交叉口车辆左转避撞行为建模与仿真

由于无法对交叉口车辆左转的各种控制策略进行实地测评, 在提出了交叉口车辆左转运动轨迹模型的基础上, 建模了两种主要的车辆左转避撞行为。采用C#语言设计开发了交叉口微观交通仿真系统, 实现了车辆在交叉口左转避撞行为的动态模拟和分析。结果表明不同交通需求状况下合理设置左转避撞行为可以有效降低车辆平均延误时间、车辆启停次数等指标适合于不同交通控制策略的模拟和评价。     

车联网下道路交叉口车速引导信息管理系统

为了实现车联网交叉口应用场景中车速信息的快速引导和高效管理,提出了一种基于车联网环境的道路交叉口车速引导信息管理系统。首先通过对车联网中道路交叉口的分析,引入舒适加速度概念,提出了一种实时对车辆进行车速引导的模型;其次设计和实现了车联网环境下道路交叉口车速引导信息管理系统的各个模块,主要包括系统用户信息管理模块、车辆动态信息管理模块、交叉口处路侧设备信息管理模块以及车速引导模块;最后采用Java和MySQL搭建实验平台,完成系统的功能测试和性能分析。测试结果表明,所设计的系统能够高效地实现对用户、车辆以及路侧设备信息的管理;在引导区域长度为100 m时,车辆从进入引导区域到通过交叉口的平均通行时间降低约7%,有效提高了道路交叉口的车辆通行率。     

基于改进的在线学习模型的车辆跟踪算法研究

由于道路交叉口环境的复杂性和开放型,对交叉口通行车辆的视频跟踪一直是一个难题。本文提出了一种基于改进的在线学习模型的车辆跟踪算法。该算法通过设计一个级联分类器,包括方差分类器、颜色特征分类器、在线增强学习分类器。实验表明,该算法具有较高的跟踪准确率和实时性。     

基于量子粒子群算法的单交叉口信号控制

城市道路道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通,以单交叉口多相位固定周期的交通信号控制问题为背景,构造了以交叉口滞留车辆最少为优化模型,在目标函数后加上罚因子实现有约束极值问题向无约束问题的转化,用量子粒子群算法对其进行仿真数据求解,得到了交通实时控制的配时方案,并与定时控制进行比较,结果表明该模型和算法对交通信号的实时控制是非常有效的。     

W4理论在道路交叉口视频监测中的应用

在智能交通视频监控系统中,由于交通路口车辆多、车速不定且外界环境光线变化等诸多因素造成不能很好地检测到运动目标。将W⁴算法应用到道路交叉口的视频监测中,该算法首先利用中值法进行初始化选出静止像素集合,并利用静止像素构建背景参数模型,同时建立基于像素级和基于目标级的背景更新模式。通过仿真验证该算法能够在路口比较复杂的情况下很好地检测到车辆,与传统的方法相比检测的准确度有了较大的改进。     

车辆行驶最优路径优化算法设计

针对实际交通路网的特点,对道路网络模型、路网数据库的结构建设、最优路径优化算法等问题进行了研究.建立了体现城市道路交通的方向性及交叉口延误和限制的新城市路网模型,该模型利用交叉口、路段等基本构成要素描述道路网络,利用节点--弧段联合结构描述路段特性,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述;基于经典高效的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法,设计了一种可应用于实际道路网络中的最优路径算法--改进的狄杰斯特拉算法,采用该算法可求解带有转向延误和限制的最优路径问题.     

多组件化微观交通仿真系统

为了模拟和再现城市路网交通环境,提高交通模型的通用性、可重用性,本文结合城市交通流特性和计算机仿真技术,对车辆、车道、道路、交叉口、信号灯等交通组成元素进行抽象和组件化,建立了具有良好人机交互界面的多组件化微观交通仿真系统．最后结合仿真实例说明多组件化微观交通仿真系统可以用于交通控制策略的测试、评估和对比分析．     

