交通信息物理系统及其关键技术研究综述

为了给智能交通系统(ITS)的发展提供参考,针对传统交通系统因缺乏广泛的互联互通互操作而尚未实现充分的协调与优化问题,考虑信息物理系统(CPS)是通过集成计算、通信及控制技术将信息基元与物理元素融为一体,并基于信息系统和物理系统之间的相互作用与反馈,以实现对物理系统的精确认知和有效控制的特点,将CPS概念引入交通系统,对交通信息物理系统(T-CPS)进行了研究.通过分析ITS与CPS的现状,并结合交通系统的特点,构建了T-CPS基本架构,诠释了T-CPS各层次的功能及特点,并对T-CPS和ITS进行比较,讨论了T-CPS的若干关键技术,同时给出T-CPS的实施思路与应用展望.研究结果表明:T-CPS的研究正符合交通物理对象及环境与交通信息空间深度融合的需要,将为下一代ITS发展提供理论支撑.     

车路协同车辆编队系统研究

车辆编队是通过网络技术，使车辆彼此之间紧跟在一起行驶。设计了基于信息物理系统(cyber-physical system CPS)理论的货车编队系统的框架，利用路侧摄像头、毫米波雷达等路侧智能设备、车载OBU智能终端获取道路及车辆信息进行多源信息融合，并通过V2X通信技术进行数据传输，从而实现车、路、云协同工作。     

Fusion Framework of Urban Traffic Control and Route Guidance Based on CPS Theory

以避免交通拥堵和提高交通效率为目标,同时满足交通用户要求和交通系统交通流均衡要求,对城市交通控制与诱导融合框架进行研究.分析城市交通控制与诱导系统和信息物理融合系统(CPS)的特性及两者关联.探讨CPS理论应用于城市交通控制与诱导系统的各项技术要求.根据动态城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的内容,针对两者相关性、冲突性与解决方法,考虑信息物理融合系统的人机系统特点,提出一种基于信息物理融合系统理论的城市交通控制与诱导融合框架.该框架包含计算部分、通讯部分、控制部分和物理世界部分,增强了城市交通流诱导系统和城市交通信号控制系统的融合度,侧重从技术层面分析两者深度融合的可行性,为智能交通系统中交通控制与诱导融合的实施提供理论依据.     

中国工业4.0之路——“中国制造”的机遇

正工业4.0,又称第四次工业革命,是指制造业数字化水平的提升。工业4.0扎根于物联网、信息物理系统(CPS)和云计算三大技术,充分联合和调动虚拟和现实世界中的资源、人才和信息。工业4.0致力于打造适应性强、资源利用率高、注重人体工学的"智能工厂",实现从产品开发设计到工厂、分销中心、零售店,最后到终端客户的连续实时信息流通。这条"数字线"贯穿整个商业价值链,大大提高信息透明度,实现操     

智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究

本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。     

基于DCOM式智能体的交通控制系统模型

章提出了一种智能体的实现方式——DCOM式智能体，并将其应用到交通控制中。针对交通控制中的集中指挥、分级管理和动态变化等特点，将DCOM分布组件技术和智能体技术结合起来。以DCOM式智能体管理交叉口信号、设定道路服务水平，并对堵塞道路选取替换路径，再通过“协作智能体”维护智能体间的通信，从而实现统一指挥、分工协作的交通控制系统。研究表明，此交通控制系统具有更强的稳定性和可扩展性。并减少了人工干预，提高了交通控制的自动化水平。     

物联网实现智能交通关键技术的突破

物联网应用是能同时实现感知、互联和处理等功能的各类行业与公众应用,它具有网络化、智能化和感知控制物理实体的特点。物联网可以很好地应用到诸多领域,智能交通领域便是其中之一。在实现智能交通的应用中,物联网技术有以下几个关键技术突破点:     

