应用车辆自动辨识系统评估干道时制重整绩效

政府单位面临到都会区道路壅塞问题,目前多利用时制重整的方式进行改善,时制重整实施的过程中,需透过绩效评估的方式,检视时制重整计画是否达成预期目标．文中透过都会区建立之旅行时间系统,应用智慧型的路侧设施：车辆自动辨识系统,作为时制重整绩效之依据．时制重整过程中．依据程序性方式进行,分别为群组划分、时段划分、时制计画设计、时制下载与微调以及续效评估等步骤实行,亦比较浮车法及车牌比对结果之优劣,再将其程序步骤应用於台中市台中港路的时制重整计画中,结果显示时制重整计画实行後,能得到较好的绩效,尤其是对车流较壅塞之方向,改善效益较为显着。     

多元交通资料融合进行旅行时间预测——以台中港路为例

利用倒传递类神经网路,单以资料本身进行路段旅行时间预测,避免建立高复杂度的模式以及环境所产生的干扰下,建立不失精准度的预测模式。研究过程中发现：若仅考量路段中的车辆侦测器资料用以预测旅行时间,其预测精准度较劣於融合车辆侦测器资料及公车旅行时间资料之精准度,且发现预测精准度於尖峰时段较准确,故可推论使用一种以上的多元探测器所得之交通参数资料且於车流量较大之路段皆可提高路段旅行时间预测之精准度。     

不完整车辆侦测器数据推估旅行时间之研究

文中收集2007-07-12～2007-07-17日之"国道"1号北上路段111.3 K ～148.9 K之车辆侦测器数据及车牌自动辨识数据(AVI),藉由相关文献了解上下游路段之特性,利用多元线性回归方式进一步探讨上下游车辆侦测器数据推估中间车辆侦测器平均车速之关系,推估出平均车速后利用Oh模式推算推估模式之旅行时间并与AVI数据比较.结果显示,在国道1号北上路段111.3 K ～148.9 K上下游路段之平均车速约略存有线性关系,同时,藉由推估之旅行时间与AVI数据验证与比较,研究推估之旅行时间与完整旅行时间之平均误差百分比(MAPE)在6.874%以下,显示有良好预测;均方根误差(RMSE)在34.044以下,代表模式的可靠度尚可.     

基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制

针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变速控制分为上层辨识决策层与下层换挡执行层,上层采用T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识与换挡修正决策;下层接收上层修正控制指令执行换挡修正。仿真与实车试验结果表明:采用TS模糊神经网络可准确识别拥堵工况,基于拥堵工况辨识的车辆自动变速分层修正控制策略可有效避免拥堵工况时频繁换挡,减少换挡执行部件和制动系统的磨损。     

多元交通信息于车速数据融合系统之节能减碳应用研究

提出了1个经济可运作的实时动态节能减碳计算模型,用KPI来评估节能减碳效果,运作方式如下:配备GPS装置之实验车,后端软件自动动态搭配Google Map与路径图资之起讫点(A→B)来回一趟,才量该车之耗油量,由行前预估值、旅行时间、动态交通事件与实际油耗值之误差分析,在实时交通信息协助下选定之KPI (key performance index)值(含油耗、CO2排放量、道路等级、旅行时间及ETC (electronic toll collection)费用等)做比较.搜集对应环保路径之路网交通信息数据及交通信息建立历史数据库,配合时速/油耗表完成油耗/碳排放系统数据库,得出实时交通信息占比与油耗预估误差率关系图.      

新型视觉自动引导车辆导航控制器设计

本文简要地介绍了基于机器视觉引导的自动引导车辆的原理和组成，从自动引导车辆的运动学特征出发，结合驱动系统的系统辨识，建立了自动引导车辆的控制模型，然后利用最优控制理论获取极小值的反馈最优控制。通过对被控对象的仿真分析和实验，验证了最优控制器路径跟踪平稳可靠。     

基于系统辨识的自动驾驶控制算法开发及实车验证

为了实现对自动驾驶车辆更优的控制效果,文章首先研究了自动驾驶车辆的动力学模型,并运用系统辨识技术,设计实车试验完成对模型中关键参数轮胎侧偏刚度的辨识;接着设计了模型预测控制的具体算法;最后通过实车试验,在自动泊车场景中验证了算法的有效性,取得了良好的控制效果。     

台湾地区高快速公路资讯可变标志最适显示运用之研析

先进交通管理系统（advancedtrafficmanagementsystems,ATMS）所蒐集之交通资讯及交通管理策略,需经由先进用路人资讯系统（advancedtravelerinformationsystems,ATIS）发布後方显现效用,其中资讯可变标志（changeablemessagesign,CMS）为驾驶者在旅途中最重要的讯息来源。CMS主要显示内容包括交通宣导讯息、即时路段旅行时间及透过事件反应计画自动显示之路况资讯等,本研究针对CMS显示幕显示字体大小、辉度、显示时间,以及显示内容研提建议。依前述原则执行後,台湾地区高速公路用路人对CMS资讯内容的满意度达86．8,〈（2010）。本研究并分析台湾地区CMS中英文双语化之可行性,受限於版面空间、反应时间、系统转换时间及无法自由选择语言之特性,无法同时显示中英文资讯,故建议以使用中文之用路人为主;惟国外旅客较多之路段,建议挑选部分CMS显示英文旅行讯息,其余路段则维持发布中文资讯。     

用模糊方法对车型进行模式识别

车型识别在公路自动收费和交通量统计中有重要作用。主要介绍了由计算机视觉系统获得汽车的长、宽数据，并通过车辆样本的计算，分别得到了客车和货车的隶属函数，然后利用模糊模式识别的方法对汽车车型进行辨识。     

交叉路口道路环境辨识之初步研究——建立智能型执法系统的首部曲

利用影像处理技术结合自行发展之道路环境辨识算法,建立智能型执法系统之平台,并选定"未依规定变换车道"违规行为建立违规行为判定系统,以期作为智能型执法系统平台建立之先驱研究.利用影像中位数法建立背景、结合递归式背景建构模式进行背景更新;透过"特征判断"与"样板比对"辨识路面标线;最后将车辆侦测、追踪等影像处理技术结合道路环境辨识结果进行违规行为的侦测与辨识.经过实际验证,于道路环境辨识以及违规行为辨识皆达良好的辨识水平.     

