智能运输系统的红外通信

为了解决交通事故等交通方面的问题,日本警察厅向引进了最先进信息通信技术的警署推出了智能运输系统（ITS）。其核心部分是红外信标。利用红外方式在道路上的装置和车辆、行人两者之间进行通信。它可以提供与各种交通相关的服务。     

导航与制导

0206884基于 GPS 的车辆导航监控系统研究[刊]/徐趁肖//交通与计算机,—2001,19(5),-18-20(K)交通拥挤已成为城市交通的一大难题。智能交通系统(ITS)能够从全局上对车辆、道路及其相关因素进行综合管理,最大限度地发挥现有道路、车辆的能力,提高运输系统效率。全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)相结合可以提供位置信息,对于 ITS     

大型物联网下的交通智能监控系统优化设计

在我国交通智能监控系统设计中,建立以大型物联网为支持的交通智能监控系统,实现高清的数字智能化道路监测,不仅可以实现对道路交通的实时监测信息,还可以及时、准确地监测道路违章信息,实时监测道路车辆运行情况,可以有效提升道路运行安全。该文浅析大型物联网下交通智能监控系统的优化设计策略。     

基于双星定位系统的车辆调度监控系统探讨

车辆调度监控系统是智能交通运输的重要组成部分，能有效地对车辆、道路及其相关因素进行综合管理，最大限度地发挥现有道路、车辆的能力，提高运输系统的效率。根据双星定位系统的工作原理及特点，本文介绍了一种基于双星定位系统的车辆调度监控系统，详细地分析了其可行性，为发展符合我国国情的智能交通运输系统提供了一种具有理论参考价值的思路。     

’97北京国际智能交通系统发展趋势国际学术研讨会论文集锦

随着我国社会主义建设事业及交通事业的飞速发展,交通管理也逐步现代化、科学化。在公路交通运输领域,智能交通运输系统(ITS)通过计算机、卫星、电视、广播和电话等有线和无线通信网络将各种道路交通信息以及相关的道路服务信息经交通管理信息中心处理后传输给道路使用者、管理者以及有关的服务部门,将交通管理者、道路使用者、汽车、道路及其相关的服务设施有机地联结起来,使公路交通运输的运行功能智能化。 为加强中外汽车电子及智能运输系统的技术交流与合作,促进我国公路智能运输系统研究的发展,电子工业部于1997年4月12日～16日在京举行“’97北京国际汽车电子暨智能公路展览及研讨会。”为配合这次会议的召开,本刊特选编了部分论文(12篇)作为智能交通系统专题刊登在本期内。我们希望这些论文能为我国从事汽车电子和智能化公路运输系统的人士探讨适合我国国情的智能化交通系统发展方向和战略决策提供一定的参考依据。     

区域性车辆自动识别管理

区域性车辆自动识别管理系统简称AVIM系统,是目前国际上最新的智能交通系统(ITS)的一个重要的基础性项目,是适用于一个城市或一个省区汽车智能交通的前端信息平台,同时也是一个地区智能交通基础信息资源开发系统,是一个地区智能交通的重要组成部分。     

基于移动互联网的人车协同感知系统

在车路协同基础上,本文提出了基于移动互联网的人车协同感知系统.系统除了针对行进车辆与交通道路外,将非机动车辆和行人也纳入系统中,较大改善了车辆道路的行车安全.本文对系统的功能设计、结构框架设计、技术路线与关键问题进行了深入的研究.在功能设计方面,对如何感知车辆、环境和道路信息,交通数据的传输、处理和智能决策以及交通状态显示、交通异常预警或报警的功能进行了设计;在结构设计方面,构建了车载感知子系统、数据传输子系统、数据处理和预警子系统和信息发布子系统,形成了一套完整的结构框架.     

