基于可持续发展的城市交通结构优化模型与应用

城市交通结构是实现城市交通运输系统可持续发展的关键之一，根据城市交通可持续发展的核心内容，研究了交通结构优化的主要目标。然后从个人选择导向和政策导向两个角度，分别研究了交通结构优化的约束条件。在此基础上，建立了交通结构优化模型。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明：在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。

     

基于3D点云语义地图表征的智能车定位

为提高智能车节点定位准确率, 研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分: ①基于三维激光点云的语义分割, 包括地面分割, 交通标志牌分割和杆状语义目标分割; ②面向智能车的点云语义地图表征, 利用分割的语义目标投影, 生成带权有向图, 语义路, 语义编码, 再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型; ③基于语义表征模型的智能车定位, 包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行, 节点定位准确率分别为98.5%, 97.6%和97.8%, 结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。     

智能汽车对无信号交叉口行人的避撞控制

针对智能汽车在无信号交叉口对横穿行人的避撞问题,研究了主动转向避撞控制策略。基于多层模型预测控制方法,采用分层控制策略设计局部规划层控制器与全局跟踪层控制器,在此基础上根据交叉口处汽车与行人的轨迹特征计算人车碰撞剩余时间,改进传统人工势场法构造避撞函数,规划出既能规避交叉口内存在碰撞风险的行人又能使偏差最小的局部避撞路径,并使智能汽车在满足多项动力学约束时准确跟踪参考路径,通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台,结合广东省2006—2018年交通事故数据库选取对交叉口人车碰撞有显著影响的因素,设计仿真场景进行仿真分析。结果表明：智能汽车能在多个初始点完成对参考路径的跟踪,控制器对不同速度和附着条件有较高的鲁棒性,高速低附着场景中,智能汽车横向加速度小于0.4 g、质心侧偏角小于2°、前轮侧偏角小于2.5°,各约束量满足舒适性和平稳性条件;4个典型交叉口场景中,智能汽车以不同速度直行或转弯通过交叉口,均能识别横穿行人中存在碰撞风险的行人实现主动转向避撞。     

基于时空网络的铁路空车调配动态优化模型

为合理配置空车资源,研究了路局（公司）管内空车调配的动态优化问题。构建区分时段长度的时空网络,以准确描述车站作业能力的变化。借鉴运输问题（TP）的基本思想,通过引入空车供需约束,将动态空车调配问题转化为基于时空网络的多商品网络流问题。结合空车调配的特点,设置2组整数决策变量,将分界站排空与局（公司）管内配空分开考虑。设置0-1辅助变量构建车种代用约束。在此基础上,以总费用最小为目标,构建了空车调配动态优化的混合整数规划模型。以中国铁路昆明局集团有限公司管内空车调配为例,验证了模型的可行性与有效性。算例结果表明,与静态空车调配方法相比,构建的动态空车调配模型不仅降低了空车调配总成本,而且调配方案更加贴合实际。与现有动态空车调配方法相比,通过改变时空网络中时段的划分方式,降低了模型求解的复杂度,构建的模型在获取空车调配方案的同时能够更加直观的看出空车在不同时间的作业状态。     

船舶能效数据清洗方法研究

船舶能效数据清洗对于建立准确的船舶能效模型,提高船舶能效计算和分析的准确度,指导船舶节能航行具有重要意义.对船舶能效数据的故障特征进行了分析,运用阈值理论、船舶航行关联理论对故障数据进行了识别,运用插值法和灰色关联理论方法对水深、对水航速以及主机油耗数据中的异常数据进行修正,并且根据数据错误特征和数据清洗方法制定了船舶能效数据清洗流程,以内河邮轮"凯娅号"船舶上安装的船舶能效数据采集系统采集到的能效数据为研究对象,对数据清洗结果进行了分析.结果表明,水深数据修正值与实测值平均误差为1.58%,油耗数据、对水航速数据修正值与实测值平均误差为2.8%,1.5%,误差较小,能够满足后续建模以及数据挖掘等工作.     

基于瞬时阻抗的路径规划策略仿真性能评估

根据对实时路况的数据处理方式,常见的动态路径规划策略可分为瞬时阻抗T-SPF和平均阻抗A-SPF两种方式.如何验证这些策略的个体效益及其对城市路网的中长期影响一直是相关系统部署的核心问题.针对这一问题,通过Vissim的Car2X模块与自定义程序实现了仿真中的动态转向,并以现实路网为蓝本,对T-SPF和A-SPF在不同程度的市场占有率情况下的运行性能进行了测试.测试结果表明2种现有策略都存在各自的问题;当市场占有率达到15%以上时,T-SPF 策略可能令路网的通行容量处于振荡状态,而实施了 A-SPF 的路网的平均延误和通行量表现稳定,但在个体效益方面表现还不如静态策略.建议为城市路网实施路径规划时设计新的策略以及与之匹配的信号优化机制.     

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要.研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法.对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆.然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量.选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率.对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%.相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑.     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.     

轨道不平顺波长和幅值对高速动车组动力学性能的影响分析

为了更有针对性地控制高速铁路轨道不平顺,保证某型高速动车组在线路上安全、平稳运行,通过动力学仿真,分析轨道不平顺波长和幅值对车辆动力学性能的影响规律,确定轨道养护维修时需重点关注的不平顺波长范围.针对某型高速动车组,将轨道不平顺简化为不同波长、不同幅值的谐波型高低、轨向、水平和扭曲不平顺,基于车辆-轨道耦合动力学模型对不平顺激扰下的车辆动力学性能进行仿真分析.分析表明,中、短波长的不平顺对轮轨动力相互作用和行车安全性有显著影响,对运行平稳性也有一定影响;中、长波长的不平顺主要影响运行平稳性.不平顺幅值对车辆动力学性能指标的影响规律基本呈线性变化,敏感波长条件下的不平顺幅值变化对系统动力响应的影响尤为显著.分析结果确定了某型高速动车组的敏感波长范围及其幅值影响规律,明确了养护维修重点,将有助于提高养护维修效率,提升高速动车组运行品质.