面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场

为了给智能网联试验场设计与建设提供参考，分析了智能网联交通系统中测试技术的研究现状；结合长安大学车联网与智能汽车试验场的测试和研究经验，提出了一种面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场，该试验场包括应用场景、感知发布、网络链路和管理服务4个层次。应用场景层通过模拟真实场景中的天气、道路和交通条件，验证智能网联交通设备和服务在不同环境、不同场景的适应性；感知发布层通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感设备以及可变情报板等信息发布设备，实现环境数据及交通信息的采集，并下发相应的控制信息和服务信息；网络链路层由车载异构网络构成，通过网络间的协同工作，为应用场景层和感知发布层的设备提供网络信息服务；管理服务层负责下层数据的存储、备份、处理和可视化，并实现下层测试设备的管理与维护。在上述模块化平台的基础上，开发智能网联汽车室内测试台架，配合试验场进行交通场景构建、测试场景复现和单一要素分析，实现智能网联交通的柔性场景测试。结果表明：所提出的试验场具有标准化的测试条件，可控可追踪的测试流程和科学的测试评价体系，能够模拟真实的道路交通场景，提高智能网联相关技术的开发和测试效率。该试验场的建设、推广与应用，能够推进智能网联和无人驾驶技术从理论研究到实际应用的转化，为实现未来交通信息服务和交通系统的创新与变革起到至关重要的作用。     

智能网联试验场规划设计及测试技术

智能网联试验场是测试智能网联汽车对交通环境感知以及应对能力的场地,其技术涵盖了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等多个行业,且智能网联技术提出时间较短,无论是多个行业之间的融合还是政策标准体系都处于摸索前进阶段,都将对智能网联试验场的建设规划设计以及研究测试带来很大的挑战。而想实现安全、实用、经济的智能网联试验场建设,则可通过试验场的平面布置明确试验场定位,强调测试分区,着重分析测试场景,配以相关智能网联设施,检验智能网联试验场规划设计以及研究测试的合理性。     

融合的工业

<正>提出工业4.0这个概念也仅仅是两年前,德国在2013年汉诺威工业博览会上由"工业4.0小组"提出。德国学术界和产业界对"工业4.0"概念的一个比较统一的阐释是,以智能制造为主导的第四次工业革命——通过信息通讯技术和虚拟网络-实体物理网络系统(CPS)的结合,将制造业向智能化转型,实现集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,最终建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务生产模式。     

重庆都市区新一代智能交通管理系统架构研究

将以物联网、大数据、云计算、4G、移动互联网等IT技术为载体的新一代智能交通管理系统架构分为5层:感知层、通信层、计算层、控制层和服务层。重庆都市区新一代智能交通管理系统拟"建设1个中心、搭建7大应用平台、集成7大基础系统、接入3大基础系统",以实现对交通指挥调度、交通管理控制、出行信息服务等业务的多维度提升和全方位创新。新一代智能交通管理系统将在重庆都市区道路交通缓堵、交通节能减排等方面发挥重要作用。     

基于过流态势智能感知的自适应信号控制优化分析探究

趋势感知自适应控制述略;过流趋势预估与信号优化时配方法;自适应信号控制优化数理仿真模拟分析。本研究基于车路协同的过流趋势感知自适应控制技术,围绕路口过流趋势预估、自适应信号优化时配两个关键技术要点,对交通路口过流态势智能感知的自适应信号控制优化课题开展专题分析探究,并借助VISSIM平台开展了模拟仿真验证和分析,以为同类智能交通工程应用提供研究和技术参考,助力实现优化适用的智能交通工程。     

车路协同管控与服务专栏导语

正车路协同技术通过感知、通信、计算、控制等技术的一体化融合,实现"人-车-路-云-网"之间的高可信信息交互与智能协同管控,是提高现有道路运行安全、通行效率、用户体验与节能减排的重要手段,是赋能智能网联交通系统、自动驾驶汽车的关键技术,是道路交通运输领域技术革新的重要发展方向。2020年初,我国开始部署加快推进新型基础设施建设(简称新基建)。新基建战略为车路协同系统带来了全新的发展环境,也带来了新的研究需求。     

智能交通系统车载体系框架的研究

为了完成智能交通车载体系框体系统的研究，采用了从需求入手，定义智能交通服务，建立逻辑框架和物理框架，并从包括标准化范围检查在内的广泛的多种着眼点进行评从的工作流程。在逻辑框架和物理框架的建立过程中应用了统一建模语言进行体系框架的开发。并提出了系统评价表单评价项目，建立了关于路线引导功能的控制模型和个体模型，通过具体的实例对智能交通车载体系框架的建立方法进行了阐述。     

