泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术

分析了现有交通信息服务系统存在的感知能力有限、服务方式单一和动态信息更新不及时的问题,围绕当前交通工程和信息技术领域的研究发展趋势,提出了一种泛在交通信息服务系统（U-TISS）的架构,将先进的协同感知、泛在网络、云计算、大数据等技术综合运用于交通信息服务领域,实现交通信息服务系统与交通物理系统的深度融合。U-TISS 架构包括感知、网络、计算和服务4层次。感知层主要通过传感器、射频标签、识读器、摄像头、全球定位系统、车载智能终端设备等,实现对人、车、路、环境的全面感知;网络层是以ZigBee、蓝牙、DSRC 等短程通信为主的末梢节点通信与以3G/4G或有线通信链路为主的承载网络通信,通过车路短程通信和自组织网络、路侧与感知中心的承载网络实时采集和传输各种交通信息,构建交通要素信息的精准获取与发布体系;计算层利用云计算技术实现有效的交通富信息挖掘与提取,提升交通信息服务质量;服务层构建基于泛在网络和云计算的交通信息服务平台,通过移动智能终端、车载终端、资讯广播、可变信号板等信息发布方式,为交通参与者提供实时动态的交通信息服务和丰富全面的辅助决策支持,实现交通信息服务的智能化与个性化。基于U-TISS架构,分析了实现U-TISS的关键技术,包括智能终端的普适感知与交互、车辆精确定姿与定位、交通信息路侧协同感知、车车/车路短程通信与组网、车载移动互联、交通信息云管理、交通大数据分析与挖掘、信息安全与隐私保护。分析结果表明：U-TISS具有泛在感知、开放互联、实时传输、深度挖掘与优质服务的特点,能够从安全性、高效性、便捷性和环保性4方面改进与提升现有交通信息服务系统的服务水平。在安全性方面,基于DSRC的车车/车路通信与组网技术使驾驶人可以获取超越视距、超车载感知能力范围与多时空尺度的交通信息,增强车车/车路间的协同能力;在高效性方面,借助泛在感知的海量路网运行信息和云计算平台提供的大数据分析技术,通过精细化的管理实现交通系统的高效运行;在便捷性方面,通过智能终端能够为公众出行路线、方式和出发时间的个性化定制提供支持;在环保性方面,通过对车辆控制系统提供更多的行车环境信息实现车辆控制的优化,通过大数据或社交网络提高驾驶人对环保驾驶的认知,实现绿色出行。U-TISS 关键技术的深入研究、推广与应用,及相关行业标准与规范的出台,将引起交通信息服务类应用商业模式的创新与变革,最终实现协作式智慧交通。     

基于车路协同的商运车辆载重实时监测技术的应用

车路协同系统(Cooperative Vehicle-Infrastructure System,CVIS)是基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取,通过车车、车路信息交互和共享,实现车辆和基础设施之间智能协同与配合,达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标.车路协同的建设与发展,将对交通运营管理和提高交通运行质量有着划时代的意义.美国政府的车路协同概念涉及智能交通的诸多方面.     

基于交通业务特征理解的车路协同可信交互方法

为保障车路协同环境下信息的可信交互，分析了车车、车路协同信息交互流程和不同模式下的交互需求，设计了车路协同可信交互架构；构建了车辆行为状态推演模型与路径扰动因子量化模型，设计了车辆主体可信度计算方法与等级评估规则，实现了车辆主体行为可信认证；通过对交通业务的有效特征理解构建了消息紧急度量化模型，利用低分辨率筛选策略初步过滤了消息报文，基于支持向量机(SVM)对消息内容进行了深度理解，形成了多分辨率交互内容认知方法；使用包含OMNeT++和SUMO仿真模拟器的Veins搭建了仿真测试环境，针对不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的开放道路和交叉口场景开展了仿真试验，对提出的车路协同可信交互方法进行了测试验证。研究结果表明:结合交通业务特征理解能够有效改善车路协同信息交互的可信度判别，提出的方法对信标位置消息的平均认知正确率可以达到90.91%，相比基于时效性检测的可信交互方法提高了8.68%；在安全效率消息可信交互验证试验中，随着恶意车辆比例的增加，传统基于投票机制的车路协同可信交互方法逐渐失效，而提出的方法在保证单次认证时延小于13 ms的条件下，平均正确率达到94.96%，较传统基于反向传播(BP)神经网络的方法提高了3.05%，且CAV渗透率越大，可信交互检测结果的准确率越高，漏报率越低，能够满足车路协同可信交互需求。      

