基于等时数据的车辆预测轨迹模式

测量与分析传感器数据是车辆动力学开发中的基础技术，随着嵌入式与数据采集系统的进步，分析大型数据集成为可能。本文提出一种详细方法，利用来自视频、ArduinoUno 与罗盘传感器 HDMM01 的数据融合，评估并绘制奥地利格拉茨（Graz）的等时轨迹模式。预测性等时轨迹模式由预定义时间范围内的数据值导出。极端驾驶行为与危险道路几何均可被识别。可提供即时道路传感器数据，用于比较轨迹路径的数据以及不同时间实例的数据。本研究结果表明，轨迹模式能成功预测当前轨迹模式的可能演化，并可对未来驾驶情境进行评估。本研究所得数据可作为未来城市规划中节能驾驶路径以及基于定量相关动态测量的车辆设计与工程改进的参考。