新基建下的智能交通系统发展综述

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。     

国内外规范关于水流作用下护底块石稳定质量计算方法对比

关于水流作用下护底块石的稳定质量计算，国内外均开展了大量研究，并总结提出多种计算理论，各国规范也给出不同的计算方法。因研究条件和背景有所不同，采用各种计算方法往往得到不同的计算结果，给设计人员带来较多不便。针对上述问题，梳理国内外常用规范中给出的计算方法，并结合工程案例进行对比分析，总结不同方法之间的差异以及适用条件。结果表明，水深是影响护底块石质量的敏感因素，计算方法选取时应重点考虑该因素；美国规范考虑的影响因素较为全面，具有较好的适用性；但在强紊动的水流条件下，建议对照国际通用手册中的Pilarczyk法和Escarameia & May法综合评估确定块石质量。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

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。     

GIS在智能交通系统中的应用

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。     

系列化中国标准地铁主要部件对车辆火灾热释放速率的影响研究

随着社会经济发展，地铁车辆已成为我国现代交通的重要基础设施。热释放速率是轨道交通车辆防火设计、火灾安全评估和隧道通风系统设计的重要参数，然而现有地铁列车火灾燃烧特性的研究结果并不能反映出车内主要部件对火灾热释放速率的影响。为了有效地对地铁列车结构和防火设计提供指导，基于系列化中国标准地铁列车实际结构，根据材料燃烧试验测试得到的车内非金属可燃材料的燃烧特性参数，建立车辆火灾的数值计算模型，通过数值计算方法模拟采用不同燃烧特性材料时的车内火灾蔓延过程，对比分析顶板、侧墙、座椅和地板4种车内主要部件对车辆火灾热释放速率的影响。研究表明，地铁车厢内主要部件对热释放速率的影响程度与火灾蔓延顺序、部件空间位置有关，影响程度由大到小依次为顶板、侧墙、座椅、地板。     

站台端部入侵防护系统的研究

为了有效地监控铁路站台端部非法入侵行为，增强铁路站台端部防护能力，提出以激光雷达探测技术为主、以超宽带精准定位识别和图像智能识别分析为辅的站台端部入侵防护系统。该系统能够智能探测入侵目标，精准识别携带有定位标签的工作人员，智能识别穿着专用制服或者工装的工作人员；可将工作人员与非法入侵者区分开来，只对非法入侵进行报警，误报率低。目前，该系统已应用于多个铁路车站，有效地提升了铁路车站安全管理水平。     

电子信息技术在智能交通信号控制系统中的运用研究

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。     

面向多源异构信息融合的隧道群组装备数据提取技术研究

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。     

学会季讯

上海市交通委主办、上海市公路学会承办的第二届智能交通上海论坛圆满举行2022年11月7日,在第五届中国国际进口博览会举办期间,上海市交通委主办了以“数智·出行”为主题的“第二届智能交通上海论坛”。本次论坛设主论坛和分论坛,上海市公路学会作为论坛承办单位之一,会同交通委和各合作、承办及协办等多家单位,确保了论坛活动的圆满举办。     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

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。