面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器,难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性,设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案,该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先,考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多,方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度,结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门,实现关联门的自适应调整,减少关联杂波的干扰。其次,结合传感器的配置与特性,对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准,按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式,进行局部航迹融合。最后,为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性,分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上,融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确,融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升;实车试验证明,该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息,能基本正确地跟踪目标和估计航迹;融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内,且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

社交网络信息对出行时刻选择行为的影响

随着社交媒体和基于定位的智能手机普及,人们可以通过社交平台获得其他人的出行经验,同时与别人分享自己的出行信息.这种媒体形式为人们提供了新的出行参考途径.显然,信息的准确与否,对人们的行为和交通系统性能会造成影响.本文使用贝叶斯学习更新机制描述人们的动态学习行为,建立出发时刻选择的Agent-based模拟模型,比较准确社交信息、不准确社交信息和没有社交信息对交通系统的影响.数值结果表明,本文所建立的模型可以刻画出行者的行为特征,并反映信息对交通系统的影响.     

船舶操纵的自整定PID参数模糊控制器研究

船舶操纵是一个非线性、高阶的时间滞后过程，并受各种不确定的环境干扰。由于传统的ＰＩＤ调节器的操纵性能不能令人满意，故本文提出一种模糊推量功能实现ＰＩＤ参数自整 控制。它能根据船舶动态特性的变化，自动重新整定ＰＩＤ参数，从而改善了操纵性能和鲁棒性。     

车道识别过程中搜索车道线的方法

提出了一种在RO I(region of interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法,使其能够很好地处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态搜索窗口,除了能精确地追踪车道标志线之外,还能应用于弯路路况。运用LM edSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性。由于RO I的建立,整个识别过程的计算量大大降低,适应实时性要求。     

重庆轨道交通白居寺车辆段段内发车能力研究

重庆轨道交通2号线是我国第一条跨座式单轨线路,2004年运营至今客流急剧增加,现状客流已达到远期设计客流,正线运营行车间隔已缩短至3 min,从而对车辆段的出段能力提出了更高的要求.车辆段出段能力的主控制因素是段内发车能力,对白居寺车辆段段内发车能力的研究不仅能提升该车辆段的出段能力,而且对提升2号线的运营效率和降低运...     

Stockholm congestion charging: an assessment with METROPOLIS and SILVESTER

This paper reviews and compares the performance of two dynamic transportation models – METROPOLIS and SILVESTER – which are used to predict the impacts of congestion charging for Stockholm. Both are mesoscopic dynamic models treating accumulation and dissipation of traffic queues, route choice, modal split and departure time choice. The models are calibrated independently for the baseline situation without charges and applied to forecast the effects of congestion charging. The results obtained from the two models are mutually compared and validated against the actual outcome of the Stockholm congestion charging scheme. Both models successfully predict the outcomes of the congestion charging trial at both aggregate and disaggregate levels. Results of welfare analysis, however, differ substantially due to differences in model specification.     

船舶机动定位技术研究

通过与传统的动力定位控制方式进行比较,介绍了机动定位技术的特点和在动力定位系统中应用的优越性。并通过分析机动定位的数学 模型,探讨了机动定位技术的原理 与主要技术难点,分析了其实现方法。     

An application-oriented model of passenger waiting time based on bus departure time intervals

This paper develops an application-oriented model to estimate waiting times as a function of bus departure time intervals. Bus stops are classified into Type A and B depending on whether they are connected with urban rail transit systems. Distributions of passenger arrival rates are analyzed based on field data for Beijing. The results indicate that the best fits for the distribution of passenger arrival rates for Type A and B bus stops are the lognormal distribution and gamma distribution, respectively. By analyzing relationships between passenger arrival rates and bus departure time intervals, it is demonstrated that parameters of the passenger arrival rate distribution can be expressed by the average and coefficient of variation of bus departure time intervals in functional relationships. The validation shows that the model provides a reliable estimation of the average passenger waiting time based on readily available bus departure time intervals.     

地铁发车间隔对列车再生制动功率吸收的影响

以国内某地铁为例进行分析,计算出列车再生制动能量和功率,并对不同列车发车密度情况下制动功率吸收进行了仿真,最后得出结论。对地铁发车时刻安排和再生制动能量吸收装置的设置有一定的指导意义。     

基于人工神经网络的船舶操纵运动仿真

探讨神经网络技术在船舶操纵运动仿真领域的应用,构造一种网络结构和训练方法,验证船舶操纵指令与船舶运动态势参数映射的可行性,并构建了基于典型BP神经网络模型的操纵运动仿真系统.