中关村西区的单向交通干线协调控制

针对中关村西区单向交通干线的交通状况，根据大系统理论的分解协调思想，提出一种干线协调控制方案，可根据交通状况的变化，在决策切换开关的作用下，分别实施绿波协调控制和分散协调控制，并在Paramics平台下进行仿真。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于复式伸缩窗的车辆排队与消散快速检测算法

基于视频图像处理方法,提出了一种复式伸缩窗来实时跟踪交叉口排队车辆队尾和队头的位置变化,从而准确描述交叉口车辆排队形成和消散过程。通过检测指定区域内车辆是否存在和是否运动,分别构建跟踪排队队尾和队头的队尾伸缩窗和队头伸缩窗。描述排队首尾伸缩变化的复式伸缩窗则由这两个伸缩窗相互协作所构成。根据跟踪队尾和队头的结果,车辆排队长度和停车延迟时间等重要参数就可以轻易得到。试验结果表明本文算法能实时准确地跟踪队尾和队头的位置,能适应不同天气环境和光照变化,其准确率达到92%以上,较好地满足车辆堵塞监控和交通信号灯控制的需要。     

车道线识别中的自适应Canny边缘检测及改进研究

针对Canny边缘检测阈值在车道线识别中不易选取的问题,提出了基于Otsu算法实现自适应Canny边缘检测的方法。实验验证表明,其对远视野道路图像可以获得良好的边缘检测效果,而对近视野道路图像效果较差。进一步提出了目标区域补偿策略改进上述算法。结合Hough变换算法,实现了车道线的识别。实验结果表明,改进的算法可以达到实时获取车道线的要求。     

基于动态客流的城市轨道列车全天时刻表优化

针对乘客需求的动态变化,提出一种基于整数规划的全天候乘客排队模型,该模型综合考虑高峰时期和非高峰时期的客流需求。以乘客总候车时间为优化目标,对各车站所有列车的时刻表进行优化,以提高乘客的候车体验。此外,提出基于0～1整数规划的遗传算法,计算使乘客候车时间达到最小的列车时刻表。最后,利用北京地铁的客运需求数据进行仿真实验,验证该模型和算法的有效性。相比现行的时刻表,优化后的时刻表使乘客的总候车时间缩短56.89%。     

交通控制算法在Paramics交通仿真软件中的实现

阐述了利用微观交通仿真软件Paramics进行控制策略仿真的研究思路,通过Modeller建立的图形界面,可以设计各种路况;利用丰富的API函数,实现各种控制策略;并提供了多种进行控制效果评价的功能。同时,可以和Mat-lab这种强大的算法仿真软件进行有机的结合,一方面应用Matlab强大的数据分析能力,另一方面应用其丰富的控制算法工具箱,大大缩短的仿真开发周期。因此,Paramics是一个验证控制策略的优良仿真平台。     

核函数法与最邻近法在短时交通流预测应用中的对比研究

以北京三环路的一个区间路段作为短时交通流预测的背景,利用实际检测数据将非参数回归预测模型中核函数法和最邻近法2个不同的权函数方法进行了仿真对比研究,结果表明在相同的预测精度下,最邻近法更适合时间间隔比较短的交通流预测.将传统的最邻近法加以改进,依次加入前一时刻的交通流量、当前时刻的车辆平均速度和车道平均占用率作为搜索元素.通过对仿真实验结果的研究分析得出结论:前一时刻交通流量的引入保证了预测值和真实值具有相同的切线方向,使得预测精度得到了显著提高;车辆平均速度和车道平均占用率与交通流量具有一定的对应关系,其作用和当前时刻的交通流量相似,所以不能有效的改善最邻近法的预测精度.     

基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析

基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting, 自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数.实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持.     

基于车路协同的交叉口车辆最大流量协调方法

设计了一种无信号灯的交叉口车辆协调控制策略,该策略将交叉口车辆通行控制问题转化为以最大流量为目标的整数规划问题,通过求解该问题获得最佳的通行策略达到车辆安全高效通过交叉口.与定时控制和自适应控制策略在各种交通负载下的仿真对比表明,所提出的协调控制策略能明显降低交叉口车辆的平均停车等待时间、平均排队长度和停车率.      

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针对交通网络中交叉口车流具有连续时间特性,动态信号灯的切换具有离散事件特性的情况,以四相位单交叉口为对象,考虑车辆到达的随机性,以微分包含的形式描述车辆达到率,建立了一个四相位交叉口的矩形混杂自动机模型。该模型中以车辆排队长度为连续状态变量描述连续车流动态,以信号灯状态为离散状态变量描述离散信号灯动态。在该模型基础上,分析了交叉口各个方向的输入、输出车流动态,采用矩形混杂自动机可达性分析方法详细分析了车辆排队长度的可达集,使用CheckMate 3.6 工具箱进行仿真。仿真结果表明矩形混杂自动机模型和可达性分析方法的有效性,不仅能够刻画交叉口车流的动态混杂特性,而且能够验证信号灯配时方案对车流疏导是否有效,为信号灯配时设计提供一种检验方法。     

城市混合交通场景中的多目标参数检测

针对城市混合交通的复杂场景图像中多目标及其参数的检测问题,提出了一种由改进的帧间差分与边缘提取相结合的算法。利用帧间差分法检测车辆的存在,对帧差图像运用统计滤波算法提取多运动目标,通过形态学方法提取并细化目标边缘,根据主边缘（轮廓）信息完成车辆定位,最终结合摄像机标定结果计算出多目标交通参数。算法避免了复杂场景的背景建模,减少了运算量。实验结果表明,该算法不仅能较为准确地检测多运动目标的参数,而且具有较强的实时性。