它来自火星 福特美洲探索者概念车

“好奇号”火星探测车成功登陆火星标志着人类向太空的探索又迈进了一大步,而眼前的这辆福特美洲探索者概念车是否能为劣舌在火星上的人们提供交通服务呢？     

交通移动采集技术及其适用性分析

交通移动采集技术是一种先进的交通信息采集技术,目前在国外很多城市都进行了广泛的实验和应用。本文在分析常规交通采集技术的不足和交通移动采集技术特点的基础上,结合中国城市交通的特点,分析认为交通移动采集技术同样适合于国内大部分城市,并且有着广泛的应用前景。此外本文还将交通移动采集技术分为主动测试车技术和被动探测车技术。最后以中山市公交车采集的数据作为被动探测车数据,简单探讨了交通移动采集数据的分析和处理方法。     

米其林的航天、航空轮胎

2009年在美国总统奥巴马宣誓就职仪式上．美国宇航员登上了最新研发的月球漫游者圆型探测车．缓缓驶在宾夕法尼亚大道上……在观看这一幕的时候,人们可能不曾留意到这个月球漫游者圆型探测车的轮胎．更不知道它充当着怎样的角色。其实这个不起眼的轮胎蕴藏着很大的学问．它所采用的科技可以保证月球漫游者在极低的温度条件下仍然具有良好的牵引力．从而能够顺利地通过月球表面松软的泥土和常见的环形山。这个听起来颇具神秘色彩的轮胎．就是米其林轮胎。     

高速公路交通拥挤定量的探测车法

高速公路交通拥挤定量为高速公路定量管理的关键内容之一。介绍了利用探测车方法进行交通拥挤定量,并讨论了该方法的优缺点,同时也指出了实践应用过程中的注意事项。     

基于探测车数据的路段行程时间估计

利用探测车数据进行路段行程时间估计面临着两类误差：采样误差和非采样误差,从而导致估计结果精度不高和可靠性差。在回顾已有估计方法的基础上,有针对性地引入了自适应式卡尔曼滤波,建立了相应的状态方程和观测方程,利用相似时间特征的历史数据标定了状态转移系数,并对滤波进行了求解。以实际数据对估计方法进行了验证,平均相对误差为13.13%。研究表明,自适应式卡尔曼滤波能够应用到基于探测车数据的路段行程时间估计中来,并具有估计精度高、收敛速度快、参数少、对初值不敏感等优点。     

交通探测车的样本量模型

全面回顾了探测车样本量问题的研究,分析了现有模型中的不足,并从路段和路网两个层面探讨了交通探测车样本量问题.将路段样本量问题归结为一个有限总体的无放回简单随机抽样问题,并给出了修正的路段样本量模型.结果表明,修正的路段样本量模型确定的最小样本量小于现有的模型.引入了路网覆盖率,给出了路网样本量的通用模型,该模型将路段样本量和路网样本量统一起来.以国内某大城市出租车GPS数据为例,建立了在不同的时段特征和路段样本量要求下,路网覆盖率与探测车总数量之间的函数关系.     

探测车技术及其在道路交通运行状态估算中的应用研究

1 研究意义 道路交通运行状况与每一个出行者息息相关,通过建立基于探测车数据的道路交通状况估算模型,可以为出行者提供有效的出行信息;道路交通运行状况也是交通管理者非常关注的一个方面,该模型的建立可以为交通管理部门决策提供理论依据;     

基于少量探测车的城市路段平均行程时间估计

与传统的固定式采集系统(感应线圈等)比较,探测车系统具有直接采集行程时间、时空覆盖范围广等优点.研究少量探测车情况下的路段行程时间估计问题对降低探测车系统的运营费用具有重要意义.在发现停车组和非停车组的行程时间均值、非停车组所占百分比等3个参数之间关联关系的基础上,提出了在极小样本情况下估计城市路段平均行程时间的方法.基于微观交通仿真的比较分析显示,该方法优于通过样本均值估计平均路段行程时间的方法,特别是当交通状况处于拥挤情况下其优势更为明显.     

移动交通检测系统中探测车的样本数量

基于各国移动交通检测系统中探测车样本数量问题的研究现状,分析了现有成果存在的不足。在考虑探测车速度、计算时间间隔、数据精度要求等因素基础上,针对交通流密度均匀分布和非均匀分布两种情况,利用数理统计方法建立了道路网上探测车样本数量的双层模型。结果表明:当计算时间间隔为5 min时,若道路网上交通流密度均匀分布,则探测车比例至少为5.0%;若道路网上交通流密度非均匀分布,则探测车比例至少为7.0%。     

博世驾驶员辅助系统提升安全性和舒适性

<正>博世在主动安全和被动安全基础上推出了驾驶员辅助系统,可以满足人们对于车辆安全性和舒适性越来越高的要求,欧洲新车评价规程出台了新的标准,确定了未来驾驶员辅助系统的重要性。博世的驾驶员辅助系统以雷达或摄像头来探测车辆周围情况并进行分析计算,为驾驶员提供支持。中距离雷达传感器能够安装在汽车的前后部,也可安装在位于视野盲区的保险杠后方。传感器的探测距离及