基于RFID技术的位置信息辅助系统

为提高车辆获取位置信息的准确性,基于RFID（射频识别）技术提出一种车辆位置信息辅助系统,在本系统中,将RFID标签铺设至路面上,为装有RFID读卡器车辆提供准确的道路和位置信息系统.根据标签中提供的位置信息,利用车间通信,并依据车辆的运行状态,让无RFID车辆同时能够计算出自身的位置,达到信息扩散与共享的效果.本文结合8种不同的道路状况,进行仿真实验.结果表明：本系统能够在不同的道路状况下良好运行,实现位置信息的扩散与共享.     

承压锚固型斜拉桥钢塔结合段受力性能和锚杆传力机理研究

承压锚固型结合段锚固构造为斜拉桥钢索塔重要传力构件,研究了承压锚固型结合段的承压、抗弯性能,分析了施工阶段分两次张拉过程中及成桥运营期间各部件的受力,揭示了预应力锚固螺杆的应力分布状况与传力机理,掌握各部件实际应力分布并验证设计的安全性,为设计、施工和监测提供可靠依据.研究结果表明：索塔钢混结合段锚固构造在两次张拉及运营期间下受力明确,构造合理,承压、抗弯性能良好;预应力锚杆为重要传力构件,其有效预应力是影响压浆层与承压板之间可靠结合的关键因素,在锚杆预应力损失50%时,顺桥向弯矩最不利工况下承压板与压浆层之间约1/3区域脱离接触,应对运营期间的锚固螺杆中的有效预应力进行长期监测,并制定相应的补张方案.     

直销商的领导行为及其与收入的相关性

直销商的领导力在直销实践中很重要但理论研究非常少。以安利(中国)公司业绩优秀的直销商为样本,对直销商的领导力问题进行了问卷调查,根据调查结果,对直销商的领导力的特征、领导行为进行了描述性分析,对直销商的总收入与领导行为进行了相关性分析。研究结论对直销商、直销公司、理论研究者都具有一定的参考价值。     

车道变换过程中的攻击性驾驶行为研究

计算机技术和智能交通技术的飞速发展,为仿真工具能够真实地再现实际的交通运行环境提供了有利的保障,使前期仿真较难涉及的攻击性驾驶行为得以实现.鉴于此,在讨论攻击性驾驶行为的定义、表现形式和影响因素的基础上,选择了三种常用的微观交通仿真软件,对其车道变换模型中的攻击性驾驶行为的进行了分析评价;并提出了车道变换中攻击性驾驶行为的设置方法.     

城镇道路交通拥堵问题及改善措施

机动车数量的快速增长,城镇人口密度的不断增加,导致城镇交通发展问题日益凸显,如果不能得到有效解决和根本治理,必将对我国经济的持续、快速、健康发展构成严重威胁。道路交通的基本要素是人、车、路。通过交通三要素特性分析,找出交通拥堵问题的具体原因,并从政策方面、驾驶员行为方面和道路规划建设方面提出了相应的措施建议,为交通拥堵现象的缓解提供参考。     

环境温度对三塔两跨悬索桥结构静动力特性的影响

以泰州大桥为对象,分析了整体结构温度变化对于三塔两跨悬索桥结构静动力特性的影响.从Euler-Bernoulli梁出发,导出了杆件单元的内力变化后的动力特性分析等效刚度表达式.通过温度变化后大跨桥梁的静力分析,得到构件单元内力增量,计算等效刚度,进而计算温度变化后的动力特性.利用ANSYS的二次开发功能,编制了相应的宏命令和分析模块,分析了结构整体温度变化对大桥动力特性的影响.结果表明：环境温度变化对于泰州大桥结构静动力特性影响明显,温度的变化与大桥自振频率的变化呈反比关系.在进行大跨桥梁试验模态分析,以及结构损伤识别等研究中应考虑环境温度的影响.     

面向数据驱动建模的行人轨迹自适应压缩与误匹配识别分割

轨迹数据驱动的行人行为分析建模在公共场合异常事件监测、人车冲突风险评估等方面具有重要意义,广布的交通视频监控是行人群轨迹数据的重要来源。行人轨迹具有趋势性和规律性,提取的原始轨迹信息冗余较大,且密集行人群频繁遮挡,不同行人轨迹易发生误匹配,导致数据失真。针对以上问题,根据行人轨迹的局部结构特征和数值特性,设计一种改进的两阶段自适应滑窗轨迹压缩算法ATSSW (Adaptive Two Stage Sliding Window)和基于轨迹局部转向角的误匹配识别和分割方法ABTDS (Angle-based Trajectory Detection and Segmentation),清洗和压缩行人轨迹数据。首先,ATSSW算法考虑轨迹各坐标分量的数值分布特征,将提取到的所有原始轨迹分为漂移和非漂移2类,采取不同的策略分别压缩2类轨迹;然后,ABTDS算法分析压缩后的轨迹局部转角特征,辨识误匹配轨迹样本;最后,ABTDS算法分割误匹配样本,并用分割后的轨迹更新原始轨迹数据集。研究结果表明：ATSSW算法压缩了653条原始行人轨迹,总压缩信息损失1 002.04,总平均轨迹压缩率为6.07%,总平均轨迹压缩保留率为95.35%;原始轨迹集中存在126条误匹配轨迹,ABTDS算法辨识并成功分割了其中的107条,检出率为84.92%;所提算法抑制了原始行人轨迹中漂移点和误匹配现象所致的干扰,减少了原始轨迹数据噪声,可提高轨迹数据驱动的行人行为建模精确度;适当压缩原始轨迹,可减轻轨迹数据存储处理的负担。     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

基于飞思卡尔32位Kinetis-K60单片机的直立行驶智能车设计

介绍一种基于线性CCD传感器进行路径识别的智能车控制系统。进行了软硬件设计,利用线性CCD传感器采集路径信息,以及陀螺仪和加速度计采集角度偏转信息,提出转向控制策略和速度控制策略,控制2个电机的动作,从而实现了直立行驶。实验证明:该智能车抗干扰性强、精确度较高,可自主寻迹稳定行驶。     

基于附着系数曲线长度的路面识别仿真研究

要使汽车制动时能够充分利用路面的附着条件,需要对路面状态进行识别。以滑移率区间[0,0.1]上的附着系数曲线长度作为路面识别的参数指标,在Kiencke轮胎—路面模型的基础上给出了7种典型路面的识别区间,据此在制动时完成路面识别。使用单轮车辆模型,在跃变路面上进行了仿真试验,结果表明:该方法对单一路面的识别时间约0.025s,对跃变路面的识别时间约0.01s,对不同路面附着条件的利用明显改善,提高了路面识别的快速性、准确性和制动性能。