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1.
智能交通系统(ITS)以提供高效、节能、低成本的交通运输服务为目标,是能够缓解交通堵塞的有效方法之一。现回顾了国内外关于智能交通系统的研究进展,指出了当前ITS发展面临的挑战,提出了在ITS中引入新基建大力发展的5G、物联网、人工智能、云计算、数据挖掘等技术,提升ITS的可靠性及稳定性,并指出,ITS未来发展要坚持技术创新,加强标准化和产业链整合,建立高效安全的交通系统。 相似文献
2.
针对考虑前后缓冲区的地面锁站布置问题,在传统固定锁站布置方案的基础上,提出一种锁站动态布置策略,该策略能够根据船型尺寸动态调整锁站数量和位置,以适应不同尺寸船舶作业需求。在对自动化码头集装箱解挂锁工艺流程分析的基础上,使用AnyLogic软件构建考虑前后缓冲区的地面锁站动态布置仿真模型,以系统作业效率、设备占用率及缓冲区排队长度为衡量指标,评估锁站动态布置策略的实际性能。结果表明,相较于传统的固定锁站布置方式,地面锁站动态布置方案能够均衡各锁站负载及缓冲区的平均排队长度,系统作业效率提高14.6%。锁站动态布置方案提升了锁站整体利用率,满足装卸船及水平运输作业要求。 相似文献
3.
视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。 相似文献
4.
随着我国经济的发展,公路车流量不断增长,交通安全、交通堵塞等问题日益突出。为了更好地提高公路养护管养水平,现介绍了一种基于GIS的智能交通系统,根据用户当前位置和输入的目的地,通过算法,结合沿途道路情况和大数据归纳的每日拥堵时间点,规划最优行驶路线。该系统便于交通管理者主动实现道路协调控制,提升公路养护管养水平。 相似文献
5.
6.
当前电子信息技术的发展水平已经达到了一定的高度,并且在智能交通信号的控制系统之中应用的频率非常高,对于系统的稳定运行起到了保障作用。本文主要针对智能交通信号控制系统与信息技术之间的关系进行研究,希望能够推动智能交通信号控制系统运行水平的提升,从而为广大群众的日常出行提供便利。 相似文献
7.
自动化集装箱码头是未来港口发展的必然趋势,但仍存在初期建设投资高阻挡了部分小型企业发展自动化的进程、单一技术路线无法满足自动化集装箱码头个性化的“私人订制”服务需求、现存在营的传统集装箱码头自动化改造技术仍有待突破等问题。近年来,在建设交通强国、海洋强国的背景下,结合全球自动控制、人工智能、视觉计算、大数据等现代科技的应用,以港口工业化、智能化、绿色化和产业化转型为导向,在多样性平面总体布局、新型装卸设备升级两方面探讨自动化集装箱码头的发展现状与趋势,以适应国内外自动化码头快速建港的需求与高质量发展,为本领域工程建设提供借鉴。 相似文献
8.
为保证隧道施工多源异构设备数据的有效采集,针对施工群组装备运行数据特征,开展散布、异构设备数据的并行采集方案及技术研究;
在先行构建出数据采集系统框架、采集实施流程的基础上,针对设备多维、连续数据生成的特点,开展基于流数据管理(stream-based date management, DSM)的技术方法探究; 通过构建多并发数据采集(forward-oriented optimal concurrency control, FOCC)系统,实现多源异构数据的集采、并采。通过重点对前向乐观并发数据采集管理、采集设备自动组网技术方案进行研发实践,研发多协议集成、多接口并发采集、自组网、自主发送的“数据采集终端”,成功实现了龙门吊、泥水分离系统等隧道施工装备运行数据的实时提取。研究证明,提出的多数据并采技术方案可有效解决多源异构数据采集问题。 相似文献
9.
10.
针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。 相似文献