惯导系统初始对准自适应参数选取法研究

平台式惯导系统的初始对准,为进入导航状态提供必要的初始条件,主要的性能指标是对准精度和时间。本文提出了一种新的变频带对准法的三阶调平系统,在对准过程中,系统的带宽能适应调平过程中信噪比的变化,从而使性能达到最优,经理论分析和仿真研究表明,这种新方法比经典方法,调平速度快而且提高了水平陀螺测漂及方位角的估值的精度。     

D-S证据理论在多传感器融合中的应用

详细介绍了Dempster-Shafer证据理论,介绍了它在多传感器融合(MSF)中的应用,并举了一个具体的例子,实验结果验证了其有效性。     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足,本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法,实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理,以此为属性数据,通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类,结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态;在特征级建立多源数据融合方法,实现交通状态速度值计算;以归一化后的速度值为属性数据,通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明,本文方法能够实现道路交通状态精细划分,能有效地识别出道路局部位置的交通状态,进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

基于信息协同管理的高速公路项目BIM云平台架构及应用研究

在高速公路项目的项目管理过程中,传统的信息沟通和管理模式会导致工作重复率高,信息传递手段落后,管理效率低下等。本文基于信息协同管理的视角,通过梳理研究传统公路工程项目管理模式的弊端,利用BIM数字化建模和互联网数据库这类现代化信息技术,提出了基于BIM云平台的协同管理模式。根据管理需求搭建了BIM云平台的架构体系,目前已应用于中开高速公路项目建设管理中,切实的帮助项目公司提高了管理效率和管理质量,充分体现了BIM云平台的应用价值和实践效果。     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

交通模型的价值

在既有规划编制导则中,已经明确交通模型和交通需求分析是综合交通体系规划、轨道交通线网规划的重要工作内容。交通模型的价值并非仅仅体现在预测结果和精度上,更在于编制过程中对交通特征和供需关系的分析,对战略方案、系统方案的指导、解释、论证的作用上。但在现实规划编制中,模型的地位和价值在丧失,日益成为项目成果中的摆设品,难以支撑交通需求深入分析,并与战略构思、方案制定相脱节。与此同时,规划实践、大数据、交通模型的发展趋势,亟须重新审视模型的价值,提升模型精细化的定量分析水平。最后,从机制保障、应用推广、功能拓展、科研攻关等方面,提出促进模型价值提升的相关建议。