面向ITS共用信息平台的数据融合研究

信息融合系统通过关联系统的信息整合,为ITS共用信息平台的各种功能提供信息支撑.基于对ITS共用信息平台中数据的特点,数据预处理的分析,结合数据融合的级别,提出一种新的面向ITS共用信息平台的数据融合方法和技术,来满足智能交通各子系统的不同的数据需求.这种方法在技术上是可行的,具有一定的实用性和广泛的应用价值.     

面向I TS共用信息平台的数据融合研究

信息融合系统通过关联系统的信息整合,为ITS共用信息平台的各种功能提供信息支撑.基于对ITS共用信息平台中数据的特点,数据预处理的分析,结合数据融合的级别,提出一种新的面向ITS共用信息平台的数据融合方法和技术,来满足智能交通各子系统的不同的数据需求.这种方法在技术上是可行的,具有一定的实用性和广泛的应用价值.     

基于实时交通信息的动态车辆导航技术研究

将实时交通信息应用于车辆导航是实现车辆导航系统市场化、大众化的关键，而快速发展的无线通讯技术则为实时交通信息的传送提供了可能，集成车辆导航系统和无线通讯技术、构建车辆信息系统(Telematics)将是未来车辆应用发展的主导方向。本在分析传统静态的．孤立的车辆导航系统弊端的基础上，着重探讨了动态车辆导航涉及到的一些关键技术，包括有：实时交通信息的快速采集、信息融合、数值化编码、动态管理以及无线实时发布；基于实时交通信息的动态路径规划理论与方法；导航电子地图数据动态维护与更新；GPS／DR／MM组合定位方法。     

GPS/DR组合定位技术在物流运输监控管理中的应用

车载定位系统的精度及可靠性是构建物流运输监控系统的首要目标.文中阐述GPS技术和DR技术的基本原理、各自的优缺点及其组合定位技术优势,并对两种技术数据融合方法进行研究.在介绍物流运输监控管理的基础上研究基于GPS/DR组合定位技术物流监控系统的构建方案,对该系统功能作了详细介绍,并描述物流监控管理调度流程.最后对基于GPS/DR组合定位技术在深圳市物流运输监控管理中的应用情况进行了介绍.     

轨道衡超偏载检测系统设计与实现

设计了轨道衡超偏载检测系统。利用列车车号识别系统自动识别车辆信息，车辆上衡后通过定位系统将其准确定位在衡器的中间位置上，在装车过程中实时显示车辆偏载信息，便于及时采取措施纠正偏载问题。详细描述了轨道衡超偏载检测系统的设计方案、主要功能模块及软件系统开发中的几个关键技术。     

���ڵͲ���Ƶ�ʸ��������г̳�����Ϣʵʱ�ɼ�����

智能运输系统(ITS)是当前解决交通问题的最佳途径之一,而动态交通信息的发布与预测是ITS的关键所在。然而由于在各种外部因素下,道路交通状态呈现出随机变化的特性使得动态交通信息的发布与预测成为一大难点。结合某城市的实际情况,本文建立了在定位误差、采样间隔、车辆类型、道路类型等因素影响下的行程车速估计模型,并用实测数据对模型进行精度验证。结合出租车车辆的特殊信息,改进了低采样频率浮动车技术的估计算法,建立了空车数据处理模型;针对城市复杂和相似路段问题,提出了基于距离、方向角、连通性、历史数据以及车流方向等约束条件下的地图匹配算法;针对低采样频率浮动车数据,提出了考虑交叉口影响下的行程车速估计算法,通过实测数据评估了算法的性能;最后,针对不同检测技术的特征,提出了数据融合算法。     

基于GPRS技术的北斗卫星定位算法研究

随着5G通信系统的发展，卫星定位导航系统中出现了许多新的机遇和挑战。为了消除或减弱北斗定位中各种误差的影响，提出了一种基于GPRS技术的北斗卫星定位算法。该算法根据北斗卫星导航系统原理，获取导航定位数据，提取有用信息，根据误差消除结果，改进北斗卫星定位算法，修正定位误差。实验结果表明，该算法的定位精度和效率能够满足实时动态定位系统的实际需要。     

GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统研究

为了克服卫星信号盲区GPS定位间断或失效以及航位推算（DR）定位误差随时间积累等缺陷,设计了一种基于嵌入式系统的GPS／DR／MM车辆组合导航定位系统。通过Kalman滤波对多传感器信息进行最优估计,并应用地图匹配（MM）技术,以得到最佳定位信息。系统的各模块任务使用t~C／OS—II嵌入式操作系统统一调度。经测试,该系统能实现车辆的可靠、准确定位,并且能精确地在上位机的导航地图上实时显示出车辆当前的位置和其他状态信息。该组合导航定位技术在智能交通系统（ITS）领域具有较高的应用价值。     

