆左转行驶区内像素点值+1，对于车辆类型数量少的车辆所形成的车辆左转行驶区内像素点值+n，n1；在重新确定左转导向区时，降低左转导向区的像素密度选择条件，将其控制在30-50%。

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百度查询： 吉林大学 一种基于车辆轨迹数据的道路左转导向线优化设计方法