智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上，给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法，应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。     

考虑时间价值的路内停车巡航行为建模

停车者在到达目的地后可能以低速寻找路内停车位,这种巡航行为不仅造成交通拥堵,还增加了能源消耗和环境负担.基于停车者停车选择行为,综合分析停车持续时间、停车后到达目的地的步行时间及停车费用等因素的关系,并且考虑时间价值的影响,建立了路内巡航停车行为模型.模型以停车选择过程的时间价值为基础,定量化描述停车价格对路内停车巡航行为的影响.结果显示,停车价格对调节巡航时间具有杠杆作用,非工作出行的巡航时间要长于工作出行.模型有助于解析影响巡航停车行为的关键决策变量,利用变量间的相关关系实现停车价格的优化调整,从而引导停车选择行为实现路内停车与路外停车的平衡.     

基于灵敏度学习的交通方式安全参数结构模型

不同的交通方式具有不同的运动参数,运行环境也不同,因此其交通安全水平也不同.为发现这些动力学性质之间的关联性,运用基于马尔可夫链的灵敏度学习方法,依据步行、自行车、汽车等交通方式运动参数建立交通方式的参数结构模型,从而实现对各种交通方式的安全水平和运动参数分布情况定的量化评价.模型考虑的动力学参数包括最大速度、加速度、最小适应速度、转弯半径、速度与损坏程度等,依据灵敏度学习理论,在不同参数间的马尔可夫过程的基础上由反向推导得到安全运动参数结构.模型分析结果显示,在交通参与者追求快速出行的同时,需要充分考虑其他动力学特征对交通安全的影响,以形成安全可靠的出行过程.     

基于层次分析法的新能源汽车产业政策评价

新能源汽车的发展受政策影响非常显著,我国已经推出了一系列产业激励政策,但实际政策效果并未达到预期.为了分析政策对新能源汽车产业发展和市场接受程度的交互关系,建立层次分析模型对新能源汽车产业政策效能进行评价.模型设计了新能源汽车产业政策评价指标体系,利用定量化的评价指标权重对政策效能进行评价,确定影响新能源汽车产业发展的关键政策要素,并在政策效能分析基础上提出产业发展建议.     

基于多目标规划的公共交通调度算法与仿真

运用了多目标规划方法建立了公交车辆配置模型，并且生成了可实现计算机仿真的算法。在模型仿真中，力求达到经济效益和社会效益双赢。为了易于操作，在模型求解时，采取化多目标为单目标，最终实现总目标最大。文中通过充分利用公交公司客流调查数据，运用统计学、运筹学等科学方法以及计算机仿真，生成了公交调度表。该优化系统可有效提高公交运营管理水平，且易于实现。     

驾驶员失误机理辨识的可靠性静态模型

驾驶员失误机理辨识是驾驶员可靠性研究的核心问题，本文根据驾驶员行为新模式，归结出５类驾驶员行为模型，然后，从静态角度推导出５种计算驾驶员可靠度的公式，并求出了相关参数，文中通过２１３例驾驶员失误臻因分析案例，详细地辨识了驾驶员失误机理，阐明感知错误肇发交通事故高的原因，从而为驾驶员失误控制提供了依据。