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阐述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用，通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法，并对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了测试，测试结果表明，最佳抽样日对权重的变化不敏感，最佳抽样日数据与总体平均值匹配得较好，也包含了最多的原始数据的信息。     

基于浮动车的高速公路交通事件自动判别方法研究

交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分，提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果．文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状，分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足，如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等．根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点，提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法．仿真结果表明，算法具有较高的事件判别率（92．5％）、较低的误判率（1．2％）和较短的事件判别时间（1．6min）．     

交通灯控制下基于元胞自动机的行人过街模型研究

本文提出了一种交通灯控制下的基于元胞自动机的行人过街穿越模型,该模型由行人元胞子模型、机动车元胞子模型及相互作用子模型三部分组成,用于分析在带有人行横道的一维道路上,由行人与机动车构成的混和文通流的特性。该模型着重考虑了行人的行为特性,在考虑诸多实际影响因素的情况下,研究了行人的产生概率,行人不遵守交通规则的概率、行人群效应等对于车流量、行人流量和等待时间的影响,并据此提出混和交通流情况下城市交通管理方案,以保证行人安全,提高通行效率,减少城市拥堵。     

一种基于多信息融合的事件检测算法

高速公路事件自动检测算法是高速公路事件管理系统的核心.目前的事件自动检测算法普遍采用流量、速度和/或占有率作为检测参数,这些参数可由道路主线上的检测器得到.但这种检测方法要求路上埋设有一定密度的检测器.而目前在我国的很多高速公路上都存在着埋设检测器数量少、间距大的现象,以至这些算法在实际应用中检测效果很不理想.针对高速公路检测器的埋设现状,提出了一种新的事件检测算法,将主线检测器得到的信息和收费口处得到的信息进行融合来判断交通事件的发生.仿真试验表明:与传统事件检测算法相比,该算法具有更高的检测率、更低的误报率,可以明显改善检测效果.     

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自从北京赢得了2008年奥运会的主办权，北京一直致力于对必须的设施的规划及建设。为了确保北京奥运会成为奥运会史上最成功的赛事，北京市政府投入了前所未有的资源。其中一个途径就是改善现有的交通系统，提高进入和离开奥运中心区的机动性。另外，交通系统可持续性的提供也应该是北京奥组委重点考虑的内容。 为了确保成功，非常有必要建立一个全面的科学的交通规划，文章将根据笔者在过去几届奥运会中的经验对该项工作提出几点建议。包括：成立奥林匹克交通管理的综合协调部门并迅速发挥其功能；制定奥运交通的总体战略；奥运会交通指挥中心，交通运营方案及安保战略；交通应急方案的制定；人流管理研究。 同时，自从ITS 技术在亚特兰大奥运会第一次出现后，ITS 技术在历届大赛中起到了越来越重要的作用。奥运会的智能交通战略的着眼点不应该仅仅放在满足奥运赛事的交通需求，更需要考虑如何将那些设施与其他设施一起为赛后的交通发挥作用？哪些设施作为临时设备进行设计等。本文也将结合北京市智能交通建设规划，针对北京奥运会提出详细的ITS 战略建议。ITS 战略将从两个方面展开：赛时与赛后。     

用于ITS的智能车辆控制系统结构与性能指标研究

控制系统结构与性能指标是研究与设计高速公路环境下的智能车辆的两个基本问题。在对已有的几种控制系统结构并结合驾驶员的驾驶行为进行分析的基础上，给出了一种基于多智能体的智能车辆控制系统结构，探讨了其特点并从系统设计与实用的角度给出了智能车辆的控制系统性能指标。基于多智能体的控制系统结构具有更好的智能和更强的组织灵活性，对于复杂系统与智能控制研究具有重要的理论意义和实践价值。     

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为解决目前大部分停车诱导系统所存在的提供信息有限，无法考虑不同驾驶者个性化需求，无法实现系统与使用者之间互通的缺憾，本论文主要从车载停车路径诱导的角度，提出基于停车场选择的停车诱导路径优化技术，研究了基于停车场诱导路径优化技术的理论思想、模型的标定与检验以及算法步骤。最后结合长春市国联停车场的实际数据进行了验证，效果良好。本文研究的基于停车场选择的停车诱导路径优化方法能很好地弥补上述停车诱导系统存在的不足，从而能为驾驶员提供最优停车场和到达该停车场的最优路径。     

我国智能运输系统(ITS)现状与发展构想

对智能运输系统定义及运输系统的发展现状进行了介绍 ,提出了我国现阶段的ITS建设工作构想     

一种ETC车道的交易模型

根据广东省实施电子不停车收费（ETC）的经验，提出了一种典型的ETC车道系统的交易模型，该模型由两片式电子标签和双界面CPU卡联合组成。介绍TETC车道交易模型的各个功能模块，给出了进、出口的车道交易处理流程，并叙述了交易的基本原则。     

Development and testing of a fully Adaptive Cruise Control system

Adaptive Cruise Control systems have been developed and introduced into the consumer market for over a decade. Among these systems, fully-adaptive ones are required to adapt their behaviour not only to traffic conditions but also to drivers’ preferences and attitudes, as well as to the way such preferences change for the same driver in different driving sessions. This would ideally lead towards a system where an on-board electronic control unit can be asked by the driver to calibrate its own parameters while he/she manually drives for a few minutes (learning mode). After calibration, the control unit switches to the running mode where the learned driving style is applied. The learning mode can be activated by any driver of the car, for any driving session and each time he/she wishes to change the current driving behaviour of the cruise control system.The modelling framework which we propose to implement comprises four layers (sampler, profiler, tutor, performer). The sampler is responsible for human likeness and can be calibrated while in learning mode. Then, while in running mode, it works together with the other modelling layers to implement the logic. This paper presents the overall framework, with particular emphasis on the sampler and the profiler that are explained in full mathematical detail. Specification and calibration of the proposed framework are supported by the observed data, collected by means of an instrumented vehicle. The data are also used to assess the proposed framework, confirming human-like and fully-adaptive characteristics.