南昌市一环路交通指路标志系统优化方案研究

南昌市一环路于2019年成环通车,是南昌市的第一条快速路环线。在分段建设过程中,各建设单位只限于对施工范围内的道路指路信息进行设计和建设,造成一环路成环后指路标志缺乏系统性、连续性,还存在部分路段采用的指路标志等级与道路等级不符等问题。通过分析现状南昌市一环路交通指路标志设置杂乱症结,探索既满足国标又符合南昌市交通发展需要的一环路交通指路标志系统优化方案,为南昌市新建或改建的城市快速路交通指路标志设计提供有益参考。     

基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的鲁棒性, 提出了一种基于图模型与卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法, 建立了一个面向应用的基于区域的卷积神经网络(R-CNN)交通标志识别系统。构造了基于超轮廓图(UCM)超像素区域的图模型, 有效利用自底向上的多级信息, 提出了一种基于图模型的层次显著性检测方法, 以提取交通标志感兴趣区域, 并利用卷积神经网络对感兴趣候选区进行特征提取与分类。检测结果表明: 针对限速标志, 基于UCM超像素区域的图模型比基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素的图模型更有利于获取上层显著度图的大尺度结构信息; 基于先验位置约束与局部特征(颜色与边界)的层次显著性模型有效地融合了局部区域的细节信息与结构信息, 检测结果更加准确, 检测目标更加完整、均匀, 查准率为0.65, 查全率为0.8, F指数为0.73, 均高于其他同类基于超像素的显著性检测算法; 基于具体检测任务的CNN预训练策略扩展了德国交通标志识别库(GTSRB)的样本集, 充分利用了CNN的海量学习能力, 更好地学习目标内部的局部精细特征, 提高了学习与识别能力, 总识别率为98.85%, 高于SVM分类器的95.73%。     

低排放导向的交叉口速度引导策略研究

根据车辆的时空轨迹以及对应交叉口信号相位的参数信息制定速度引导策略可以令驾驶员更顺利地通过交叉口。为了探究引导策略对排放与能耗的具体影响,以大连市长江路和联合路交叉口为例,利用微观交通仿真软件VISSIM 与微观排放模型MOVES的集成系统对不同流量与引导控制下的交通排放进行仿真估计。比较绿波速度引导后的四种驾驶行为,结果表明,加速通过交叉口会产生更高的车均能耗与排放。为了限制速度引导策略可能带来的更高排放,对加速过程中的期望速度采用模糊控制,提出一种低排放导向的速度引导策略。分析结果表明,在中低流量下基于模糊控制的速度引导策略能够在不影响通行效率的前提下有效地减少污染物的排放,且与绿波速度引导策略相比,减排效果提升了3%~5%,从而论证了低排放导向的速度引导策略在节能减排方面具有积极效果。     

基于动态执行机构的船舶循迹反步积分控制

文章针对连续曲率路径,用一种简单的几何方法生成连续曲率的路径.基于该几何方法生成的连续路径,文中利用line-of-sight(LOS)引导律解决了循迹控制中横向偏差最小的问题.为了减弱控制输出的振荡和获得平滑的控制输出,一种基于动态执行机构的改进反步积分控制器在过驱动船舶循迹控制中得到了应用.值得注意的是,文中用积分操作来抵抗风浪流环境力.数值分析结果展示了该控制器的有效性.     

城市公交出行系统中最优路线算法研究

公交出行最优路线算法主要以距离为标准,在得出了换乘方案之后,可以进一步地考虑时间因素．从而找到更具优胜性的换乘方案,但这还有待于进一步的探讨、研究。     

基于多智能体博弈的路径选择策略仿真研究

系统最优与用户最优代表了交通分配中路网管理者与出行者两种不同的利益出发点。在综合考虑两者在路径选择过程中动态交互特点的基础上,引入博弈论的思想协调两者的利益冲突,建立了路网系统管理者与出行者之间的路径选择博弈模型。为验证模型的有效性,结合多智能体技术进行了相应的仿真实验,并利用多智能体仿真软件Starlogo进行模拟。通过对无信息无博弈（随机）出行、用户最优出行、有信息有博弈出行以及系统最优出行等4种不同仿真方案的比较分析,验证了系统与出行个体之间协调的博弈模型性能满足了驾驶员出行需求,提高了路网整体效率,为建立实用的诱导策略提供了参考。     

GB／T18833--2012《道路交通反光膜》修订的技术解读

结合美国及欧洲的相关标准,从技术角度对新版反光膜国标GB／T18833—2012进行解读。基于国标修订的社会和技术背景,从逆反射技术的发展、交通标志识认条件、反光膜及道路的工程设计、材料实际应用等方面指出旧版反光膜国标GB／T18833--2002的不足,以及新版国标的进步,并展望未来国内反光膜标准的发展道路。     

基于云计算的卡尔曼滤波速度诱导模型研究

利用自适应卡尔曼滤波器来建立城市快速路瞬时交通预测模型,同时通过Hadoop基础框架及Ma—pReduce的编程模型设计和开发了交通属性指标最小约简云处理系统,并在此基础上对车辆进行速度诱导控制,建立了以车辆总行程时间为目标函数的诱导优化模型。并以上海南北高架南段东线为例建立了仿真场景,对模型进行了参数标定与校验,通过有效性与性能分析表明：用云计算能够提高运算效率,且速度诱导控制后,降低了路段上交通流的整体速度差异,提高了交通安全性。