智能交通系统中的公交车辆动态调度研究

阐述公交车辆静态调度的局限性，据此提出公交车辆动态调度策略及其在线调整方法，并分析研究运营车辆出现意外事故，故障及延误等实际,财度管理人员应如何采取相尖的应急调度措施和方案。实验分析结果表明，实施公交车辆动态调度策略。可有效地解决公交车辆的静态调度不足，达到公交车辆指标调度自动化，以提高公交车辆的运营效率和服务质量，为公交车辆智能调度提供切实可行的调度方法。     

智能化公交调度系统结构及功能设计

采用客户机/服务器(C/S)结构体系,设计了智能化公交3级调度管理系统,对智能调度中心系统和辅助子系统进行了重点分析,总结了系统的特点,实现了公交运营调度的智能化和运营管理的现代化.     

基于ITS体系框架的公交智能运营调度系统功能设计

本文首先介绍了公交智能运营调度系统用户主体,提出了系统用户服务内容。然后构建了系统逻辑框架,用来描述系统所包含的功能模块及其关系。详细设计了公交车辆智能调度、乘客信息服务、司售人员考勤管理、运营分析与清算4大功能内容。本文的研究成果将为公交智能运营调度系统相关的设计工作提供支持。     

发展智能公交调度系统的问题与方案探讨

分析由于现行公交调度系统落后给城市公交带来的具体问题，说明发展智能公交运营调度系统的必要性，并根据我国大部分城市的实际情况，提出适合我国现阶段实行的智能化公交调度方案。     

智能公交电子站牌显示时间预测方法研究

公共交通智能化调度系统是利用先进的技术手段，动态地获取实时公共交通信息，实现对公交车辆的实时监控和调度，这是公交调度的新模式。公交站点间运行时间预测是城市公共交通智能化调度最重要的工作。研究了基于智能化调度系统的公交电子站牌显示时间的预测理论、模型和方法，旨在为推进我国智能公交系统的快速发展奠定基础。     

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟。仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略。该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法。     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

公交线路发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业效益满意程度最高、乘客等待抱怨程度最低、乘客拥挤抱怨程度最低为目标的公交车辆发车频率的多目标优化模型,兼顾了乘客和企业经营者双方利益。进一步结合南京市公交调查数据进行了优化计算,证明模型具有较强的实用性。     

公交调度

公交调度是保障公交车辆正点运营的指挥员。要想做好一名调度要具备素质高、脑子灵、人缘好等特质     

公交企业应推行智能化——访丹东市公共交通总公司副总经理王成春

拥有500台公交车、2000多名员工的丹东市公共交通总公司,是在国内较早尝试公交智能化的公交企业。10多年来,随着调度智能化、运营智能化和维修保养智能化的开展,让其受益匪浅。     

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

针对突发事件的公交车辆动态调度

以智能交通系统(ITS)技术应用为背景,针对突发事件,如交通堵塞、车辆故障、交通事故、重大活动等,在一般调度的基础上,进行公交车辆的动态调度研究.由此建立突发事件智能公交系统,该系统包括突发事件检测、突发事件决策和突发事件服务等.     

基于视频的城市道路智能照明控制系统设计

实时的城市道路智能照明控制技术是现代智能交通系统的重要内容之一。该方法与道路交通视频监控技术一起,不仅能够保障驾驶员在雾天、雨天和夜间的行车安全,同时也可以实现城市照明节能。文中提出一种基于视频的城市道路智能照明控制方法,并在此基础上设计了相应的系统,能够根据当前的道路交通流情况,动态控制路灯系统的工作功率。经过大量交通图像序列的测试,显示本智能控制算法是鲁棒而且实时的,可以有效地调节当前道路的照明条件。     

浅谈城市道路交叉口处电子警察系统设计

全国各地城市框架不断拉大,智能交通控制管理系统也逐渐被应用,电子警察只是智能控制系统的一个部分。结合近几年设计成果,简单介绍电子警察系统的工作原理及设计要点,可供相关专业技术人员共同探讨和参考。     

基于点云数据的大型复杂钢拱桥智能虚拟预拼装方法

基于点云数据的虚拟预拼装主要包括点云数据采集、拼接控制点提取和拼接控制点匹配。针对完整点云数据存在采集困难、处理成本高等问题，提出用局部点云数据代替完整点云数据进行虚拟预拼装的策略；针对目前拼接控制点提取存在依赖专用软件、效率低且主观性大等问题，基于随机采样一致性、霍夫变换等经典算法和图像处理技术提出大型复杂构件横截面和侧面点云数据的拼接控制点智能提取方法；针对拼接控制点对应关系需人工设定的问题，基于超四点快速鲁棒匹配算法、迭代最近邻算法和广义普氏算法提出拼接控制点智能匹配方法。以大型复杂钢拱桥为例，采用所提的方法对拱肋牛腿-拱间横梁节段和拱肋节段-拱肋节段进行智能虚拟预拼装。工程应用结果表明：所提出的智能虚拟预拼装方法不依赖专用软件、效率高、自动化程度好。研究成果可为钢桥施工质量和安装效率的提升提供理论和算法支撑。     