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明:集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。      

基于车路协同多业务优先级的车载通信退避算法

为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略（Binary Exponential Backoff, BEB）仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。     

车路协同系统仿真信息多分辨率交互方法

车路协同系统仿真研究对于交通系统的发展具有重要的意义.为了研究车路协 同系统的仿真关键技术并构建车路协同系统仿真平台,本文提出信息多分辨率交互方法 解决基于HLA的系统仿真过程中的网络拥塞问题,建立了高分辨率车辆行驶状态信息模 型、中分辨率车队状态信息模型、低分辨率交通流信息模型,运用聚合解聚法实现不同信 息分辨率间的仿真过程,采用模糊预测发送缓冲区信息排队长度方法确定多分辨率模型 间的聚合解聚时机.通过仿真管理器联邦成员的运行结果分析表明,该方法能够有效减少 系统属性吞吐量,从而较好控制网络拥塞,降低系统属性延时,提高仿真效率.     

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车路协同系统能实时获取车辆个体的运行状态信息,并能通过速度引导实现车辆与交通控制系统之间的动态交互,为交通信号控制提供了新的数据源和技术手段.分析了现有车路协同下交通信号控制方法存在的不足,引入基于时间窗的滚动预测方法,提出了改进的交叉口信号控制优化流程;将相位饱和度作为表征信号控制效果的指标,在考虑速度引导对车辆运行状态影响基础上,建立了车路协同环境下道路交叉口信号控制优化方法和模型.运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,本文方法优于感应控制方法,在各种交通流量下均能有效降低交叉口平均延误和停车次数.     

智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV)协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度, 以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类, 重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明: 相比人类驾驶方式, 在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下, CAV油耗节省效果显著, 最高可达63%, 而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下, 驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离; 现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程, 未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响; 现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景, 以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略; 受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善, 真实交通场景下的测试验证工作尚未开展; 车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。      

车路协同雾天预警系统对车辆运行生态特性的影响

为探究车路协同技术对车辆运行生态特性的影响，基于驾驶模拟试验平台构建车路协同条件下的雾天预警系统，测试了驾驶人在浓雾条件下驾驶车辆的能耗排放特征；设计了空白对照组、可变情报板(DMS)预警组、人机交互界面(HMI)预警组以及DMS+HMI预警组4种试验场景，招募43名驾驶人开展驾驶模拟试验，通过对比不同预警方式作用下车辆总体和道路关键区段的能耗排放差异，明确不同预警系统对车辆运行生态特性的影响效用。分析结果表明:相对于空白组，3种车路协同雾天预警系统均能显著降低车辆整体能耗与排放，但是不同预警方式的作用效果并无明显差别；道路场景分为了预警前、预警区、渐变区和雾区4个关键区段，3种预警系统在预警区及渐变区均可有效降低车辆能耗及排放；HMI从发出预警信息后开始生效，DMS可在车辆进入预警区前产生效果，DMS+HMI在预警区的效果最为显著，但进入雾区后不能有效降低车辆能耗与排放。可见，虽然车路协同雾天预警系统整体可以提升车辆运行生态特性，但是单一增加预警强度或改变预警方式并不能有效保证整个雾天影响区域不同区段均具有节能减排效用，合理设置车路协同预警系统应综合考虑不同预警方式、预警信息触发点位及时机、驾驶人特性等因素的匹配关系。      

