高速公路计重收费

计重收费是指在收费车道上安装称重设备．实现小型车、客车按实际车型收费,货运车辆按照称重的车货总重量进行收费的一种计费模式。实行计重收费真正体现了”多用路多掏钱．少用路少掏钱”的原则。空载和装货少于标准装载的车辆,运输成本相对会低一些。多轴和大吨位车辆．在不超限情况下费率随车货总质量增加而递减．使守法车户得到实惠。     

高速公路ETC混合收费系统

前言 电子不停车收费系统（Electronic Toll Collection,简称ETC）是国际上正在努力开发并推广普及的一种用于公路、大桥和隧道的电子收费系统。 ETC是智能交通的重要组成部分,是动态自动识别控制、计算机和通信技术的集成。目前,国内运行的ETC系统主要是基于5.8G的ETC系统,可以读取车速达200km/h车上的电子标签,它比较适合于自由流（无物理分隔的车道） 或者在主线及所有匝道收费站单独开辟专用车道。     

基于DCA原理的车道动态分配控制策略

在城市道路交通系统中,由于机动车出行量的不断增长,使得现有道路资源、传统的交通控制及组织方式已无法满足出行者的需求。通过对城市道路交通系统与TD-SCDMA系统的共性进行分析,借鉴TD-SCDMA系统中DcA的原理,并结合现有道路资源分配方法,提出车道动态分配的新思路。在此基础上,分析基于双重缓冲车道和基于部分共享资源的双阈值车道预留动态分配策略。     

独塔混凝土斜拉桥边跨合龙段施工方案优化

瑞安飞云江三桥主桥最大跨径240 m,宽36.8 m,文章结合此桥的结构特点和边跨合龙施工的实际情况,对原有的合龙方案进行了优化,采取一种较为新颖的施工方案,这种合龙技术的成功应用,为同类型斜拉桥的施工方法及合龙施工提供了宝贵的实践经验.     

一种视频交通流检测场景中的自适应道路结构提取算法

为了保证视频交通流检测系统在检测场景变动时检测结果的正确性和有效性,文章提出了一种视频交通流检测场景中的自适应道路结构提取算法,以便适时调整检测区域的位置和大小。算法选用直线拟合车道线,并以车道线组合构造道路结构模型。在场景变化时,算法通过霍夫变换检测变化后的车道线,然后利用匹配误差和消失点约束对检测结果进行校验和修正,最终提取出正确的道路结构信息。实验结果表明,该算法在白天正常天气下提取正确率达99.1%,是一种有效可行的道路结构提取算法。     

高速公路爬坡车道设置

爬坡车道在高速公路陡坡路段起着确保安全、增加路段通行能力的重要作用。通过实例,结合通行能力,对高速公路爬坡车道进行了详细分析,确定了爬坡车道在高速公路中的设置条件,具有一定的实践经验。     

螺旋匝道（桥）小客车横向行驶特性实测研究

螺旋匝道和螺旋桥的数量近年来与日俱增,但其驾驶行为模式和汽车运行特征一直未得到明确,为此,在涪陵长江一桥、乌江二桥、重庆融侨大道和涪陵金凯装饰城环形高架4处地点开展了螺旋匝道实车驾驶实验,采集了自然驾驶状态下的汽车连续行驶轨迹、横向加速度以及周围行驶环境等信息. 基于自然驾驶数据,得到了螺旋匝道范围内汽车横向加速度的变化模式、幅值特性、影响因素,以及驾驶人的车道使用特性. 研究结果表明:汽车横向加速度幅值在螺旋匝道范围内的变化趋势有多种模式,包括保持恒定、单调上升、单调下降、鼓型等;内圈匝道的横向加速度高于外圈;在单向行驶匝道上,横向加速度实测值远高于规范中的推荐值甚至超出可忍受范围,导致一部分被试行驶时横向舒适性较差;匝道半径和行驶空间对横向加速度幅值有显著影响,行驶空间保持一定时,横向加速度与匝道半径成负相关关系;单幅混合双向行驶的螺旋匝道,横向加速度幅值最低;对于单向双车道螺旋匝道,不管是上行方向还是下行方向,使用内侧车道是占主要比例的驾驶行为.      

面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。     

基于可逆车道的菱形立交交叉口车道设置及信号配时优化研究

菱形立交是城市内常用的一种立交形式,为了提升衔接区域交叉口的服务水平,本文提出了基于可逆车道的菱形立交交叉口信号控制方法。可逆车道应用于内部路段所有左转车道和地面出口道的部分车道上,传统控制方法无法保证内部路段车辆被及时清空,安全隐患较大,故在分析了可逆车道设置条件,考虑内部路段的及时清空和排队长度控制以及相位方案等约束条件后建立了配时优化模型,并基于枚举法求解。通过算例及VISSIM仿真对方法的可行性和效果进行了验证,并与传统信号控制方法进行对比,发现前者在高水平交通需求下显著优于后者,使得交叉口处总通过车辆数提高了2.0%,车均延误降低了52.7%,出口匝道上的最大排队长度减少了62%以上。     

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。