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主要讨论了交通分区的相关问题.首先阐述了交通分区的必要性和三层交通分区体系，提出了关键路口和集散路口的概念.然后讨论了动态分区的组织形式和组织原则，在此基础上，研究了动态分区的过程，为交通诱导与控制的实用性研究提供了一些有益的方法.     

车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.      

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为遏制超速驾驶,通过分析驾驶员超速的心理博弈过程,建立了交通管理者和驾驶员策略选择的决策博弈模型,应用演化博弈论分析了交通管理者检查与不检查、驾驶员超速与不超速各自2种策略选择的时间演化过程. 根据雅可比矩阵的局部稳定性对可能的演化稳定状态进行了分析,由于交通管理者和驾驶员选择不同的策略会有不同的收益,因此,演化稳定状态会有鞍点、稳定点、不稳定点等几种情况. 分析结果表明：政府部门要加强对交通管理者尽职的奖励与失职的惩罚,敦促交通管理者严格检查;同时,针对个体差异对超速的驾驶员进行严厉处罚,这样就会在一定程度上遏制超速驾驶,提高交通安全.     

基于K 近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.     

基于移动控制代理技术的交叉口交通信号控制算法

基于移动控制代理技术和“当地简单,远程复杂”的控制思想,提出了一种新型的交叉口交通信号控制算法。采用移动控制代理软件把多种交叉口信号控制算法“打包”成可在计算机网络上分发的移动控制代理(Mobile Control Agent,MCA);由位于远程监控层的网络调度器,根据交叉口实时交通流状况向交叉口信号控制器派遣或召回相应的MCA,从而实现“按需控制”。这种做法可降低交叉口信号控制器所需的内存等计算资源,实现低成本自适应智能交通信号网络化控制。