自主式交通系统逻辑架构构建方法

自主式交通系统(ATS)是未来发展的方向之一,其规划布局需要系统、完备的体系架构进行指导。以ATS服务为基础,围绕人与货物运输过程中如何匹配系统服务、如何实现系统功能两个视角,提出“宏观+微观”双层逻辑架构结构。其中,宏观逻辑架构指导交通系统形成面向具体场景的服务集,串联用户需求与系统功能;微观逻辑架构面向具体ATS服务,解析服务参与组分,基于“感知—学习—决策—响应”的业务逻辑明确系统功能与数据的关系。最后,针对自动驾驶车辆在交叉口的响应场景,以行人识别服务为例构建逻辑架构,验证了构建方法的有效性。     

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术.从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能.     

虚拟和谐交通系统Agent仿真

本文在虚拟世界里,构造了交通系统的和谐仿真。首先介绍了智能体Agent、多智能体组成的系统MAS及其规则,然后分析交通环境(道路)、车辆、人组成的系统,利用集对分析(SPA)、人、事、物系统(WSR)和集对匹配系统(SPM)以及A.Kaufmann最强路算法与集对匹配合成算法,构造出和谐的道路、车辆、人、环境, 并给出智能调度的应用实例。     

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。     

考虑特定OD分布形态的路网容量双层规划模型

针对以往道路网容量模型在假设,模型建立及算法方面存在的典型问题,提出基于特定OD分布形态的路网容量双层规划模型。其中上层模型为考虑一定服务水平限制下能通过路网机动车的最大容量,反映OD需求分布形态与路网匹配程度,下层问题是考虑OD需求分布条件下用户均衡分配问题,并为模型设计了算法求解。最后以上海市某区域的目标年规划路网的属性条件为例,求出容量可行解。实例结果分析表明,该模型、算法有效,能为考虑可持续发展的路网规划决策提供科学的决策依据。     

弹性需求下拥挤道路收费的模型与算法研究

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。研究了弹性需求下的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型,其中上层模型以用户盈余最大化为目标,下层模型满足弹性需求下的随机用户平衡(SUE)。基于双层模型求解的复杂性,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,实例计算表明该模型与算法是有效的。     

车货供需匹配模型与算法研究综述

随着货车保有量及货运需求的迅速增长,车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。在车货供需匹配模型方面,考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标,根据应用场景,将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类,其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输,其他两种则对应零担运输。随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高,相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。在车货供需匹配算法方面,根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类：对于小规模、时效性要求不高的货运需求,可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法;对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求,人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径,其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务,而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。最后,本文总结了现有研究的不足之处,并从中归纳出三个值得进一步研究的方向：一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景,提高车货供需匹配方法...     

城市道路交通场景下车辆自组织网络建模与仿真

"城市交通拥堵"问题已成为现代城市管理所面临的难题,车辆自组织网络是物联网在智能交通领域的应用形态,近年来逐步成为学术界研究的热点.因为车辆自组织网络的通信数据通过普通实验方法较难获取,实地测试代价昂贵,目前的车辆自组织网络研究大部分都基于仿真,交通仿真是可以采取的有效方法之一.从交通系统微观仿真角度,分析了车辆自组织网络的分层协议模型;基于OPNET软件构建了车辆移动模型;以西部中小城市道路交通场景下V2V仿真为例,进行城市道路交通场景下车辆自组织网络建模与仿真研究.仿真实验表明车辆在低速运行时,AODV协议在网络平均时延、吞吐量、路由负载等性能上都优于DSR协议,更适合网络的通信需求.研究成果对于促进车辆自组织网络在基于物联网的智能交通领域的应用具有理论意义和实践价值.     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

T2T和T2G混合网络中的功率分配算法

现有功率分配算法大多基于理想信道状态信息(CSI)实现性能优化，在列车对列车(T2T)双移动端通信场景中并不适用.针对城市轨道交通系统T2T和车地(T2G)混合网络场景，引入CSI反馈延时，研究非理想状态时仍可保障通信质量的功率分配算法.考虑单蜂窝用户复用单T2T用户对情况，以T2G用户传输速率总和最大化为优化目标，构建多约束条件下的功率分配模型.首先，根据分步思想将非凸模型简化为最优分配功率计算和最佳复用用户匹配2个子模型；其次，利用线性规划分析可行域内目标函数的最优解及最优值，并通过二分法求解最优分配功率；最后，筛选出可行复用对集合后，利用匈牙利算法进行二分图匹配.仿真结果表明：该算法兼顾城市轨道交通系统中T2T通信中断概率约束和T2G用户传输速率，且可实现1.0 ms内的CSI反馈延时.     

总需求固定时出行网络结构的优化

考虑到出行网络结构优化是缓解城市道路交通拥堵的有效措施,构建了提高出行网络和道路网络匹配程度的出行网络优化算法．针对城市道路交通双层网络特性,提出了双层网络的匹配程度指标．考虑匹配程度指标,构建了基于边删除法的出行网络优化算法．分析结果表明：本算法能优化出行网络结构、有效缓解城市道路的交通拥堵．     

基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究

基于移动通信的交通信息采集是智能交通系统中新兴的应用技术之一,将车载 手机定位到电子地图上是其应用的基础,而地图匹配技术则是解决车载手机定位的关键. 本文通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息,分析得到车载手 机实际运行时基站切换的基本规律;并结合电子地图的数据结构特点,对使用基站切换 数据进行地图匹配时需解决的难点问题展开研究;在使用基站切换对代替道路稳定切换 序列的方法的基础上,提出了结合切换对和基站源址的混合地图匹配算法.此算法可以缩 小待选路段集,有效处理交叉口和平行路段等复杂情况,提高匹配准确率.最后,选取广州 大学城为实地测试区域,验证了此算法的可行性.     

