城市轨道交通中无线局域网的应用

信息技术已经成为当今社会的主流技术.及时、准确地得到需要的信息是很多客户的要求.无线局域网(WLAN)是相当便利的数据民用通信传输系统.随着WLAN技术的普及,如何将其融合到城市轨道交通环境中去,更好地为乘客信息系统、乘客个人终端服务,已经成为一个新的课题.车地通信的实现是WLAN能够在城市轨道交通中成功应用的关键.针对不同的模式对WLAN的应用进行了阐述,以寻找最适合上海轨道交通系统的应用方案.     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

轨道交通四网融合路径探讨——以大西安为例

我国多个以中心城市为核心的城市群集聚了多层次轨道交通资源,为发挥各种轨道资源的比较优势和组合效率,实现各种轨道交通功能互补、互联互通、便捷换乘、资源共享,因而对高速铁路、城际铁路、市域快轨和城市轨道这4个网络的融合路径进行探讨。最后,以大西安轨道交通四网融合为例进行实证分析,并得出研究结论。     

一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法

三维路网是重要的基础地理信息数据,为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型,可以采用无人机倾斜摄影技术,并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上,提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先,对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析,设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成,并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后,以三维模型中的三角面片为处理对象,开展了相关分割方法研究,消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征,进行了道路面片识别。最后,设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法,实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外,还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验,介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程;利用所提出的方法进行路网提取试验,得到了该区域的三维路网数据成果,并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明：所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息,其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。     

中心城区路网优化策略研究 ——以沧州市为例

为解决中心城区道路拥堵问题,分析了城区交通拥堵形成的主要原因,并基于此提出中心城区路网优化策略。以沧州市中心城区为例,详细阐述了其路网优化设计的基本思路和路网布局,最终得出沧州市中心城区路网优化设计方案。     

城市道路网可行性研究中CIVIL 3D应用浅谈

以武汉航空企业总部区域市政配套工程(四期)为例,采用AutoCAD Civil 3D计算道路和场地土石方,并与传统设计软件EICAD进行了比较。对Civil 3D的运用进行了简单的探索。     

Bayesian network for red-light-running prediction at signalized intersections

Abstract

Red-light-running (RLR) is an important reason for the large number of intersection-related fatalities, injuries, and other losses. The accurate RLR prediction can effectively reduce crashes caused by RLR behavior. The RLR prediction is usually composed of two parts: the vehicle’s stop-or-go behavior and the arrival time when the vehicle reaches the stop line. Previous stop-or-go prediction models are usually based on embedded traffic sensors using machine learning algorithms. While based on the continuous trajectories collected by radar sensors, RLR prediction can be conducted more effectively. In this paper, a probabilistic stop-or-go prediction model based on the Bayesian network (BN) is proposed for RLR prediction. We extend the deterministic output into the probabilistic output, which provides decision-makers with greater autonomy. The causality of BN improves the interpretability of the prediction model. The BN model is calibrated and tested by the continuous trajectories data measured by radar sensors installed at a signalized intersection. We not only consider the movement measurements of individual vehicles (e.g., speed and acceleration), but also take into account the car-following behavior. As a comparison, different machine learning models and the model based on the inductive loop detection (ILD) are adopted. The results show that the proposed BN model has a high prediction accuracy and performs better in the feature interpretation. This paper provides a new way for probabilistic RLR prediction based on continuous trajectories, which will significantly improve traffic safety of signalized intersections.     

多传感器融合车载电池舱灭火方法研究

电动汽车属于汽车行业的支柱产业,越来越受到社会的重视,但随之产生的汽车安全问题也逐渐增多。电池舱属于复杂环境,易出现着火事件,本文开展多传感器融合车载电池舱灭火方法研究,运用温度、烟雾浓度传感器实现对火灾的实时监测。设计贝叶斯网络模型,并考虑到了传感器失效及误报,实验结果表明本系统具有良好的响应速度及稳定性,为相关领域研究提供了一种解决方法。     

车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发

本文介绍了车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发,以应对黑客通过网联攻击车辆,建立智能网联汽车车内网络信息安全交互模型;分析“外部网络环境”与“车内ECU群体”之间进行“信息资源”交互过程中的安全风险,研究其对车内网络信息安全的破坏机理;利用基于密码学理论研究车内网络安全通信协议的设计方法,解决车内网络在智能网联汽车环境下面临的信息安全问题。     

考虑网络外部性航运商与无车承运人竞合研究

构建由 1个海洋航运商和 2个无车承运人组成的上下游的合作与竞争关系,2个无车承运人有不同的市场地位.通过斯坦伯格博弈研究发现,航运商负责货源或处于领导地位的无车承运人负责货源会影响各方的均衡利润及渠道结构.分析比较了海洋航运商的整合策略和利润共享策略.结果表明,在网络外部性和无车承运人提供差异性服务时,纳什均衡是航运商负责货源且上下游整合或利润分享.