基于卡尔曼滤波的GPS/DR导航信息融合方法

为了有效地实现GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合导航系统的信息融合,提高GPS/DR组合导航系统的精度和可靠性,分析了传统的利用全球定位系统(GPS)与航位推算系统(DR)跟踪车辆位置方法的特点,结合GPS和航位推算DR两种定位方式的优点,在车辆定位技术中采用GPS/DR组合定位技术,构建了基于卡尔曼滤波技术的自适应联合卡尔曼滤波器,使用Matlab软件工具进行了计算机仿真验证,从软件集成的角度探讨了GPS/DR组合定位技术的串口通信等关键技术的软件实现问题,给出了GPS单独导航、DR单独导航和GPS/DR组合导航三种工作状态下的位置误差。从对比中可以看出,组合系统能在任何情况下实现车辆的实时、可靠、准确的定位,定位误差最小,同时还可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差。     

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

爱知世博会ITS概况及对上海的启示

一、爱知世博会ITS系统构成 爱知世博会ITS总体构架由信息收集、信息处理和信息发布三个部分组成。整个过程是：先收集停车场、相关道路及公交系统运行状况的信息，在综合交通中心进行汇总，分别由中心内的停车诱导系统、车载导航系统、公交定位系统进行分析处理；最后，由综合交通中心根据分析结果对外进行信息发布，为世博会、道路交通（VICS）、停车诱导等外部交通信息发布系统提供交通信息。     

全球卫星定位系统在车辆管理中的应用

介绍了全球卫星定位系统的基本概念,以基于模糊逻辑的车辆定位管理专家系统为例研究了GPS应用的关键问题。     

智能交通系统（ITS）共用信息平台构架及解决方案初步分析

本文提出了基于信息处理和数据挖掘的智能交通系统共用信息平台的基本构架，并对平台的功能构成、初步解决方案和平台构建当中涉及的关键技术问题进行分析。根据ITS共用信息平台的总体目标——以各ITS子系统中提取各种共性和相关信息，采用先进的数据分析、统计、挖掘和关联等技术，为各层次的用户主体提供基于全系统范围内的信息服务和辅助决策，本文不仅提出了ITS共用信息平台的总体构架设计，以及各项功能的构成和要求；而且对构筑信息平台的关键技术，如信息源接口与信息统一标准设计、GIS底层平台、以CORBA为核心的中间件体系、数据挖掘和数据仓库技术、用户服务软件开发与安全措施等，分别进行了论述分析。     

车牌定位的一种神经网络方法

汽车牌照自动识别（LPR）是ITS中的一项关键技术。对实时采集的图像，能自动地提取车牌照信息，有利于快速、高效进行车辆监控和管理，真正实现交通管理的智能化。而车牌定位又是车牌识别的必要的先决条件，直接影响LPR的成功与否。针对国标GA36—1992，结合图像的边缘特征，给出了一种快速可行的车牌照定位方法，供同行们参考。     

智能交通信息特征分析与处理系统设计

智能交通系统(ITS)的普遍应用与系统整合,使得交通信息越来越复杂,交通状态更加难以把握,信息处理面临新的挑战.本文的工作集中在以下三个方面:①剖析了ITS信息的特征—— 多源性、异构性和层次性;并指出交通状态作为最高层次的文通信息,具有双重属性的特点——客观、抽象、确定、连续性以及主观、形象、模糊、离散性。②分析了信息融合和数据挖掘技术在ITS信息处理中的重要价值,提出其信息处理的模式与流程。③设计出ITS信息处理系统的逻辑结构,实现了信息融合和数据挖掘技术的集成,体现出该系统的信息中心功能和平台支持功能。     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

基于GNSS／DSRC融合的协同车辆定位方法

以全球导航卫星系统（GNSS）定位与专用短程无线通信（DSRC）协同定位的集成信息融合为目标,在DSRC协同定位层面,基于水平精度因子最小化原则,提出了一种邻车节点的优选策略。在GNSS/DSRC融合定位层面,采用分散式融合估计思想,设计了一种松耦合模式下的车辆组合定位方法,基于GNSS、DSRC 并行滤波进行全局估计,利用反馈策略改善了对不同定位条件的适应能力。利用车路协同仿真平台对协同车辆定位方法进行了仿真验证。验证结果表明：邻车节点优选策略显著提升了DSRC定位精度,将其用于GNSS/DSRC融合定位,在常规运行条件下,带反馈机制的分散式估计精度优于单传感器模式与无反馈分散式估计精度;在给定的GNSS 多径干扰条件下,东向、北向位置估计的均方根误差与单GNSS模式相比分别降低了42．6％和37．0％,与集中式融合估计相比分别降低了24．8％和20．3％。协同车辆定位方法的定位性能优于常规定位方案,对GNSS多径干扰条件具有良好的适应能力,具备更优的精确性、可用性及工程应用价值。     

基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。     

�Զ�������λϵͳ��GPRS��·���ܷ���

介绍了基于GPRS的自动车辆定位系统的数据链路，并结合GPRS数据用户的工作流程，介绍了实现链路的关键技术。从语音传输和数据传输两个方面给出了基于GPRS数据链路的自动车辆定位系统（AVLS）系统模型。着重对数据接入延时与语音负载、数据长度、数据发送间隔、系统容量等参数之间的关系进行了仿真分析。仿真结果表明,对于语音负载小、数据长度小的自动车辆定位系统，GPRS可以用来实现系统的大容量。