道路交通数据采集技术研究展望

交通数据是交通规划、管理与控制的基础,尤其对智能交通系统的建设和运营具有决定性作用。阐述交通数据采集技术的发展．分析、归类其技术特点,研究和展望新技术在交通数据采集中的应用前景,提出适合我国道路交通特点的交通数据采集技术。     

基于移动Agent和XML的交通综合信息平台的研究

随着智能交通系统的不断发展，未来智能交通系统发展的一个趋势是集成化，而交通综合信息平台是实现集成化智能交通系统的基础和支撑．文中提出了利用（eXtensible Markup Language）XML和移动Agent技术来实现交通综合信息平台的技术途径及开发实例．阐述了基于移动Agent的交通综合信息平台的体系框架；研究了各个层次的功能及实现机制，研究了利用XML技术来实现智能体之间的通信及实际工作中利用XML进行的平台的开发实现．研究及开发应用表明XML和移动Agent为交通综合信息平台的实现提供了一条可行的实现途径．     

基于Agent的区域交通信号协调控制

应用多智能体技术对区域交通信号的协调控制进行了研究.构建了区域Agent、路口Agent和车载Agent,区域Agent和车载Agent构成网络调度层,路口Agent构成信号控制层.车载Agent和路口Agent采用反应型结构、区域Agent采用思考型结构,从而建立了基于Agent的区域交通控制系统,并通过对系统结构的分析建立了一主多从动态博弈协调模型.最后对一个简单的交通网络进行仿真,仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

���ڶ�������ϵͳ���ۺϽ�ͨ��Ϣƽ̨�о�

针对综合交通信息平台系统建设的问题，本文在分析综合交通信息平台在智能交通系统中地位和功能的基础上利用多智能体系统技术，提出了基于用户界面Agent、信息感知Agent和信息处理Agent的分布式综合交通信息平台的体系结构，利用多种Agent来完成平台的相关功能，并对各类Agent的主要功能和结构进行了分析.最后分析了基于多智能体系统的综合交通信息平台的优越性，并介绍了目前国内外在综合交通信息平台方面的研究情况.     

智能体技术在城市交通信号控制系统中应用综述

为解决分布式复杂巨系统在动态环境中的不确定性问题,智能体计算技术发展迅速.交通运输系统在物理位置和控制逻辑上分散于动态变化的交通网络环境,非常适合采用智能体方法建模与描述.文中综述了智能体技术在交通信号控制系统中各个领域应用的技术与方法,包括系统架构、控制算法、建模与仿真,以及智能交通集成管理等方面;跟踪了智能体技术在国内外交通控制领域的具体应用,讨论了智能体技术在智能交通信号控制系统中应用的研究动向,提出发展基于多智能体的交通网络信号集成控制系统的关键问题在于系统交互性、自适应性和可拓展性.     

智能交通系统数据抽样方法研究

智能交通系统在现代交通领域具有美好的应用前景，是应该大力发展的方向。而数据管理特别是数据的抽样技术，在ITS研究中起着举足轻重的作用。本文结合国外抽样技术的应用实践以及数理统计的相关理论，提出了智能交通中数据管理的思想及数据抽样模型。     

3S技术在智能交通中的应用与发展

3S技术在促进智能交通系统发展的同时也带来了一些相关问题。从3S在智能交通中的应用出发,分别描述了GIS-T数据传输、GPS定位导航、RS图像数据处理,以及三者在交通领域现阶段普遍的应用技术,并阐述了三者之间的联系和智能交通系统架构。从经济学层面分析了3S所带来的影响,展现了近年来我国对智能交通行业市场的投资规模,提出了交通、环境、经济和谐发展的理念。最后,从目前3S技术所存在的问题引发思考,总结了提升其技术与完善智能交通系统的方法。     

多媒体通信系统在智能交通中的应用

智能交通系统是集通信技术和交通运输为一体的新型的交通系统.文章主要叙述了智能交通领域中的多媒体及网络通信技术:无线通信技术、视频技术、ATM技术等,并且给出了多媒体通信系统在智能交通中应用的实例.     

面向驾驶员行为研究的基础理论——多源信息融合算法综述

驾驶员行为的研究是智能运输系统,特别是其先进的车辆控制系统仿真、研智能车辆领域中基于多源信息融合的驾驶员行为研究较为罕见.因此应从人机控制观点出发,应用模糊逻辑、非参数统计等理论以及智能协同技术,对驾驶员任务集聚、协同反应过程,特别是多源信息融合、人机协同效能在不同路网环境中的实现等建模关键理论与方法进行研究,建立驾驶员微观协同仿真模型.这是智能化交通控制与管理系统开发和实现的关键技术,对提高交通系统管理效率、缓解拥挤,减少污染和能源消耗,培育未来新产业,具有十分重要的理论价值和现实意义.     

多智能体协作动态路况信息服务系统研究

交通信息服务系统中的动态路况信息服务是研究的热点和难点课题.现有的动态路况信息发布方式受众面广,如果路网中的大部分参与者都利用接收到的路况信息实时规划出行路线,则势必对全局交通系统造成较大的扰动,在避开现有交通拥堵点的同时形成新的拥堵点.文中基于GIS空间数据模型和多智能体的理论方法,研究了一种多智能体协作动态路况信息服务技术,通过增强信息提供者和出行者之间的交互和协作,提供实时性更强的诱导路径.阐述了系统结构、路网模型和多智能体模型,设计开发了实验原型系统,并得出了初步结论.     

