未来城市自动驾驶共享汽车规模研究：以上海为例

随着自动驾驶技术的发展，未来以自动驾驶共享汽车(Shared Autonomous Vehicle, SAV)替代有人驾驶汽车成为可能. 使用SAV满足城市居民机动化出行需求的情况下，研究 SAV的车辆规模. 从上海市300 万手机用户信令数据中提取机动化出行需求，考虑上海市实际路况的影响，建立基于车辆可共享网络的图论模型，将最小车队规模问题转化为有向无环图的最小路径覆盖问题，利用Hopcroft-Karp 算法求解. 求解得到，12.8 万辆SAV可以满足300 万手机用户的机动化出行需求. 研究最大调度时间限制、服务范围限制、交通拥堵对SAV车辆规模的影响，为自动驾驶技术普及后，从城市层面确定SAV的车队规模及相应基础设施规划提供参考.     

桥梁感知数据的轻量化侦测与分析方法研究

随着桥梁智能感知云平台的运营,其感知数据量随时间呈线性增长.如何使感知数据轻量化并从中获取有价值的信息,以用于桥梁结构的安全评定,已成为迫切需要解决的问题.为此,以某内河航道大跨度连续刚构桥感知数据为例,探讨轻量化数据处理、分析以及数据可视化方法,以期为更好地处理、分析以及展示桥梁感知数据提供参考.     

车路协同条件下智能网联高速公路通行效率信息自适应分发协议:NRT-V2X

车路协同技术是解决自动驾驶中单车智能现存缺陷的关键技术。而智能网联高速公路的出现为车路协同技术真正应用于实际提供了良好的平台，其中，路侧单元（Road Side Unit，RSU）如何将路侧传感器信息或交通监控中心发布消息传递给路上车辆，是车路协同技术的一个关键环节。为此，提出一种基于V2V（Vehicle to Vehicle）和V2I（Vehicle to Infrastructure）融合的自适应数据分发协议（Adaptive Network and Road Traffic Data Dissemination for V2X，NRT-V2X）。NRT-V2X协议在影响通行效率事件的车流上游为RSU定义了一段服务区域（ROI，Region of Interest）。RSU通过感知服务区域中车辆的无线通信网络状况和路面交通状况来自适应调整其信息发送间隔，从而在保证ROI中车辆信息全覆盖的前提下，降低RSU发送信息开销，抑制ROI内车辆的接收信息冗余。基于创建的2个场景和2个车路协同应用，利用双向耦合车联网仿真平台进行性能评估。试验结果表明：采用NRT-V2X协议的车路协同技术可使高速公路的通行效率提高28%以上；与RSU固定发送间隔协议和典型V2X协议ATB相比，NRT-V2X的信息覆盖率稳定在100%，发送信息开销降低了至少30%，接收信息冗余下降了20%以上；NRT-V2X能够将智能网联高速公路通行效率相关信息高效地由RSU分发到其定义的ROI中的所有车辆，从而保证所有车辆预先接收到相关信息，选择最优行车路线，提高通行效率。     

集装箱货运站智能管理信息系统的设计与实现

集装箱货运站的工作效率和服务满意度在一定程度上关系到港口的竞争力和发展前景,而提高货运站工作效率和服务满意度的一个重要手段就是使其实现智能化的信息系统管理。文章阐述集装箱货运站的服务框架、业务流程及其智能管理系统的设计思路,包括系统的开发流程、总体设计方案、功能模块、程序设计、数据库设计和系统界面,得出系统的输入输出模式,并展望其对集装箱港口信息化技术发展的积极意义。     

基于RFID的智能化城市公共交通系统——信息采集与发布系统

我国城市智能化公共交通发展迅猛,将无线射频识别技术(RFID)引入城市公交系统有着重要意义。首先说明了RFID的基本原理和国外应用实例,其次阐述了基于RFID的智能化城市公共交通系统的框架,并对其信息流进行了设计,最后简要介绍了RFID用于南京市智能运输系统示范工程的具体设计。     

智能交通与伽利略计划

基于伽利略计划的智能交通系统对于提高交通基础设施的使用效率、改善交通运输环境、缓解交通拥挤、保障交通运输安全、改善运输服务质量以及减少交通运输对环境的不利影响等具有非常重要的作用。     

一种用于交通信息采集的图像背景快速估计方法

为适应交通环境多变情况下实时交通信息采集的要求，提出一种快速高效的背景估计方法。该方法以单高斯估计模型为基础，参数简单，算法实时性好；在采集样本时通过帧差法对图像进行分块选取，从而保证了样本的纯度，有效地削弱了运动物体和噪声对于背景估计的影响。通过实际道路环境下多种方法的实验比较，证明所提出的方法的正确性和有效性。     

一种基于PC机和80C196的智能充电机集群控制系统

介绍了以ＰＣ机和８０Ｃ１９６ＫＣ为核心的智能充电机集群控制系统的特点，详细阐述了系统的硬件原理和设计方法，该系统有效地解决了大量使用蓄电池的场所对蓄电池集中、快速充电的问题。     

Application of fuzzy theory for identifying the required availability of an autonomous localization unit in European Train Control System

According to the evolution tendency of the control decision process from a trackside to a train-borne system, various autonomous localization units for railway vehicles were developed. As recommended in railway standards, the design process of each system, here the autonomous localization units (LU), follows the V-model whose first step is to define its availability requirement in order to satisfy the global ETCS system requirements. The classical approach for assigning the subsystem availability is based on the assumption that failure parameters of other units are precisely known. This assumption is too restricted in reality due to the lack of information. In this paper, we propose a new approach that allows taking into account uncertainties in the dependability parameters of the ETCS components for identifying the upper threshold of the LU unavailability to reach ETCS availability requirements. Using fuzzy fault trees, the fuzzy unavailability of the ETCS without the autonomous LU is evaluated. Then, based on its membership function, we assess the satisfaction rate that an advanced ETCS with the autonomous LU can satisfy the ETCS availability target.