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1. 道路线形特征自动分类方法

李会英曹凯王晓原

计算机应用 2011, 31 (06): 1692-1695. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01692

摘要（1376）

PDF （669KB）（441）

为了可持续性地更新道路信息数据库，利用车载全球卫星定位系统(GPS)产生的大量路径跟踪轨迹信息，快速捕捉道路信息变化，提出一个基于LVQ-Boosting的道路线形识别模型。该模型以学习向量量化（LVQ）为基础分类器，采用改进的Boosting算法进行网络集成，进一步提高LVQ的泛化能力，从而获得一个使用弱分类算法却具有强分类性能的分类器。该模型以GPS定位点坐标、速度和道路水平曲率为基本识别特征和输入变量，以道路线形特征为输出变量，实现自动识别道路线形特征，快速分组道路特征类型的目的。实验结果表明，该方法具有较高的道路线形的识别效率和精度。

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2. 一种新的智能地图匹配算法

马建军唐进君曹凯

计算机应用

摘要（1452）

为克服当前定位点信息不足的缺点，充分利用导航定位的历史轨迹信息，在分析常见地图匹配算法的基础上，引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离，并且通过设计一种智能云模型控制器对地图匹配这种具有高度不确定性的算法进行了云规则推理，最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标。该算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息，而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法。实验表明，当充分利用当前定位点信息并与历史轨迹信息结合时，匹配的总体精度要优于只利用当前定位点信息的情况，并且算法的准确性也比后者高。

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3. 基于分层模糊控制的智能车辆的横向控制模型

曹凯于少伟唐进君

计算机应用

摘要（1482）

车辆的横向控制是智能交通中智能车辆自主导航技术的关键技术。在总结以往研究成果的基础上，提出了动态目标位置概念，以便更加真实地描述车道变换的特性；为了减少模糊控制器的规则数量，实现实时控制的目的，采用了分层模糊控制的控制器设计方案；在车辆的横向控制中，以三次样条曲线作为车道变换的路径拟合曲线，较为灵活地表现了车道变换的特性。仿真结果表明,被控车辆能够沿着虚拟的路线平滑地变换车道，较为理想地模拟实际交通环境中车辆横向运动的特性。