基于数据融合的公交客流规模测算方法

公交客流规模测算往往存在调查成本受限和准确度要求较高的矛盾.提出基于公交IC卡历史数据与人工补充调查数据的数据融合测算方法,以准确推算公交客流规模.首先根据公交线路的基本属性,采用聚类分析方法划分线路类型,从每一类中选择具有代表性的线路.基于IC卡数据分析公交客流时变特征,运用有序样本聚类Fisher算法将线路小时刷卡量进行聚类分析.划分刷卡量相似时段,进而采用优化方法确定调查抽样率,确定相应的调查车辆进行人工补充调查,最终经过数据融合计算获得公交客流规模.基于上海市某辖区IC卡数据进行案例分析,测算得到三类公交线路的日均客流量.     

Real-time traffic state estimation in urban corridors from heterogeneous data

In recent years, rapid advances in information technology have led to various data collection systems which are enriching the sources of empirical data for use in transport systems. Currently, traffic data are collected through various sensors including loop detectors, probe vehicles, cell-phones, Bluetooth, video cameras, remote sensing and public transport smart cards. It has been argued that combining the complementary information from multiple sources will generally result in better accuracy, increased robustness and reduced ambiguity. Despite the fact that there have been substantial advances in data assimilation techniques to reconstruct and predict the traffic state from multiple data sources, such methods are generally data-driven and do not fully utilize the power of traffic models. Furthermore, the existing methods are still limited to freeway networks and are not yet applicable in the urban context due to the enhanced complexity of the flow behavior. The main traffic phenomena on urban links are generally caused by the boundary conditions at intersections, un-signalized or signalized, at which the switching of the traffic lights and the turning maneuvers of the road users lead to shock-wave phenomena that propagate upstream of the intersections. This paper develops a new model-based methodology to build up a real-time traffic prediction model for arterial corridors using data from multiple sources, particularly from loop detectors and partial observations from Bluetooth and GPS devices.     

潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究

介绍多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器集成与信息融合的问题,介绍了贝叶斯准则、D-S证据理论、模糊理论和神经网络的4种方法与算法,论述了潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究的优点及其必要性.     

样本匹配算法在鱼雷弹道融合中的应用

通过分析鱼雷对抗试验中获得的内外测弹道数据的特点,在比较多种曲线匹配算法的基础上,提出了一种基于样本的匹配算法。该方法利用弹道曲线上的点对应的矢量作为特征无关量信息,在合理选取样本点基础上,采用最大相似性准则对弹道曲线进行匹配,找到曲线最佳匹配段,从而对准内外测弹道的时间基准,以用于弹道融合。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

一种惯性/星光复合制导系统研究

针对传统的基于姿态角修正的惯性/星光复合制导系统的不足,提出了一种新的基于位置和姿态信息进行融合估计的惯性/星光复合制导修正方案,来提高战略导弹的制导精度和可靠性。一方面利用得到的星敏感器视场中恒星星光矢量在CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中的赤经、赤纬,结合高度仪给出的导弹高度值,可得到战略导弹的位置信息,再与惯导系统给出的导弹位置信息相减可得到位置误差测量值;另一方面通过星图识别及坐标变换可得到战略导弹的姿态误差值。以Kalman滤波为基础,将得到的位置误差和姿态角误差进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角参数。仿真结果表明,该方案有效地抑制了传统复合方案中位置和速度误差的发散,并使系统具有较高的精度和可靠性。     

一种引入目标运动速度的多站无源时差定位方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标。针对这一问题提出一种新方法,由于利用多普勒测速原理可以获得目标运动速度,因此将目标运动速度引入量测方程中,通过附加独立信息观测通道以期提高目标跟踪的收敛精度和收敛速度。仿真结果证实会使滤波算法收敛速度加快,收敛精度提高,改善跟踪性能。     

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

Dynamic Obstacle Avoidance for Application of Human-Robot Cooperative Dispensing Medicines

For safety reasons,in the automated dispensing medicines process,robots and humans cooperate to accomplish the task of drug sorting and distribution.In this dynamic unstructured environment,such as a human-robot collaboration scenario,the safety of human,robot,and equipment in the environment is paramount.In this work,a practical and effective robot motion planning method is proposed for dynamic unstructured environments.To figure out the problems of blind zones of single depth sensor and dynamic obstacle avoidance,we first propose a method for establishing offline mapping and online fusion of multi-sensor depth images and 3D grids of the robot workspace,which is used to determine the occupation states of the 3D grids occluded by robots and obstacles and to conduct real-time estimation of the minimum distance between the robot and obstacles.Then,based on the reactive control method,the attractive and repulsive forces are calculated and transformed into robot joint velocities to avoid obstacles in real time.Finally,the robot's dynamic obstacle avoidance ability is evaluated on an experimental platform with a UR5 robot and two KinectV2 RGB-D sensors,and the effectiveness of the proposed method is verified.     

城市轨道交通融合云平台探讨

针对现有条件下城市轨道交通系统存在的信息孤岛、设备分散、网络资源浪费、安全管控弱、运维体系失调等问题,结合云计算在城轨行业应用的政治环境、政府响应、技术环境、现象后的本质、内部推动力等方面,提出城市轨道交通融合云平台的方案。该方案基于线网化IT资源建设,为ISCS、ACC、CCTV、PIS等业务提供基于IaaS层服务,并伴有车站降级运行和异地热迁移等策略,提高了系统的可靠性和可用性,解决了IT基础设施统一化、线网化的相关问题。论述主要业务系统的部署要点和建议,如综合监控系统的主备切换、AFC的扁平化层级、CCTV的带宽计算、PIS系统软件的可移植性等方面。