基于涵洞积水监测的预警和行程导航系统设计及应用

为解决城市路桥涵洞积水带来的交通堵塞、人员伤亡与财产损失等问题,基于Arduino开发板,设计研发了集水位监测、分级预警、信息发布、多部门协同处置和行程导航为一体的涵洞积水监测预警及行程导航系统。水位监测模块通过浸入式和超声波传感水位计实时采集水位信息,依据不同积水情况发出相应预警,通过多载体信息平台通知市政、城建、环卫等相关部门和人员采取处置措施。水位信息同步上传到行程导航APP平台,司乘人员借助APP及时调整行程。系统具备功能多样、成本低廉、便于维修和可及时升级等特点,有较强市场应用前景和大量受众群体,可推进智慧城市建设。     

基于改进行程时间估计模型的最优路径选择

为解决交通网络最优路径问题，提出改进的行程时间估计模型，并设计基于该模型的最优路径算法。行程时间估计模型在分段截断二次速度轨迹模型的基础上进行改进，用路段节点的到达速度代替同一出发时刻下测得的速度，通过构造在时间和空间上连续的速度轨迹来估计行程时间。首先，基于Yen′s KSP算法以路段距离为阻抗求解K条最短路径；其次，分别用改进的行程时间估计模型估计K条最短路径的行程时间；最后，以行程时间为成本选择最优的路径。通过Sioux Falls网络的数值试验验证模型和算法的有效性和优越性。试验结果表明：改进的分段截断二次速度轨迹模型相比于原始模型精度平均提高了65%；算法的最优路径结果能减少路径经过的交叉口数和缩短最优路径的总长度，而且最优路径的行程时间估计结果 与真实值的MAPE保持在3%内。     

随机行程时间的电动公交调度模型

在低碳发展政策指引下，全国各地已开始普及电动公交。然而，由于电动公交车技术性能和运营环境的特点，如续驶里程、充电时长约束、随机路网环境等，为电动公交车辆和充电调度带来新的挑战。随机行程时间导致车次衔接中存在延误，由于连续车次任务的相依性，上游车次延误可能造成下游车次晚点，引发车次延误传播的“连锁反应”,致使车次和充电计划的风险承受能力变得非常脆弱，电动公交调度的效能无法得到充分释放。考虑电动公交调度问题中的车次延误传播效应，在分析随机行程时间对电动公交车次与充电计划影响的基础上，从单线调度到区域调度模式建立优化模型获得经济可靠的公交调度方案。首先，运用网络流模型描述电动公交调度过程，并引入马尔科夫过程刻画延误传播效应。在此基础上，计算期望等待时间、期望延误时间等服务质量指标并纳入到目标函数，建立混合整数线性规划模型。然后，运用多商品流模型，将单线调度模型拓展为通用的区域调度模型，设计“延误状态层”用以计算延误时间分布并提高计算效率。最后，以广州市的2条电动公交线路实际数据进行案例分析，调用商业求解器Gurobi获得精确解。结果表明：充电计划的最优时间窗间隔为40 min;在最优调度方案...     

城市主干路快速化改造的策略及案例分析

城市主干路快速化改造不仅指将其改造成快速路，对节点进行快速化改造以提高行程车速也是重要的改造策略之一，两者适用条件和优缺点不同。以东莞市莞太路（鸿福路—东莞大道）快速化改造工程为案例，对全线节点快速化改造详细策略和总体布置方案进行了分析介绍，对节点快速化改造后产生的若干问题提出了解决方法。结论认为，相对而言，在城市中心区，节点快速化改造策略适应性更强、更经济、更有可实施性。     

基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法

当前，车联网大数据驱使着智能汽车的发展，基于车联网大数据分析用户驾驶行为已成为必然趋势，但直接分析底层数据是非常困难的，需结合用户驾驶过程来分析。基于此目的，本课题提出一种基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法，来实现对整车数据的聚合。     

基于LKJ的机车辅助驾驶系统行程规划方案与实现

针对基于LKJ的机车辅助驾驶系统，分析了行程规划的功能需求，设计并实现了多进程协同处理的行程规划在线计算方案，重点阐述了行程规划的数据准备和数据处理过程，提出了基于速度控制模型和列车动态模型的周期迭代计算方法。经过测试，该方案可实现辅助驾驶行程规划功能，且能够在不影响列车运行控制功能的前提下动态计算规划曲线，满足行程规划的显示要求，为货运列车的平稳、高效、正点、节能运行提供保障。