新时期系统工程与交通运输的理论融合与实践

系统思维是交通运输系统工程发展的前提和根本。在新的历史时期,重新认识交通运输系统现代性特征和交通运输对经济社会的引领作用是非常必要的。加快综合交通立法步伐,可为现代化综合交通体系的建设与发展奠定制度基础。本次论坛以“新时期系统工程与交通运输的理论融合与实践”为主题,对系统思维、系统工程相关概念与内涵进行了梳理。深入分析了新时期交通运输系统发展特点和趋势,以及新一代航运系统的技术体系,提出了铁路网高质量发展的方向与着力点,介绍了交通系统立法的现状、需求及未来重点工作,分析了智慧民航系统建设的总体路径和场景,以及系统科学与智慧城市交通融合的内容、场景及方法。最后,分析了综合交通的内涵及未来研究方向,并介绍了交通运输系统工程期刊的发展举措。     

带时间窗的卡车编队路径优化

卡车编队是一种极具前景的新型运营组织模式,多辆采用半自动驾驶技术的卡车以较小的车头间距共同行驶,达到减少能源消耗与环境污染和保障交通安全的目的,该组织模式也被称为“公路列车”。从运营管理及调度技术的角度进行研究,利用商品网络流理论解决某一特定卡车在何时何地编入哪个卡车编队的问题,尽可能地促进卡车编队的形成,最大限度地节约能源。本文分析卡车编队形成过程中额外产生的集结等待时间,并量化计算由于卡车编队成组运行,空气阻力的下降进而产生的燃油节省。在限制卡车编队规模的条件下,构建考虑合理绕行的卡车编队路径优化模型,将每个运输任务是否通过路网中的弧段设置为决策变量,优化结果既能反映每个弧段上卡车编队的构成情况,又能体现每个运输任务具体的走行路径。采用商业软件求解构建的卡车编队路径优化模型,形成卡车编队19个,节省燃油费用达到14%以上。结果表明：该模型能得出理想的卡车编队路径优化方案,为卡车编队的推广应用提供理论参考。     

智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。     

一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪,且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题,本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先,采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像,对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理;其次,根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征,进行连续帧前景轮廓的物影匹配,并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物;最后,采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态,并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配,从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明：本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比,准确性更优越,可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题;复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异,具有良好的跟踪尺度,实时性满足预期要求。     

基于实时交通数据的路网展示系统的开发研究

深入研究实时交通数据,并将其应用在交通管控系统中,研究开发出实时交通数据路网展示系统,可为交通管理者提供辅助决策的依据,增加道路交通指挥的反应时间,起到提前知晓、提前疏导的作用,同时也为交通参与者提供实时路网信息,为现有的道路导航系统提供道路状态信息。     

基于ZIGBEE的高速公路车辆间通信技术研究

分析了ZigBee技术用于高速公路车辆间通信系统时,针对高速公路的空旷环境、车辆的快速移动性等特点所产生的主要影响因素：传输距离、终端移动速度（车速）、多节点组网、对向车辆信号干扰等.对这些因素进行数学建模,分析其对车辆间通信系统产生的影响,基于CC2430芯片完成了ZigBee点对点通信.在固定发射频率和改变发射频率两种情况下进行了传输距离的测试实验,验证了接收功率与发射功率和传输距离的关系.     

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

隐Markov模型在智能交通领域中应用

隐马尔科夫模型（HMM）是一种广泛使用的统计模型,在生命科学、信息科学、智能交通等领域得到广泛的应用。简述隐Markov模型的基本原理、核心问题及其改进模型,详细阐述隐马尔科夫模型在交通流阻塞智能检测、车辆碰撞预警和驾驶员意图识别等智能交通领域应用情况,并对其应用前景进行展望。     

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中国的城市快速路与发达国家相比有着截然不同的特征.中国城市快速路匝道出入口之间距离相对较短,且城市快速路匝道出口经常与城市道路交叉口相连,因此在欧美成功应用的快速路匝道控制方案不一定适用于中国.本文详细描述了如何在仿真中设置模型参数,使得城市快速路交通流特性仿真结果与实际测量值具有较高的匹配精度.在具体阐述自适应与协同信号控制策略的基础之上,给出了各种方案在匝道入口、出口辅路和出口下游交叉口的具体部署方案.最终仿真结果表明,自适应和协同控制策略能够提高瓶颈区域道路通行能力8%-9%,有效地缓解城市快速路交通拥堵.     

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由于城市道路交通行为的复杂性以及高质量交通数据的缺乏,实时估计城市主干道的旅行时间具有一定的难度.基于实时的快速公交（BRT）以及信号配时数据,作了一系列研究,用以估计主干道旅行时间以及交通服务水平（LOS）.本文通过将公交车的排队延误时间、平均信号灯等待时间和自由流旅行时间综合在一起来实现旅行时间的估计.并以Valley Transportation Authority（VTA） BRT和智能驾驶系统作为数据源进行实验.实验结果表明,本文提出的估计主干道性能的方法非常有效.其中根均方误差（RMSE）和根均方百分比误差（RMSPE）分别为49s和9%,LOS估计的精度高达73%.