Ramp merging is a typical application of cooperative intelligent transportation system (C-ITS). Vehicle trajectories perceived by roadside sensors are importation complement to the limited visual field of on-board perception. Vehicle tracking and trajectory denoising algorithm is proposed in this paper to take full advantage of roadside cameras for vehicle trajectory and speed profile estimation. Dynamic speed guidance algorithm is proposed to help on-ramp vehicles to merge into mainline smoothly, even in non-cooperative environment where mainline vehicles are not expected to slow down to accommodate on-ramp vehicles. On-site experiments were taken out in a merging area of Hangzhou Belt Highway to testify our prototype system, and simulation analysis shows our proposed algorithm can achieve significant fuel savings during the ramp merging process.


翻译:路边传感器认为的车辆轨迹是对机载感知有限视觉领域的补充; 本文提议车辆跟踪和轨迹去除算法,以充分利用路边摄像头进行车辆轨迹和速度剖面估计; 提议动态速度指导算法,以帮助机载车辆顺利地并入主干线,即使在不合作的环境中,主干车辆预计不会放慢速度以容纳机载车辆; 在杭州贝尔特公路合并区进行了现场试验,以证明我们的原型系统; 模拟分析显示,我们提议的算法可以在斜道合并过程中节省大量燃料。

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