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交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息,为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性,目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势,提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先,定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式,并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性;其次,从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合,应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标,并根据层次分析法确立指标权重,同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则,从而融合动态车辆数据与静态路段参数,计算得出交通状态评价结果与评分;最后,由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明:测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致,能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性,同时为车路协同技术应用于实时交通诱导,缓解城市交通拥堵提供了理论依据。 相似文献
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基于现有的研究方法,提出了一种基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法。首先利用浮动车的覆盖率和浮动车的历史平均行程时间来修正浮动车的平均行程时间估计值,用于浮动车覆盖率不满足最小覆盖率时的路段平均行程时间估计;利用路段上浮动车的覆盖率来确定联合卡尔曼滤波器的融合系数;利用联合卡尔曼滤波器对固定型检测器的平均行程时间估计和浮动车的平均行程时间估计进行信息融合,得到路段的平均行程时间估计。该融合方法计算量小,融合时间快,有利于实际应用。试验结果表明,该方法提高了区间平均行程时间估计的精度。 相似文献
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为提高公路隧道交通信息感知水平,实现公路隧道发展数字化、智能化运营管理需求,基于雷视融合感知技术,建立了公路隧道交通管控系统,通过时空匹配、ROI目标融合和距离融合方式依次实现雷视融合感知;构建了公路隧道交通管控系统体系架构,包括设备层、通信层、数据层、应用层和用户层5个层次;以雷视融合、数字孪生等关键技术驱动,建立了三维实景化管控、数据分析研判、应急联动管控和信息共享四大应用平台,实现了全息感知、多源融合、事件研判、辅助决策、智能控制、精细管理等功能。通过济莱高速公路隧道群实例证明:基于雷视融合的公路隧道交通管控系统可精准感知隧道运行状态,为公路隧道信息感知和智能化管控提供技术支撑。 相似文献
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城市交通问题日趋严重,交通信息化服务成为了智能交通领域又一热点。基于浮动车(floating car data FCD)和DAB(digital audio broadcasting)的交通信息采集与服务系统,对交通信息数据源、数据处理及信息解码分发至终端等方面进行了研究,阐述了系统总体结构、关键技术、核心算法。该系统通过采集处理、多源数据信息融合、信息发布和信息终端软件开发,采用TPEG(transportprotocol experts group)信息编码技术,编码成二进制码流文件,并传输给DAB数字服务器进行信息分发,进而将交通信息实时传输到移动终端,为出行者提供可靠的、科学的交通信息服务。 相似文献
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现有的无人机(UAV)交通状态感知方法,主要针对宏观交通状态参数的获取,同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响,难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此,提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法,该方法包括:地空信息融合模型、道路关键点(IKP)检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中,地空信息融合模型利用地基信息(IKP世界坐标)与空基信息(IKP像素坐标)进行最优化融合,并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数,以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响,进而获取可靠的车辆级(瞬时速度、车头间距和车头时距)与车道级(车道动态密度、车道流量和空间平均车速)交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验,同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明:该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%,同时提取的车辆轨迹相对完整,获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后,将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测,该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。 相似文献
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针对交通网络中路径通行时间具有与时间相关的随机分布特性,将研究在此类交通网络上依赖信息的路径选择问题。在路径选择过程中引入交通信息,在随机交通网络上最优路径选择原则为下一节点的选择将依赖于已实现的路段时间及当前节点的出发时间,通过期望最小值方法,按照路径通行时间期望值最小原则,建立一种通过所获得交通信息来进行路径选择的优化模型,给出了模型的求解算法。并在简单交通网络上对模型进行实现。 相似文献
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信息融合技术在汽车ABS系统故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对汽车电控系统故障诊断的复杂性,提出用多传感器信息融合技术来解决该问题的思路。研究了一种决策层信息融合方法(Dempster-Shafer证据推理法)在汽车防抱死系统故障诊断中的应用,并详细介绍了在此实例中的故障识别框架的建立、mass函数的确定、证据合成等内容。结果表明,基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合方法能够准确、有效地诊断出ABS系统故障所在的部位。 相似文献
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针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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已有研究表明,在群体特性基本稳定的前提下,交通信息发布媒介的可认知性将直接影响枢纽信息发布的有效性.本研究通过上海市13个公共交通枢纽翔实的RP调查,在相关统计数据的基础上,分析了枢纽换乘标志认知性与换乘标志信息过载阈值之间的关系,并对行人获取信息的过程进行了模拟实验.并从行人对于信息的识认性角度出发,以双层模糊评价方法为基本方法,以枢纽信息发布媒介信息发布数量为研究对象,对客运交通枢纽通道内某一信息发布媒介某一信息发布界面的信息过载阈值进行了研究. 相似文献