网络分解及最大独立集算法研究(Ⅱ)

本文首先分析了一般连通网络的结构特征，发现了网络中具有优化迭代功能的特殊子网络；并对其进行了较深入的研究，提出并论证了求最大独立集的充要条件。进一步的研究发现，此特殊子网络及其邻域，具有相依、相斥的偶对性质；若按某种方式将连通网络划分成两部分，形成网络对集，则较容易看出，此特殊子网络及其邻域，将一个接一个地交叉分布，遍及整个网络．利用这个性质，就可对网络进行充分的分解，而不丢失可行解．在上述基础上，开发出在奇网络中搜索该特殊子网络及求最大独立集的新算法，并对算法的有效性及可靠性，进行了较全面的分析。研究表明，该算法可在时间复杂性O(｜V｜)界内收敛．     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。      

多约束条件下城市道路环卫车优化配置与路径规划

为有效解决当前城市环卫车调度决策过度依赖人工主观经验造成的车辆配置不合理和作业效率低下问题,本文提出一种多约束条件下的城市道路环卫车优化配置与路径规划方法。通过综合考虑环卫车在现实作业中的作业时限、服务次数、行驶速度和车辆退出节点等多种约束条件,将物理道路网络拓展为时空网络,刻画车辆在路网上的时空运行轨迹,进而将环卫车优化配置与路径规划问题从数学上描述为带多类约束条件的弧路径问题(Arc Routing Problem, ARP)。 在此基础上,构建以车辆配置与出行总成本最小化为目标函数的环卫车优化配置与路径规划模型,并通过设计分支定价算法精确求解模型。将所提方法应用于苏州工业园区19个区域路网的环卫车辆配置与调度管理,从经济成本、作业效率和环保效益这3方面评估所提方法的可行性和有效性。结果表明：本文所提方法能够显著节约环卫运营成本,提升环卫车辆作业效率;同时,可有效降低环卫车辆碳排放量,形成良好的经济和社会效益,为智慧环卫提供了行之有效的新方案。     

智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型

在智能网联环境下,车辆可通过相互穿插和协作通过交叉口,无需信号灯控制。为保证车辆安全高效运行,建立车辆到达时序和速度协同优化的交叉口车流轨迹优化模型。提出车辆到达时序优化模型和车辆速度优化模型,建立车辆到达时刻与速度的函数关系;在此基础上,模型以所有车辆在控制区域的行程时间与油耗加权最小为目标,车辆路径、到达时刻和速度等关键参数为决策变量,设计迭代式算法求解,实现同时优化车辆到达时刻和速度且交叉口运行效益最大的目的。实验结果表明,与车辆时序和轨迹分别优化的两阶段模型相比,本文模型降低车均延误 32.1%,减少车均油耗9.9%,说明该模型具有良好的主动性和适应性,在降低车辆延误的同时也节省了油耗。     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制，将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程，将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程，提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法；利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性，动态精准地量化解析上下游交通耦合关系；在此基础上建立了分层动态决策框架，在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响，解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系；设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法，并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法，群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求，在交通效率和稳定性上具有显著优势，在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上；在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%，控制优势更加明显；由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出，可降低路网最大排队长度超40%，有效规避路网溢流风险；通过对群体决策协同控制模型的分布式求解，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。      

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于“基础设施即服务”的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度。在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资费用加权和最小为优化目标,构建整数线性规划模型。在含有物理路段相同、服务供给相同的条件下,采用相同规模,但具有不同特征的出行需求构建3种不同场景进行优化对比,验证所提出方法的价值和有效性。结果表明,本文提出的规划方法在有效满足精细化出行需求的同时,有助于实现投资效益最大,为区域城际铁路规划提供了新思路。     

