考虑智能网联近邻车辆信息的交织区换道风险预警

面向车辆换道风险预测时特征差异大、样本不均衡、参数调优时间久的问题,将高精度微观车辆轨迹数据与超参数优化机器学习方法相结合,提出了一种可应用于智能网联车辆(ICV)的交织区换道风险识别与预警方法;基于无人机航拍视频,从广域视角提取了城市快速路交织区时间精度为0.1 s、空间精度为每像素0.1 m的换道轨迹,测算了车辆间距、矢量速度、加速度、接近率、速度角度等换道风险感知信息;引入考虑近邻车辆信息的换道TTC模型,以反映车辆汇入或汇出主线的迫切需求,描述其在不同位置的换道行为差异性;结合15分位数法和四分位差法,划分了换道风险预警等级;基于准确率、真阳性率、灵敏度等多项评价指标,遴选并对比了线性分类器、支持向量机、K近邻以及RUSBoost模型换道风险预测结果,得出交织区换道风险实时预警优选模型,针对优选模型进行了超参数优化与验证。研究结果表明：RUSBoost模型为优选模型;超参数优化机器学习方法迭代至第24次时,RUSBoost具有最小误差与最佳点超参数;RUSBoost、BRUSBoost优化模型预测准确率分别为91.40%、99.80%,AUC分别为0.96、0.99;BRUSBoost优化模型对于Ⅰ级、Ⅲ级换道预警精准率分别提升了50.9%、41.2%,有效改善了极端风险换道条件更复杂也更不易预测的缺陷。研究成果有助于智能网联车辆换道决策与轨迹优化,指导交管部门制定ICV动态预警方案。     

基于GIS和灰色模糊决策理论的自适应路线智能优选系统

为满足驾驶员路线选择的个性喜好和保障道路畅通, 在分析影响驾驶员路线优选因素的基础上, 提出了路线优选指标体系, 引入灰色模糊决策理论, 建立了基于GIS的智能路线优选系统, 采用动态数据更新的Web信息共享方法, 保证了路线优选的适时性。实例应用结果表明: 系统具有直观、形象的交通图形显示功能, 使驾驶员能够根据自己偏好与地图提示, 准确地找到最优路线, 提高了自适应路线优选的效率与可信度。     

道路交叉口车路协调实验系统设计与实现

提出了道路交叉口车路协调实验系统框架、实现方法并进行了系统搭建测试。在分析系统功能的基础上进行了系统逻辑框架与系统物理框架设计,实现了各子系统功能,包括：GPS车载定位信息采集、交通控制系统设定、路侧处理单元与车载处理单元程序设计与短程无线通信,在此基础上建立了道路交叉口车路协调实验系统,模拟实际交通运行状态对系统主要性能进行测试。实验结果表明该系统可以完成信号灯状态的车载实时显示,但应进一步提高定位精度与通信效果。实验系统不仅为进一步研究基于车路协调的下一代智能交通运输系统提供了实验平台,还能采集相关的车辆运行数据与驾驶员特征数据。     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

双目视觉技术在目标测量中的应用

给出了一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统实现方法。该系统根据双目视觉原理,利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定,求出投影变换矩阵,根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配,进而获得目标的三维信息。试验结果表明,该方法可以有效地获取目标周边环境的信息。     

汽车AMT电子节气门基于自调整函数的模糊控制

鉴于汽车自动变速器中的电子节气门具有非线性、不确定性等特性,并且要求电子节气门在不同的工况下、不同的车辆中都能达到实时精确的控制,提出了基于自调整函数并带积分项的智能模糊控制的原理和控制算法,仿真验证了该算法的有效性.     

综合客运枢纽信息系统总体架构研究

综合客运枢纽面临大发展历史机遇期,由于包含运输方式较多,运营管理模式多样,信息系统建设分散,导致综合客运枢纽协同管理和信息服务不到位,滞后于基础设施的发展.结合典型综合客运枢纽信息系统建设发展情况的调研,分析综合客运枢纽信息系统发展现状,梳理客运枢纽信息系统信息服务内容,提出综合客运枢纽信息系统“一体化”、“交换平台为中心”和“分散式”3种系统总体架构,以其为综合客运枢纽信息系统建设提供借鉴.     

基于存储论的高速公路通行卡库存管理研究

为了提高高速公路通行卡的流转效率,提出了一种基于存储论的高速公路通行卡库存管理模型。利用高速公路复合通行卡CPC历史流转数据,基于自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA),对CPC卡需求量及流转量进行预测。该模型结合存储论的方法与思想,提出库存管理周期以及最大库存、预警值及最佳订购/调拨量等相关参数,实现了库存管理的动态调整。最后进行实例分析,得出基于存储论的库存管理模型对通行卡需求量与流转量的预测误差分别为7.4%和11.5%,表明该模型预测精度较高且能够根据通行卡流转情况动态调整各相关变量,减少了收费站库存成本,提高了通行卡使用效率以及高速公路服务水平。     

智能控制及其在机器人领域的应用分析

随着科技的进步,机器人技术已经被广泛应用在各个领域之中,该技术已经成为各领域不可或缺的重要组成部分,可以大大提升各领域生产工作的工作效率.而智能控制在机器人领域的应用,又能显著提升机器人的智能水平,对促进机器人技术的进一步发展有着重要的意义,是机器人领域未来的主要发展方向.本文针对智能控制做出了简单的概述,并对智能控制...     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。