基于公交智能调度系统的公交换乘算法实现

通过对城市居民公交出行选择影响因素和选择逻辑的分析,利用地理信息系统（GIS）技术构建公交换乘数据模型和公交智能调度系统数据计算出行时间,以此为基础实现以最少换乘次数为第一目标,出行时间最短为第二目标的公交换乘算法。该算法考虑了步行换乘、行驶时间、换乘时间及公交线路上、下行因素对换乘查询的影响,能够较快地提供公交换乘方案。     

智慧深圳 智能公交——深圳巴士集团全力配合26届世界大运会召开

第26届世界大学生运动会将于2011年8月12日至22日在深圳举行。目前离大运会召开倒计时还有100多天,但深圳全城早已行动起来,争取以最美好的姿态迎接大运的到来,社会各界都在紧锣密鼓的忙着各项筹备工作。巴士集团助力大运深圳巴士集团股份有限公司(以下简称"巴士集团")是深圳市运营历史最长、运力规模最大的公交特许经营企     

新一代智能交通助力综合运输体系构建

2011年7月21日,交通运输部在2011年智能运输大会上透露,交通运输部正在组织制定到2020年交通运输行业智能交通发展战略,并将从六个方面推进我国新一代智能交通发展。     

跨海交通集群工程绿色公路技术创新实践

为提升跨江(海)通道工程绿色发展水平,在系统分析我国绿色公路发展历程及存在问题的基础上,依托超级工程深中通道开展海上交通集群工程绿色公路技术探索,构建了交通集群工程智能建造、海工构筑物工程耐久、公路海洋生态环境保护、岛隧工程低碳建造等4类特色技术体系,并对各类分项技术进行了创新分析,为未来其他跨江过海通道绿色公路建设提供可复制、可参考的经验,为完善行业绿色公路体系提供重要支撑,促进公路建设全生命周期高质量发展。     

车路协同技术在城市交通中的应用研究

本文阐述了车路协同技术的基本概念,并从车、路、边、网、云等方面分析了车路协同技术在智慧交通中的应用途径。结合车路协同技术,对城市交通中典型应用场景进行分析研究,得出车路协同技术的应用有利于提升城市交通智能化、信息化水平,对解决城市交通拥堵、道路安全等问题,提升交通系统运行效率有着现实意义。     

短悬臂盖梁柔性拉压杆模型分析研究

《公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵设计规范》（JTG 3362-2018）基于应力扰动区（D区）刚性拉压杆模型给出了短悬臂盖梁承载能力极限状态的计算方法,但对于正常使用极限状态抗裂验算未进行规定。如果按刚性拉压杆模型进行抗裂验算,则拉杆钢筋的应力往往偏大,配筋将过于保守。实际上拉杆和压杆刚度相差较大,按有限变位的柔性拉压杆模型推导了拉杆拉力的计算公式,并结合工程实例采取有限元实体模型进行验证,结果表明柔性拉压杆模型计算结果精度更高,与有限元分析结果更吻合,相关结论可供类似工程参考。     

基于双延迟深度确定性策略梯度的船舶自主避碰方法

为满足智能船舶自主航行的发展需求,解决基于强化学习的船舶避碰决策方法存在的学习效率低、泛化能力弱以及复杂会遇场景下鲁棒性差等问题,针对船舶避碰决策信息的高维性和动作的连续性等特点,考虑决策的合理性和实时性,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的船舶自主避碰方法。根据船舶间相对运动信息与碰撞危险信息,从全局角度构建具有连续多时刻目标船信息的状态空间;依据船舶操纵性设计连续决策动作空间;综合考虑目标导向、航向保持、碰撞危险、《1972年国际海上避碰规则》（COLREGs）和良好船艺等因素,设计船舶运动的奖励函数;基于TD3算法,根据状态空间结构,结合长短期记忆（LSTM）网络和一维卷积网络,利用Actor-Critic结构设计船舶自主避碰网络模型,利用双价值网络学习、目标策略平滑以及策略网络延迟更新等方式稳定网络训练,利用跳帧以及批量大小和迭代更新次数动态增大等方式加速网络训练;为解决模型泛化能力弱的问题,提出基于TD3的船舶随机会遇场景训练流程,实现自主避碰模型应用的多场景迁移。运用训练得到的船舶自主避碰模型进行仿真验证,并与改进人工势场（APF）算法进行比较,结果表明:所提方法学习效率高,收敛快速平稳;训练得到的自主避碰模型在2船和多船会遇场景下均能使船舶在安全距离上驶过,并且在复杂会遇场景中比改进APF算法避碰成功率高,避让2~4艘目标船时成功率高达99.233%,5~7艘目标船时成功率97.600%,8~10艘目标船时成功率94.166%;所提方法能有效应对来船的不协调行动,避碰实时性高,决策安全合理,航向变化快速平稳、震荡少、避碰路径光滑,比改进APF方法性能更强。      

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。     

基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆实时检测技术研究

针对无人机航拍视角下存在整体图像分辨率高但占比较高的小尺度车辆检测特征点稀少这一问题,从卷积网络检测器针对性优化与基于目标分布特征的航拍图像自适应切分2个角度综合考虑,提出一种基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net。以单阶段目标检测框架SSD为基础,引入深度可分离卷积和抗混叠低通滤波器对网络结构进行优化搭建E-SSD,为后续检测网络搭建提供高效检测器;接着基于条件生成对抗CGAN思想构建密度估计网络生成器,从而得到航拍图像中车辆的准确分布特征,生成高质量的车辆密度图;将E-SSD与车辆密度估计网络结合,对车辆密度图进行自适应切分,并将切分后的局部图像与全局图像一同输入E-SSD,最后在决策层融合检测结果,由此实现对航拍视角道路交通场景下车辆目标的精确高效检测。在试验中,一方面将设计的基于目标空间分布特征的无人机航拍车辆检测网络DF-Net与E-SSD进行对比分析,另一方面将DF-Net与航拍目标检测领域表现较为优秀的网络进行比较。研究结果表明：设计的方法对于2个试验在均值平均精度指标上均有提升,与E-SSD网络对比时提升了至少4.4%,与航拍目标检测领域优秀网络比较时也有一定提升,并保持了较好的实时性。     

智能液货集成控制系统的研究与设计

智能液货集成控制系统是指利用传感器、通信、互联网、大数据等技术手段,自动获得液货船装卸货方面的信息,并将相关数据处理分析,进而在各工况下辅助或代替船员进行工作,从而提高船舶运营的经济性和安全性。该文结合中远海8 000 t化学品船项目,阐述智能液货集成控制系统的功能和组成,为液货船的智能化提供思路。