RFID在道路交通信息实时采集系统中的应用

为实现城市道路路段及交叉路口的交通流量统计、行驶机动车辆监管、交通拥堵状况缓解,提出采用非接触式、自动化识别、双向通信射频识别(RFID)技术对路网上的行驶车辆进行实时信息采集和数据信息交互,并结合物联网无线传感网络技术,将获取的信息发送到后台信息处理中心,再将数据信息通过全球定位系统或交通诱导信息系统提供给交通参与者,使其合理选择最优路径,快速、准确地到达目的地。研究结果表明,RFID技术应用于实时动态交通信息采集比较可行。将RFID技术与物联网技术相结合并应用于智能交通,可为智能交通物联网的发展和实现提供一定的思路。     

车间通信对含有事故的双车道交通流的影响

随着经济社会的快速发展,我国交通事故总量在逐年增加,怎样处理交通事故对道路交通系统所带来的影响变得尤为重要。近几年,车间通讯技术(Inter-vehicle communication,简称IVC)成为智能交通(Intelligent Transportation System,简称ITS)领域的一个热点课题,而且车间通信技术已经被应用到各种交通问题的研究当中。结合交通流元胞自动机模型,将具有车间通信功能的智能车辆及其演化规则引入到该模型当中,研究了其对事故双车道系统的影响。模型中,智能车辆能够实时接收到下游智能车辆传递的交通信息,从而通过换道来避免交通堵塞。通过计算机数值模拟,结果显示,没有智能车辆存在时,系统将会出现大面积交通阻塞,考虑智能车辆后,道路交通阻塞就会得到有效缓解,甚至当智能车辆比例达到一定时,系统交通阻塞将会消失,此时系统处于自由流状态。此外,考虑到车间通讯可能对系统进车率产生影响,我们研究了非对称进车率情况下的道路交通流。结果发现,非对称进车率可以有效地减少系统中智能车辆因换道而产生的车间干扰。     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

通信时延和感知时延对车辆编队稳定性的影响

通信时延和传感器感知时延对智能车辆协同动作和行车安全至关重要。针对2类车辆编队控制策略(定常间距双向不对称控制和定常时距多前车跟车控制),引入通信时延和感知时延，并计算编队系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。首先，考虑到信息获取的便捷性和准确性，在直接相邻车辆的位移和速度分量上引入感知时延，在直接相邻车辆的加速度分量以及非直接邻居车辆的状态信息引入通信时延。将具有时延的信息用于反馈控制器。其次，对双向不对称控制下的同质车队及对多前车跟车控制下的异质车队进行模态分解得到多个低阶的双时延模态子系统。然后，基于双时延微分方程结构特性，提出了几何构型分析方法用于确定单个模态子系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。从而，车队系统稳定的通信时延阈值和感知时延阈值取决于解耦后的多个模态子系统。最后，进行了MATLAB数值仿真，研究通信时延和感知时延对2类编队系统稳定性的影响。仿真结果表明：在双向不对称控制下，当不对称度较大时，车队系统对时延具有较高容忍度；在定常时距单前车及两前车跟车控制下，车队系统的感知时延阈值和通信时延阈值随时距的增大整体上呈下降趋势。     

物联网条件下交通异常事件自动检测技术

交通异常事件自动检测是解决道路交通偶发性拥挤的关键技术,是提高现有交通运输系统运行效率的突破点之一。随着信息技术、传感技术、通信技术、交通对象识别和定位技术的发展,特别是物联网条件下交通参与者对交通环境感知能力大大增强,加上人们对交通安全、与节能减排问题相关的交通需求管理和信息服务更加关注,交通事件管理在智能交通系统运行中的作用更加重要,对交通事件自动检测的可靠性、实时性和定位精度提出了更高的要求。文中介绍了交通事件自动检测技术的研究现状,并展望了新的人、车、路、环境下交通事件自动检测技术发展趋势和研究方向。     

面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究

采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路.