基于多Agent的城市交通控制建模研究

给出了多Agent智能系统的协作工作框架模型,设计了基于多Agent的分层递阶交通信号控制系统模型。实现了以多Agent计算为框架的仿真系统。通过实例仿真和分析证明了该方法的有效性和适用性。     

车路协同环境下重叠线路公交车速诱导策略

为了防止公交车辆在线路重叠运行区间产生公交串车，在站点附近形成交通瓶颈，提出一种采用车速诱导策略来调整公交运行状态的动态调度模型。采用车路协同环境下的公交运营调度方式，结合各线路独自运行时的乘客需求和车辆车头时距规律，在避免重叠区站点公交串车的前提下，实现了各线路车辆最大程度地维持各自独立运行时车头时距的优化目标。提出的车路协同环境下的车速诱导调度策略，在引导各线路公交车辆间隔均匀地进入重叠区间后，根据乘客实时交通需求和道路交通状况，实现对车辆的实时调控。开发了一种启发式算法对车辆进入重叠区间的时刻进行求解，采用基于遗传算法的仿真过程求解了重叠区站点之间车辆的最佳运行速度，实现了重叠区间车辆动态调度过程。以哈尔滨市运行区间重叠的3条公交线路为实际案例进行仿真分析，对3条线路共计47辆公交车在重叠区12个站点之间的运行状况进行了优化调度。结果表明：采用提出的启发式算法进行调度后，车辆可以完全均匀地进入重叠区。通过对比采用动态调度优化前后的车辆运行状态发现，车辆串车现象由优化前的单站最多发生6次下降为0次，最大程度地实现了避免公交串车的目标。此外，车速诱导策略不仅避免了不同线路车辆在重叠区站点的串车现象，而且可以调整各线路上相邻两车之间的车头时距偏差，线路1的车头时距最大偏差从55%下降到了30%，线路2的车头时距最大偏差从25%下降到了13%，线路3的车头时距最大偏差从23%下降到了18%。     

东海大桥交通监控系统改造

东海大桥是连接上海国际航运中心洋山深水港区及上海浦东新区的唯一陆上通道。随着“深水港物流园区—东海大桥—洋山港”智能驾驶示范运营项目的推进,对东海大桥全线智能化管理提出了更高的要求。首先对东海大桥监控系统改造的需求进行了分析;其次对东海大桥监控系统的改造方案进行了简述,并对常规改造存在的不足进行了说明;最后结合东海大桥本身特点以及智能集卡示范运营要求,提出了基于多元融合的检测技术。     

冰雪路面摩擦特性与运营风险管控研究综述

冰雪路面的交通安全问题一直是中国交通行业面对的难题，对冰雪路面运营风险进行智能管控是保障交通安全的有效途径。为了推动冰雪路面智能管控技术的应用，明确研究中的关键问题和未来发展方向，综述了国内外冰雪路面智能管控的相关研究进展。首先，阐述了冰雪对交通带来的影响，揭示了人、车、路三者与交通事故的关系，明确了冰雪路面交通事故的根本诱因是由冰雪导致的路面摩擦特性下降；然后，讨论了冰雪路面的胎-冰-路摩擦机理、影响因素、预估模型及其评价方法；进而，对比分析了路表冰雪状态感知技术的多种原理及其适用性，提出了可以用于智能管控的冰雪感知技术要求；最后，总结归纳了常见的冰雪路面运营的静态、动态风险管控方式，其中静态管控方式包括气象法、历史事故数据法和力学特性法，动态方式包括动力学特性法、交通流特性法和综合风险分析法，综合风险分析法可以表征道路运营风险的多因素动态变化，是未来冰雪路面智能管控的主要方式。     

面向智能车定位的道路环境视觉地图构建

为实现智能车视觉定位,提出了一种基于多视角、多维度道路环境表征的高精度视觉地图构建方法,该方法明确了视觉地图的表征模型,包括视觉特征、场景结构信息以及轨迹信息等。在视觉特征中,运用前视场景全局特征描述道路环境,视觉特征不局限于某一种特征描述子;在场景结构信息中,运用俯视路面的2D结构信息进行描述,该特征与前视视觉特征构成多视角;轨迹信息则通过视觉维度以及地理维度的多维度方式完成计算,在视觉维度中,通过平面单应性计算节点间的轨迹;地理维度中,通过高精度经纬度信息消除累积误差问题。试验选取武汉理工大学内长约700 m的半开放式环形路段进行试验。试验结果表明：制图的单节点平均误差为3.1 cm,标准差为2.3 cm,最大节点误差为9.3 cm,累积误差率为0.5%。运用所制地图进行定位检测,平均定位误差约为11.8 cm,因此,研究所提出的方法可应用于半开放式路段或固定场景的视觉地图构建,为实现智能车在上述场景的定位打下基础。同时,研究提出的制图方法不需使用双目摄像机,在降低数据存储量以及制图成本的前提下,实现了对道路环境的充分表征;此外,运用路面2D特征结构信息计算轨迹,解决了视觉3D重建精度不稳定的问题,为视觉地图构建提供了新的构建思路。