车路协同下的无信号交叉口车辆通行调度策略

无信号交叉口车辆通行调度问题是智能交通领域的研究重点,由于车辆通行顺序决策问题的解空间随着车辆数增加而指数级增长,在保证实时性的同时找到较优通行顺序成为无信号交叉口通行调度的一大问题。针对该问题提出一种基于自适应蒙特卡罗树搜索算法的无信号交叉口车辆通行调度方法,采用分层式框架,上层集中式顺序决策,下层分布式轨迹规划。首先,建立基于冲突点的交叉口模型,将网联车加入到待搜索队列中,根据交叉口中的车辆通行特点设计通行顺序的蒙特卡罗树搜索流程,以总通行时间为指标建立评价函数,然后针对不同交通情景设计自适应探索系数及其他超参数,使算法在求解不同车辆数时以及搜索的不同时期保持最佳状态。轨迹规划环节以加速度二范数为目标函数,以速度、加速度以及始终点位置等为约束,建立最优控制命题求解车辆轨迹。最后,进行实验,结果表明该算法相较于其他算法在数值仿真和微缩平台实验中最大优化幅度分别达到33.42%和38.04%,为无信号交叉口车辆通行调度提供了一个有效解决方案。     

基于等效网络的车辆导航系统路线规划算法

在实际交通行为中,不可避免地存在着交叉口时间延迟,而且交通管制信息如交叉口转向限制也普遍存在,这些交通特征使得常规的最短路算法难以满足车辆导航系统路线规划的要求。提出基于“节点-弧段-特征”的数据结构存储方案,能够完整描述路网的平面拓扑和交通特征属性;针对具有交叉口转向限制和交叉口延迟等特征的交通网络,首先采用对偶图方法构造等效网络,在等效网络中采用常规的最短路算法计算最优路线,然后将它转化为原道路网中的行车路线。试验证明这种方法能够有效解决包含交通特征的车辆导航系统路线规划问题.     

基于机器视觉的交叉口特种车辆快速通行技术研究

交叉口是道路网络中重要的交通节点,容易产生交通堵塞问题,为了在保证通行安全的情况下提高特种车辆的通行效率,研究基于机器视觉的交叉口特种车辆快速通行技术。优化通行基础采用图像采集及预处理、检测识别和通行控制作为技术框架结构,利用机器视觉技术采集交叉口实时交通图像,通过图像滤波、图像增强等步骤,实现初始图像的预处理。利用Car-YOLO网络识别交叉口通行能力,规划快速通行路线,考虑前车行驶状态,求解特种车辆通行速度,针对车辆所占车道,通过绿灯早启、绿灯周期时间延长等方式控制交叉口信号灯,实现交叉口特种车辆快速通行。实验结果表明:在拥堵和正常通行场景下,优化设计技术的特种车辆通过时间的平均值分别为18.2s、10.1s,事故发生概率分别低于2%、1.4%,具有较好的应用效果。     

新型公路平交道口通行控制模式研究

介绍一种以二进控制方式改造现有平交道口交通管理的模式,通过分析计算机模拟获得的数据,研究新老系统在车辆通行、时序变化情况下的道口通行能力等指标,进一步研究二进式交通管理模式的各种类型,探讨实现二进式道口交通管理方式所必需的控制及调度系统构建。应用结果表明,该模式在解决城市平交道口车辆通行能力方面能够起到缓解城市交通拥堵的作用。     

基于物联网的城市道口机动车智能监控和行为检测系统

物联网架构的城市道口机动车监控和行为分析系统在传统的物联网定义基础上,提出了包含感知／发布层、智能中间层、网络层、服务层和应用层的智能监控架构、以高清网络监控相机为采集终端,使用自行开发的图像分析算法和软件实现了道路拥堵状态判定以及多目标车辆追踪,实时采集视频流中道口监控区域内车辆移动轨迹、速度、前方道路拥堵状态等基本参数;在通信层使用3G／Wi—Fi等高速无线通信技术与有线通信相结合实时传输关键参数和监控图像,应用层使用自行开发的中心监控软件平台实现了对关键数据的存储、统计、业务应用的服务支持和管理,应用层针对电子警察、智能交通监控和信息发布展开,结合交通控制信息和我国交通法规为违章实时判定、交通信息采集等提供了基础、     

高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统设计

高速公路交通流特征复杂多变,受到诸多影响因素的共同作用,如天气、道路状况、车辆类型等等。因此,如何获取交通流逻辑控制条件并实现精准调节难度较大。为此,本研究设计新的高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统。对于系统的硬件部分,设计车流控制模块、无线传输车载终端、实时交通流逻辑调度模块、模糊控制器模块,并确定各个模块之间实时连接关系。对于系统的软件部分,求解交通流逻辑控制条件,联合高速公路实时通行相位条件,调节模糊控制器,并根据高速公路交通路网模型,推导交通流优化控制条件的求解表达式,完成高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统的设计。实验结果表明,本系统可以解决逻辑协调错误的问题,且能够有效控制高速公路车流量。     

虚拟传感器技术在车流量检测系统中的应用

基于视频的交通车流量检测系统的设计,从准确地建立虚拟传感器输出信号与实际车流量的对应关系的角度进行分析与研究,介绍了新的虚拟传感器设计方法,同时提出了信息流的预处理算法和有效信息的判断算法.从而克服了传统设计方法中由于传感器的设计不够合理、信息的获取和判断算法不够科学,导致在有效信息提取过程中消耗大量的软硬件资源等缺点...     

