城市公共交通调度监控系统研究

建立完善的城市公共交通调度监控系统是缓解城市交通拥堵必不可少的手段之一。提出了公共交能调度监控系统的组成结构、开发途径和方式,以及开发步骤。     

拓扑地图的路口局部路径生成策略

交叉路口是自动驾驶开发过程中面临的复杂交通场景,采用高精度地图方案成本高昂,而仅通过车载传感器难以有效识别路口形状,因此,提出了一种基于开源拓扑地图与视觉可行驶区域检测技术的路口局部路径规划算法。首先,基于开源拓扑地图采用A*算法规划全局导航路径作为引导线,然后通过语义分割技术识别当前可行驶区域,并结合车辆实时定位信息,在路口确定局部路径的起点、终点与一组备选控制点,最后采用贝塞尔曲线插值方法,得到备选路径的曲线簇,根据多维度加权代价函数结果选取最优局部路径,进而实现车辆在路口转弯过程的自动驾驶。实验结果表明,该策略能够在不依赖高精地图的情况下,在路口处有效规划出局部路径,提高自动驾驶车辆在路口处的通过能力,路口通过率可达99%。该策略不依赖高精地图和激光雷达,对于自动驾驶量产降本具有重大意义。     

城市四交叉路口交通引导仿真系统

基于城市道路交通的拥挤和阻塞主要表现在若干个交叉路口的事实, 提出了以四交叉路口为对象的交通引导仿真系统模型框架, 并讨论了实际选取交叉路口应考虑的三个方面的因素。如果把每个交叉路口的车流看作排队事件, 不同交叉路口的车流事件会发生冲突。轮询各个交叉路口的车流排队事件, 用事件驱动状态转移与专家系统技术相结合的方法来疏解事件冲突, 做出调整交通引导的决策。同时给出了仿真系统模型的目标、功能以及交叉口、车道、信号相位、信号周期等系统状态的描述     

全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用

在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上,提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法.方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素,根据分级并行控制思路,对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制,提高了系统的实时性,降低了系统的复杂性.采用6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现,并利用已有数据对神经网络进行了学习训练,使网络结构和参数具有更为广泛的适用性.     

城市交叉路口的短时交通流建模预测

短时间尺度交通流预测是解决城市拥挤的关键。随着预测时间跨度的缩短，交通流的规律性越来越不明显，传统的预测方法难以凑效，章使用自回归求和滑动平均模型ARIMA(p，d，q)对短时交通流数据进行建模预报，提出以城市交叉路口信号灯时间周期作为动态流量数列的时间刻度。实际应用表明，该模型取得良好的预测效果。章提出的对缺失值的处理方法，提高了模型的适用性。     

单交叉路口信号的动态模糊控制

针对固定相序的单路口多相位交通信号控制，提出基于车流量预测动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。以车辆平均延误时间为评价指标，综合考虑当前相、后继相的车辆排队长度，以此决定绿时分配。对上述控制器进行4相位交叉口的仿真实验，结果表明，该控制系统能有效地进行单路口多相位的闭环控制，控制效果优于传统的定时控制。     

交叉路口交通控制的方法

标志、标线的控制 道路交通标志、标线是设置在道路上,用规定的图形、符号、文字、线条、立面标记、突出路标等来表示特定管理内容和行为规则的交通设施。当这些设施安置在路口时,同样能起到控制路口的作用。如让路标志,可设置在车流量不太大的与干路交叉的支路口,以便使支路车辆让行。又如在视角较差的进口,可设置停车让行标志以确保安全。 人的控制 一般是指交警站     

夜间行车四忌

作为司机,夜晚出车是很正常的,但由于夜晚光线差、视野窄、路面立体感不强、路况复杂等因素、难度比白天驾车要大得多,因此,夜间行车要注意以下几点.……     

我眼中的新西兰交通

新西兰是具有丘陵地貌的海洋岛国（南岛有部分山脉）,地势起伏不平、大多较平缓。他们可能是从体现和保护生态环境的自然景观方面考虑的,道路基本上都是因地制宜,随地形地势而修建,没有刻意取直或修建高架桥的情况。在一些交叉路口,只要能够采用环岛交通形式就不设立红绿灯。由于主要道路大多建成于30多年前的经济发达时期,所以,按现在的公路标准考量,都不是很宽,即使是高速公路,也不如我们中国的高速公路宽。