区域智能交通车辆系统发展及其关键技术综述

综合概括区域智能交通车辆研究中涉及的关键技术,重点介绍了导航控制技术、传感器信息融合技术及通信技术。国内外研究现状表明,区域智能交通车辆系统在区域交通中具有良好的应用前景,是智能车辆领域新的研究热点。     

低等级公路交通安全设施存在的问题及实例

通过分析目前我国二级和二级以下公路的交通工程设施在交通安全方面存在的主要问题,提出对于低标准设计的路段,在改变原有道路线型困难的情况下,可以通过设置合理的交通安全设施来保证行车安全。并以内蒙古S203线公路为例,提出保障其道路交通安全的具体措施。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。     

微观交通分布式并行仿真系统设计与效益分析

为了提高交通网络仿真的速度和效率,从挖掘交通网络仿真的并行性出发,设计了分布式并行仿真系统的结构和仿真算法,通过比较选择PVM(Parallel Virtual Machine)作为并行计算的编程环境,提出基于车辆数的网络分割算法和数据时钟同步的通讯方式,使并行仿真达到负载平衡。用程序执行时间、加速比、并行效率和可扩展性4个测度指标来评价算法的并行效益,并以24个交叉口组成的交通网络为例,应用设计的并行算法在不同处理器数目下进行仿真。试验结果显示并行仿真速度比串行仿真提高了3.5倍,因此,这种并行算法提高了交通网络仿真的速度和效率,为实现更大规模的交通仿真奠定了基础。     

基于熵最大化图像分割的直线型车道标识识别及跟踪方法

为了解决在道路路面材料不一致或光照不均匀情况下的车道标识线的识别和跟踪问题,提出一种基于熵最大化的图像分割可变形模板的车道标识线识别及跟踪方法.该方法结合了图像变窗口处理技术和基于熵最大化分割方法来实现对道路图像的理想分割,然后利用可变形模板匹配方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明：该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性.     

共同配送实施分形管理的策略研究

传统的以配送企业为基本单元,以层递方式进行决策管理的共同配送模式难以适应个性化、快捷化的市场要求。从分析企业分形管理的实质入手,剖析了企业分形元的结构及其活动空间,对分形元进行划分,明确了分形元的运作模式和交流机制。并基于共同配送的内涵,阐明共同配送合作机构的层次性、自相似的结构特点,最后提出共同配送实施分形管理的策略。     

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(CyberCar)的导航原理和组成。首先采用逆M序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在CyberCar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。     

物流集货中心作业单元布局方法

合理布局作业单无可以使集货中心节约物料搬运费用，降低物流成本，提高作业效率。在分析物流集货中心作业流程和作业单元构成的基础上，确定影响作业单元布局的主要因素——物流关系、管理关系、安全关系等，对作业单元的相互关系分别进行定量计算，得出作业单元综合相互关系量化表，依据此表及作业单元得分排序表进行物流集货中心作业单元布局设计。案例应用表明：此布局方法提高了物流集货中心作业单元布局的合理性。     

公路隧道交通事故发生机理及预防对策

从驾驶员、车辆、道路和交通设施等方面分析公路隧道交通事故的特点和发生原因,有针对性地提出改善公路隧道安全条件和预防交通事故发生的措施.     

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。