研究背景与重要性
交叉口车道级转向信息是精准导航服务的关键信息， 不仅可以帮助交管部门管控平面路口交通，实现大规模车辆在交叉口的有序流动， 还能避免司机因选错车道而绕路行驶。
车道级路径规划
精准路径规划服务
车道级转向提醒
实时转向引导
交叉口变道引导
智能变道指导
拥堵避让
最优路线选择
众源轨迹数据优势
传统研究多基于高分遥感、激光点云、城市街景等数据，不仅成本高，更新周期也较长。 众源轨迹数据因更新周期短、获取容易， 逐渐成为道路网导航信息识别的重要数据源。
传统数据源问题
高分遥感
成本高，更新周期长
激光点云
设备昂贵，处理复杂
城市街景
采集成本高，覆盖有限
众源轨迹优势
低成本
获取成本低，数据丰富
更新快
实时更新，动态反映
易获取
广泛可得，覆盖面广
研究现状与挑战
现有研究分类
路网已知方法
- • 基于置信点概念的转向轨迹提取
- • 地图匹配方法统计转向轨迹信息
- • HMM地图匹配算法改进
- • 投票策略转弯时间限制计算
路网未知方法
- • 基于交叉口范围内子轨迹聚类
- • 顾及方向或距离的相似性度量
- • ASCDT聚类算法探测进出点
- • 轨迹进出点分析转向规则
现有研究问题
研究层次局限
大部分研究聚焦于道路中心线级、 行车道级信息识别，未涉及车道级转向信息探测
方法简单
现有车道级转向识别方法模型较为简单， 采用特征较为单一
精度不足
受制于轨迹数据的精度与噪声问题， 无法满足精确识别需求
车道数识别技术发展
早期方法
约束Kmeans算法
传统方法
核密度估计、贝叶斯分类器
混合模型
约束混合高斯模型
前沿方法
深度学习算法
本文提出的解决方案
方法总体框架
基于众源轨迹数据及OSM路网数据开展平面交叉口车道级转向识别研究， 采用高斯混合模型聚类和 非监督分类方法进行车道级转向信息探测。
第一步
交叉口车道空间确定
第二步
噪声转向剔除
第三步
车道转向信息探测
车道空间确定
数据预处理
- • 道路网拓扑处理
- • 轨迹数据清洗
- • 地图匹配
轨迹提取
- • 交叉口引导区轨迹提取
- • 多角度去噪
- • 高斯混合模型聚类
噪声转向剔除
统计分析
- • 车道转向轨迹横向统计
- • 车道转向轨迹纵向统计
- • 阈值设定
噪声识别
- • 低于阈值轨迹识别
- • 噪声转向标记
- • 噪声数据剔除
转向信息探测
规则设计
- • 顾及不同车道转向轨迹分布
- • 设计转向信息识别规则
- • 考虑邻接车道信息影响
分类探测
- • 非监督分类方法
- • 车道转向信息探测
- • 结果验证优化
实验结果与性能评估
实验设置
研究区域
北京市区域
代表性交叉口
城市主干道
路网数据
OpenStreetMap
轨迹数据
多时段数据
主要研究结果
时段数据对比
采样频率影响
最高识别准确率
3秒加密时达到最大值
随着采样频率增加，识别准确率整体逐渐增加
方法对比优势
优于阈值分割法
优于不剔除噪声转向法
优于拓扑连接法
性能分析
数据处理效果
- • 数据加密和抽稀后识别效果提升
- • 采样频率与识别准确率正相关
- • 3秒加密达到最佳效果
- • 噪声剔除显著改善结果
方法创新点
- • 高斯混合模型聚类分析
- • 多角度噪声去除策略
- • 考虑邻接车道信息影响
- • 非监督分类方法应用
实际应用与发展前景
应用领域
智能交通
交通管理优化，路口流量控制， 智能信号灯系统
自动驾驶
高精度地图构建，路径规划， 车道级导航服务
精细导航
车道级路径规划，转向提醒， 变道引导服务
技术优势
数据优势
- • 众源轨迹数据成本低
- • 更新周期短，实时性强
- • 数据覆盖面广，获取容易
- • 反映真实交通流动模式
方法优势
- • 高斯混合模型聚类精度高
- • 多角度噪声去除效果好
- • 非监督分类适应性强
- • 考虑邻接车道信息影响
发展前景
技术发展方向
结合深度学习技术，提高识别精度； 融合多源数据，增强方法鲁棒性； 实时处理能力优化
应用拓展
扩展到更复杂交叉口类型； 应用于城市交通管理系统； 支持智慧城市建设