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动态径路诱导是现代智能交通系统研究的一个重要领域。文章使用Multi-Agent技术思想,运用Java语言,结合动态路径诱导的实际需求开发动态路径诱导系统。基于各Agent间的实时交互信息,包括路段Agent提供的路况信息、路口Agent提供的交通信号信息、车辆Agent提供的车辆行驶及诱导需求信息,运用改造后的A*智能优化算法,实时计算诱导车辆当前位置下的最优路径。同时引入区域控制Agent与中心决策Agent对全局进行控制,避免局部最优及交通拥堵漂移现象的发生,从而达到整个路网的优化。完整地仿真了一个功能齐全的动态路径诱导系统,并且验证了该动态路径诱导模型的可行性及有效性。 相似文献
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结合道路运输行业安全监管现状,从道路运输行业安全监管职责和内容、监管方式、安全检查方面对道路运输行业安全监管存在的问题进行分析,并有针对性的提出了相应的建议和对策。 相似文献
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在体验经济时代(在消费过程中追求顾客满意、注重自我体验),新能源汽车作为汽车行业的新兴产业,不断受到人们的追捧,其内饰比外观更为重要.在新能源汽车的内饰中,许多零部件具有不可替代的互动性,这也是用户了解新能源汽车内饰的关键因素之一.在智能化时代的背景下,大多数新能源汽车制造商单纯地将智能技术应用到新能源汽车上,其内饰造... 相似文献
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为提高智能车节点定位准确率, 研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分: ①基于三维激光点云的语义分割, 包括地面分割, 交通标志牌分割和杆状语义目标分割; ②面向智能车的点云语义地图表征, 利用分割的语义目标投影, 生成带权有向图, 语义路, 语义编码, 再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型; ③基于语义表征模型的智能车定位, 包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行, 节点定位准确率分别为98.5%, 97.6%和97.8%, 结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。 相似文献
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为研究粗糙度对锚固节理岩体剪切特性及锚杆抗剪作用的影响,提出了基于Synfrac软件与3D雕刻技术的岩石节理面三维重构方法,开展了不同节理粗糙度系数(JRC值)和不同法向应力下的锚固节理岩体剪切试验,研究了节理面剪胀效应对锚杆轴力、变形与破坏模式的影响,并在静力分析的基础上提出了考虑节理剪胀的锚杆抗力公式。试验结果表明:随着JRC值的增加,节理的剪胀效应使锚杆的轴向变形增大,从而使锚杆发挥出更大的轴力,提高了锚杆对节理面的剪切强度贡献(锚杆抗力);锚杆轴力增大的同时使锚杆从拉剪破坏模式转变为拉弯破坏模式。根据试验结果,在静力分析的基础上,引入了巴顿公式中的剪胀角,提出了考虑JRC值和法向应力的锚杆抗力公式,公式预测结果与试验结果吻合良好,平均相对误差为7.6%。 相似文献