面向智慧高速的合流区协作车辆冲突解脱协调方法

根据网联自动驾驶车辆接近合流区的全过程特征, 设定智慧高速合流车辆行驶的协调控制流程; 针对高速公路合流区冲突风险问题, 考虑车辆时间需求强度、车辆类型和行驶意图等因素, 提出了基于合作博弈理论的高速公路合流区网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法; 利用MATLAB软件对不同条件下的车辆通过合流区进行了仿真验证。仿真结果表明: 智慧高速合流区车辆行驶协调规则能够实现网联自动驾驶车辆的通过请求协调, 在合作博弈作用下能够进一步实现冲突系统虚拟支付成本最低的车辆调整决策; 合流区车辆系统虚拟风险程度随着速度的降低而降低; 当严格执行协调决策时, 网联自动驾驶车辆在合流区通过过程中具有更高的稳定性; 当潜在冲突点长度在一定范围内, 两网联自动驾驶车辆行驶速度相同时的合作博弈效果优于车辆行驶速度不同时的合作博弈效果; 利用该协调方法将冲突解脱过程的虚拟支付成本降低了9%~14%, 大大提高了网联自动驾驶车辆合流区通过过程的安全性。      

铁路宽带移动通信网络规划技术研究

提出了一种铁路宽带移动通信网络的规划方法.该方法参照通用WiMAX网络规划步骤,分析了典型铁路移动通信业务的通信速率和服务质量（QoS）需求,结合铁路使用环境进行了各类业务的链路预算并得出网络覆盖能力,就覆盖能力数据提出了典型铁路设定情况下的容量规划算法原则,最后基于OPNET软件对典型铁路WiMAX网络的规划方案进行了仿真.     

基于货物配装优先级的散货配装模型和算法

充分考虑配送距离、送货时间要求、货物价值以及客户重要性等因素,构建了货物配装优先级函数,并在满足货物配装优先级前提条件下,提出了单辆货车的载重和容积两者利用率最大的双目标散货配装模型.模型求解方法选取蚁群算法,将配装优先级引用到信息素以及能见度函数中,同时优化算法策略,加大求解速度和准确度.最后利用类似文献中的算例进行算法验证和结果比较,表明所提出的模型和算法法在实际运用中是可行的.     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略,结合实际物理网络结构,以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑;在此基础上,结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性,系统性考虑节点及通道运能,构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型;结合模型决策变量特点,利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用,进行相应情景分析. 结果表明,模型及算法具有良好的适应性,为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

轨道交通中异构智融车载网络发展综述

从蜂窝无线接入技术、非蜂窝无线接入技术、异构智融车载网络接入技术三方面，分析了国内外轨道交通车载网络的研究现状；针对非蜂窝无线接入技术和蜂窝无线接入技术的问题，阐述了协同利用轨道交通周边异构无线资源进行网络融合、协同通信的优越性；从网络模型、网络架构两方面论述了异构智融车载网络的融合方案；结合智能轨道交通业务需求，从可靠性和资源利用率两方面对现有的异构智融车载网络研究进行了系统性的归类梳理；从人工智能、安全性和云边结合三方面提出未来异构智融车载网络的发展趋势。研究结果表明:异构智融车载网络可靠性分为网络架构的可靠性和数据传输的可靠性，其中在网络架构可靠性方面，主要研究了通过冗余网络架构、车云传输架构、软件定义网络构架和智慧协同网络架构4种方式提升可靠性，在数据传输可靠性方面，主要研究了通过多路径传输、网络编码和切换算法降低传输过程中的丢包率；异构智融车载网络资源利用率分为无线接入的资源利用率和链路调度的资源利用率，其中在无线接入资源利用率方面，主要通过信道状态预测、频谱划分、频移补偿3种方式增加网络吞吐量，提高资源利用率，在链路调度的资源利用率方面，主要通过调度算法、接收缓存算法和拥塞控制算法来减少异构链路对数据传输的影响，降低数据重传次数，提高网络资源利用率。