基于Multi-Agent的高速公路集成交通控制系统

高速公路集成交通控制系统是一个非线性分布的动态复杂巨型系统。在智能控制系统分级递阶结构的基础上,提出了高速公路集成交通控制系统的集散递阶体系结构,并以Agent作为各级智能控制器,建立了高速公路集成交通控制系统MAS模型,探讨了MAS中主体的结构模型、构造方法、通信机制和协商机制,为基于Multi—Agent的高速公路集成交通控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

基于多智能体元胞自动机的城市交叉口控制方法

为提高对现有交通资源的利用和提供更加有效的交通管理方法,针对交通流中各个体的不同特性,阐述一种城市交叉口基于多智能体和元胞自动机的智能控制系统的框架结构。系统采用元胞自动机建立道路模型,并对原有的单元胞单容量这种不符合实际情况的设置进行了改进,采用单一元胞中可容纳多个不同类型车辆;最后探讨了系统中各个交通智能体协调合作关系,为基于多智能体、元胞自动机的城市交叉口控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。     

基于多智能主体的高速公路控制系统结构

高速公路交通量的增加对高速公路交通控制提出了更高的要求。传统的基于精确数学模型的交通控制方法很复杂并且在实际应用中往往达不到预期的控制效果，因此寻求新的有效的交通控制方法也就成为必然。多智能主体(Multi—Agent)技术是人工智能领域中的一个研究热点，单个Agent能够自主地、主动地对对象进行控制，并且Agent之间可以进行协作从而使整个系统达到更大的智能性。介绍多智能主体系统(Multi-Agent System，MAS)的概念，然后描述基于MAS的高速公路交通控制系统结构以及Agent的内部模块的功能，最后对Agent之间的协作进行了简要的分析。基于多智能主体的高速公路交通控制系统拥有一种全新的智能交通控制结构，它能够较好地克服传统交通控制系统所存在的缺陷，适应高速公路交通系统的复杂性和随机性。MAS技术的关键在Agent之间的协调，因此下一步的研究应该集中在Agent之间如何建立有效的协调机制。     

�����������ʵʱ��ͨ�źſ���������о�

实时交通信号控制是城市交通控制系统的重要组成部分,建立在前人研究工作的基础上,本文尝试采用多智能体的分布式控制技术来解决复杂的交通信号控制问题,构造了多智能体的城市交通控制系统控制流程,提出基于同时扰动随机逼近算法/人工神经网络的改进的交通控制模型,模型通过采用同时扰动随机逼近算法来更新神经网络的权重,这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输、准确的数学模型等缺陷。最后作者应用微观交通仿真系统对模型的有效性在较为复杂的交通网络中进行了测试,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统设计

本文采用分布式人工智能Multi-Agent理论和方法,探讨多机场终端区空中交通运行的模式,以及航班、管制员与机场等多部门之间的协同工作模式。设计了多Agent的仿真系统模型,给出了航班Agent、管制员Agent和机场管制区Agent等关键智能Agent的具体设计模型,构建了基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统的整体框架和运行体系。为复现多机场终端区实际运行状况,实现多机场终端区空中交通智能仿真奠定了基础。     

车路协同环境下交通业务服务系统设计与开发

为解决车路协同个性化服务和交通管理应用需求的冲突问题，对现有应用进行了总结，基于应用集成设计了车路协同环境下的交通业务服务系统。综合考虑国标、国内外研究组织提出的应用以及国内实际落地的应用，并分析了上述应用的发展方向，共整合总结得到14个依托实际交通场景的交通业务，作为系统目标。针对现有主体产品集中于路侧单元和车载单元两类核心设备的现状，运用结构化的系统分析和设计方法进行了功能模块和逻辑框架的设计，统一考虑了各类交通设施的实体特性和通信特性，设计了服务系统的物理架构和数据流内容，实现了对所提出的14项交通业务的兼容。开发了示范系统并实现了样例功能，系统表现出良好的适应性和可移植性。     

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。      

横向互联空气悬架多智能体减振器系统博弈控制

为进一步改善横向互联空气悬架车辆的行驶平顺性和操纵稳定性, 基于多智能体理论和合作博弈Shapley值原理构建多智能体减振器控制系统; 多智能体减振器控制系统由信息发布智能体、平顺性智能体、操稳性智能体和博弈协调智能体组成, 其中信息发布智能体从环境中获取车辆状态信息, 根据下层智能体的信息需求传递信息, 平顺性智能体接收悬架动行程及其变化率信息, 根据平顺性控制要求, 输出自身的阻尼系数意图, 操稳性智能体接收当前互联状态信息触发对应的推理模块, 根据车身侧倾角信息求解需求的阻尼系数, 其中推理模块是通过对遗传算法优化出的阻尼系数进行模糊神经网络自学习形成的, 博弈协调智能体接收平顺性智能体与操稳性智能体的阻尼意图, 根据自身的合作博弈规则, 对阻尼意图进行修正, 输出全局最优阻尼系数; 在不同互联状态、不同激励条件下进行空气悬架静、动态特性试验研究, 并将试验结果与仿真结果进行对比, 验证仿真模型的准确性; 在混合工况下, 利用整车仿真模型验证多智能体减振器控制系统的可行性和有效性。研究结果表明: 和传统减振器阻尼控制系统相比, 多智能体减振器控制系统能有效地使簧载质量加速度均方根值降低14.95%, 悬架动行程均方根值降低10.64%, 车身侧倾角均方根值降低12.33%。提出的多智能体减振器控制系统改善了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性, 并且能够抑制车身的侧倾, 提高整车的操纵稳定性。