自适应交通信号控制软件系统

本系统的基本思想是针对我国现行城市路网结构及交通流的具体特点。基于交通信号区域控制理论展开的。其控制算法模型介于脱机交通信号控制理论。对于城市外围地区平交路口,采用脱机交通信号控制算法模型实现区域信号控制;而对于城市中心地区,选择自适应交通信号控制算法模型实现区域信号控制。交通信号控制模型可采用方案选择式或方案生成式。系统采用三级分布式交通信号控制结构,基于严格的时段划分对城市路网中的信号控制区域及平交路口进行协调控制。以实现整个路网通行能力提高的控制目的。     

城市交通信号局部博弈交互下的学习协调控制

针对传统分布式自适应交通信号控制协调效率受限,并且存在维数灾难问题,建立了城市区域交通信号控制系统模型,将其优化问题建模为局部交叉口交通信号博弈协调控制,提出基于交叉口交通信号控制agent局部信息博弈交互的学习算法。在学习过程中交叉口交通信号控制agent进行局部信息博弈交互,自主调整交通信号控制策略使其逐步学习到最优策略。通过设计不同的交通需求情景,对路网平均延误和平均停车次数进行加权构建性能评价指标,相对于遗传算法和感应控制方法,博弈学习取得更好的交通信号控制效果,其能收敛到最优性能评价指标,其具有更好的交通需求管控能力。     

基于模糊理论的交通溢流识别算法

交通溢流是交通拥堵的一种极端现象,会导致交通系统的严重紊乱。为实现对交通溢流的控制,必须先对其进行识别。以智能模糊推理为理论基础,提出交通溢流模糊识别算法。该算法推理器以车辆排队比率和路段平均速度为输入语言变量,以道路交通溢流严重程度为输出语言变量,采取Mamdani推理法为蕴含规则,在确定基本论域和离散论域的基础上,建立了模糊规则查询表,实现了交通溢流状态的识别。仿真结果表明,该算法的识别正确率达到98%,证明了模糊算法可以较好地实现交通溢流的识别。     

城市交通信号的迭代学习控制及其对路网宏观基本图的影响

针对在城市交通信号控制中存在对交通流难以精确建模的问题,首先利用交通流的重复性特点,提出了一种基于迭代学习的城市交通信号控制方法,并证明了在不确定初态下迭代学习控制算法的收敛性.其次,结合路网宏观基本图的特性分析了基于迭代学习的交通信号控制策略对路网交通态势的影响.结果表明,当迭代的初始状态在期望初态值的小范围内波动时,系统的跟踪误差仍能收敛到一个界内;通过对交通信号的迭代学习控制,路段的实际占有率能够逐步逼近期望占有率,从而使路网内的车辆密度分布更加均匀,确保交通流在更优的宏观基本图下运行,防止因车辆密度分布不均引起的通行效率下降及交通拥堵的发生.最后,通过仿真实验对所提方法的有效性进行了验证.     

交通灯运行时间自适应算法及其控制系统

城市交通拥堵具有严重的危害性,直接导致时间延误、能源浪费和废弃物排放增加,降低居民生活水平.现阶段,基于平面交叉路口交通灯切换时间相对固定,恶劣天气或发生交通事故时路口经常发生交通堵塞的实际情况,本文提出了一种平面交叉口交通拥堵多方向交通灯运行时间自适应算法,采取视频图像处理算法判断道路交通拥堵情况,根据路况设置交通灯的工作时间,并设计了相应的控制系统.仿真结果表明,在高峰期时段,此自适应算法的车辆通行效率高于传统的交通灯运行时间控制方法.     

改进的基于边缘检测技术的车流量统计系统

车流量检测技术是智能交通系统系列技术中的关键基础，基于图像处理技术的车流量检测技术的研究已成为该领域的研究热点。该文提出了一种基于HSV颜色模式和边缘检测技术的车辆检测算法进行车流量统计。在该算法的基础之上，开发实现了一套车流量统计系统。实验证明，该算法能够有效地排除阴影和天气变化带来的影响，大大提高了系统的精度，是切实有效的。