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.      

Modeling travel time of car with varying demand on an urban midblock section

The present study analyzes the stochastic nature of travel time distribution under the uncertainty of traffic volume and the proportion of cars in the traffic stream. Stochastic response surface method (SRSM) is adopted for modeling the travel time variation under the influence of traffic composition and traffic volume. This model is applied to an uninterrupted urban arterial corridor of 1.7 km length in New Delhi. Video graphic data were collected for 2 days during morning hours between 8 AM and 12 noon and evening hours of 3–7 PM. License plate matching technique was used for measuring the travel time in the study area. This study focused on travel time variation of cars with varying traffic volume and proportion of car in the traffic stream. Linear regression analysis was carried out initially to know the functional relation and significance relation between the input and output variables, and then SRSM analysis was performed. Artificial neural network (ANN) is also considered to map the relation among travel time, traffic volume and composition of traffic stream. A comparative evaluation is made among ANN, SRSM and regression analysis. Results indicate that apart from traffic volume, the influence of car population is more on travel time variation than motorized two-wheelers. It is attributed to the smaller size and comparability better operating condition of motorized two-wheelers. Also, the ANN and SRSM models are more efficient for analyzing the stochastic relation between the response and uncertain explanatory variable than the regression model.     

基于预测型路线行程时间的信号控制相位差优化技术研究

相位差是区域信号协调控制的重要参数,其动态优化直接影响通行能力和路网延误。论文考虑交通流诱导与交通信号控制的协同运作,通过研究车队在停车线车头受阻和车尾受阻的不同等待状态,建立了相位差与诱导参数路段行程时间的相关关系,基于诱导控制协同的动态性考虑,提出基于预测型诱导用行程时间的信号控制相位差优化技术,阐述其优化算法流程。论文利用长春市长春大街含3个交叉口的路线进行算例试验,结果表明利用预测型行程时间优化相位差之后干线总行程时间最高节约12.9%左右,延误减少高达51.3%,达到诱导控制信息共享、协同运作提高路网运行效率的目的。     

上海典型停车换乘选择行为研究

针对上海6处停车换乘(P+R )点位使用率有高有低的情况,展开P+R用户选择行为调查。初步调查发现出行时间是最重要的影响因素,其次是出行费用。为研究结论普适性,采用网络观测辅以实际行程时间调查的方法,对高峰时段6个换乘点位的典型通勤路径的自驾、P+ R方式的出行成本进行了调查。分析发现,上海P+R设施应分为城区内和城郊设施2种类型;P+ R用户并非全部由自驾出行人员转换而来,也转自于公交+地铁或出租+地铁等其他出行方式人员;其中,自驾出行人员对时间节省最关注,道路通畅时其时间价值要低于交通拥堵时;公共交通出行人员由于出行时间节省而选择P+R;出租+地铁及普通停车换乘用户更关注出行费用;P+R有助于促进多模式交通出行,公交配套不完善地区P+R需求更大。      

基于模糊解释结构模型的客运交通结构优化方法

客运交通结构优化是实现城市交通系统可持续发展的重要方法之一,在提升城市客运交通系统效率方面发挥重要的作用.根据客运交通结构影响因素的性质,建立模糊解释结构模型,将客运交通结构的影响因素划分为4个层次:直接影响感知因素层、间接影响认知因素层、过渡连接因素层和根本性因素层,并使用有向弧对于层级之间与层级内部的影响因素关系进行了连接.根据模型的分析结果可知,城市规模为根本性因素,资金投入为过渡连接因素,道路布局、基础设施、出行者特性为间接影响认知因素.研究结果确定了优化客运交通结构的关键性因素,以哈尔滨市为实例,从交通政策、土地利用、出行方式效用等方面提出了优化城市客运交通结构的建议.      

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

城市快速路与地面道路交通整合控制分析

阐述了城市快速路与普通城市道路交通整合控制的必要性,叙述了国内外研究者提出的比较成熟的匝道控制方法及匝道与地面交通整合控制方法,提出了以城市快速路主线流量与匝道流量之和应小于合流处通行能力、主线车辆占有率应小于最佳占有率、速度约束以及普通城市道路地面交叉口的最大排队长度应小于路段长度为匝道控制约束条件;提出了以通过城市快速路系统和地面交叉口的总旅行时间最小为优化目标函数,实现城市快速路与普通道路的上、下匝道整合控制,以取得最优的城市综合交通系统效益.     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

山地城市居民出行特征分析

在归纳山地城市形态和道路网结构特征的基础上,根据2010年攀枝花市居民出行调查数据,对攀枝花市居民出行方式、出行时耗、出行时空分布等特征进行了分析,发现城市形态与路网结构对于居民出行特征有着重要影响.