基于计算机模拟的动态交通分配模型的分布式并行算法

动态交通分配是智能交通系统中重要的核心理论模型。计算机模拟是求解动态交通分配问题的一种有效方法。本文给出了一种基于计算机模拟的动态交通分配模型的分布式并行算法，以求动态交通分配模型能够在智能交通系统的实时调度和运营方面得到应用。并且，基于面向对象的设计技术，本文给出了该算法的实现框架和流程。提出的模型可以作为先进的交通管理系统和先进的出行者信息系统的核心理论模型。     

实时分布式地图匹配系统的设计与实现

在智能交通系统的基础上,设计实现了基于实时浮动车数据的分布式地图匹配系统.分布式架构的应用旨在提高系统数据接收和处理的实时性.同时提出了一种基于道路网格和最短路径的快速地图匹配算法,通过网格划分确定候选路段,根据二次网格划分、GPS角度和数量对候选路段权重进行修正,并利用最短路径算法寻求最符合路径,在保证处理效率的同时匹配的精度也有所提升.仿真实验选用三台匹配处理节点,经验证,完成大连市1000辆出租车约130万个GPS点的地图匹配用时为1分37秒,算法的平均正确匹配率为93.3％.实验结果满足实际智能交通系统的基本要求.     

动态交通系统最优控制的路径选择模型

在分析各种影响动态交通系统最优控制约束的基础上,依据相关原理,采用数学建模的方法建立了态交通系统最优控制模型,最后给出该模型的主要算法.智能交通运输系统的核心部分为动态交通流分配模型与算法,其基础则为动态交通系统最优控制模型,因此建立用于诱导路径选择的动态交通系统最优控制模型将有助于改善城市日益恶化的交通环境,提升人们的生活质量,同时也为城市规划与管理以及各种交通政策的制定提供理论依据.     

自主式交通系统框架功能域划分

可自主运行、演化的新一代自主式交通系统(ATS)发展亟需完善体系框架，以应对技术和需求的迅猛发展。以ATS框架中的功能为对象，旨在为系统功能建立一套客观且可验证推广的科学划分方法，使得ATS体系框架中的信息流动更加清晰，为系统仿真验证提供支持。通过定义7个维度的属性将功能描述转化为分类文本数据，改进K-modes聚类算法建立多属性分类数据聚类模型。聚类中心采用多个属性值及其类内出现的概率组合，并使用信息熵计算类内属性权重。最终，以相异度之和最小作为目标函数输出结果，并从迭代方式、属性选取等角度展开灵敏度分析。研究结果表明：所提方法基本满足功能域划分需求，通过有监督迭代、功能属性细化及描述规范化处理等手段进一步提升功能划分合理性。     

智能交通对城市交通效率改进的贡献——基于匹配和双重差分模型的估计

为了从众多复杂的影响因素中单独剥离出智能交通建设项目对城市交通的改善作用,定量评估智能交通对城市交通运行效率提升的贡献,在充分借鉴政策公共效应双重差分评估模型的基础上,引入了匹配算法,创新性地提出了双重差分与倾向得分匹配相结合的定量评价模型。在此基础上,系统分析了影响城市交通运行效率的主要因素,并利用格兰杰因果检验,筛选出城市道路网平均运行车速、地区生产总值、民用汽车拥有量、道路长度、常住人口等作为模型评估的变量指标。然后选择36 个城市,采集了其2008—2012 年的基础数据进行对照。研究提出的基于匹配和双重差分的模型具有较强的适用性和稳健性,可用于量化评估智能交通建设对交通运输效率的改善作用。模型实证分析测算结果显示：智能交通建设在提升城市交通运行效率方面发挥了明显作用,对城市交通平均运行速度提升的贡献约在9.2%左右。     

大数据时代城市智能交通系统发展方向

伴随大数据时代的到来,新技术与新思维必将引发城市交通学科的重大变革,首先是城市智能交通领域。从交通系统的基本属性、交通大数据发展特征、城市交通发展的基本理念和战略出发,深入剖析中国智能交通系统研发与应用存在的隐忧和倾向:高端智能决策支持欠缺、车联网技术研发泛化、理论创新匮乏、系统建设依旧各自为政未形成合力等。强调城市智能交通系统的发展必须服从城市交通发展战略的需要,充分利用大数据技术。最后,提出未来智能交通系统的发展方向和系统建设任务。     

基于反馈背景模型的城市道路交叉口前景目标检测

为准确检测城市道路交叉口监控视频中缓慢行驶或短时停留的前景目标,提出了一种基于前景目标反馈的背景模型检测方法.首先基于观测样本的像素值构建背景模型,利用计数器观测像素点检测为前景或背景的次数并描述当前场景的交通状态和稳定性,其次根据场景自适应阈值判断当前像素点为前景点或背景点,最终通过交通状态和场景的稳定性更新背景模型.采用基于真实的交叉口视频场景对算法的有效性进行了定性与定量分析.实验结果表明,该算法在复杂的城市道路交叉口场景中检测出缓慢行驶或短时停留车辆的性能优于其他方法,同时能够满足城市道路交叉口智能视频监控实时性和准确性的要求,为交叉口前景目标的行为分析奠定了基础.     

多智能体技术在交通系统协调控制中的应用

多智能体在交通控制系统中的应用逐渐成为交通控制领域的一个研究热点．应用多智能体技术,建立交通系统控制模型逐步得到交通工程相关研究者的重视．在分析交通系统协调控制模型和多智能体技术在交通系统协调控制中的应用现状的基础上,提出了建立基于多智能体技术的交通系统协调控制模型应注意的问题和发展趋势,以期能为相关研究提供一种新的思路．