车联网大数据下的交通信息服务研究

车辆网的发展和部署,以及结合近几年来快速发展的大数据处理技术和云计算技术,必然会持续性获取大量人、车、路、环境等交通参与方的多源基础信息。那么将车联网中获取的有效交通信息运用于交通管理、信息服务和车辆控制等智能交通领域,就可以达到人、车、路和环境之间的和谐统一,从而形成高效、准时、舒适、低碳的城市综合运输系统。文章首先阐述车联网大数据下的交通信息对交通信息特征、研究状况和系统结构;其次对交通服务信息的处理及发布方式进行研究;最后从系统分析设计的角度对大数据环境下车联网信息服务平台的总体解耦、技术架构和大数据应用框架等问题进行研究。     

现代城市交通碳排放智能监测减排系统

现代城市交通碳排放智能监测减排系统是基于C/S构架,应用Internet,通过移动3G,GPRS和GPS等技术为现代城市提供道路拥堵信息、出行便利信息、各条道路和每辆车的CO2排放信息,即具有实现动态道路导航、智能停车诱导、实时道路警示等功能。最终通过智能交通控制,寻找最优路径,减少车辆的滞留时间,做到节能减排,同时唤醒人们节能减排意识,切实做到全民减排,最终实现可持续发展的目标。     

物联网在智能交通中的应用探究

物联网有关的技术日趋成熟,成为新的采集交通信息的思路,为交通提供了方便,为研究智能交通系统注入了活力。交通系统在城市或主要交通路口,通过交通诱导布局道路,为旅客提供交通指示的公路网,使司机选择合适的行驶道路,能为司机提供出行诱导服务,调节流量的分布,改善交通状况。基于电感式传感技术,物联网技术,计算机视觉技术,多传感器融合系统集成深度的关键技术的结合使用是使智能交通系统的关键技术。必须不断深化体制改革,解决智能交通的信息平台,也需要通过城市内部智能交通系统整体框架规划,实现路、人、车辆协同作业的终极目标。     

车联网市场前景看好

<正>车联网是物联网技术在交通系统领域的典型应用,它将物联网与智能交通有效结合。车联网系统融合了传感、网络、计算、控制、智能等先进技术,对道路和交通进行全面感知,实现多个系统间大范围、大容量数据的交互,对汽车进行全程控制,对道路进行全时空控制,以提高交通效率和交通安全性,实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化服务,确保人、车、路、环境的畅通、安全、高效运转,达到人、车、路、环境的和谐统一。     

基于群智感知判别交通拥堵的研究

智能交通系统以及应用的研究吸引了学术上和工业上的科研工作者们越来越多的关注,广泛利用传感器和通信技术帮助交通管理部门和驾驶员获取信息作出决策和安全舒适的驾驶体验。文章主要阐述以群智感知方式利用智能手机与车载电脑(OBD)互联获取车辆行驶信息和位置信息等数据判别交通拥堵情况的方法。     

基于网络的城市交通信息系统分析与设计

智能交通系统提供路况、拥塞、事故、安全等各种交通信息和旅客需要知道的各种服务信息,基于此利用GPS定位采集、道口传感器、路口摄像机、RFID卡等多种现代化的采集方式使车辆、道路智能化,达到缓解道路拥堵、减少交通事故、节约能源的目的。     

智能交通技术

<正> 尽管当今世界上各发达国家公路网密布、高速公路发达,但仍然无法避免交通阻塞、车祸频繁、经济损失逐年上升等问题。因此,进入90年代以来,智能交通技术受到发达国家的重视,并成为一个热门课题。 为了解决现今公路交通的诸多问题,除增建公路、控制需求、提高效能之外,还要开发先进的车辆道路电子信息系统,这已成为一个重要的发展方向。美国、西欧、日本陆续开展了一系列智能交通研究开发活动。正在研究开发的智能交通技术,涉及到交通管理、为司机提供信息、为司机提供帮助、提高商业汽车运营效率等几个方面。     

微波雷达辅助视频车辆分类检测器

车辆检测与分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测路上车流量并对车辆进行分类,为道路监控和交通规划提供信息。本文提出了一种微波雷达辅助视频车辆检测与分类系统,微波雷达检测模块对经过的车辆进行检测,并触发视频分类模块结合雷达传感器信息对车辆进行分类。实验表明,该系统车辆检测率达到98％,车辆分类的准确率达到84％。     

基于Petri网的交通信号控制系统的建模与分析

随着物联网的发展,智能交通的应用前景广阔。文章提出一种基于Petri网建模的智能交通信号控制系统,其特点是局部控制、共同负责。交通信号控制系统基于安装在车道上的车辆检测器反馈信息,改变信号相位顺序来提高路口的道路使用率。经过仿真模拟,该模型在安全前提下能够有效减少车辆排队等候时间。     

基于HD Radio数字广播技术的物联网智能交通服务解决方案

随着车辆数量的迅速增长，城市道路交通压力越来越大，对交通安全性要求也越来越高，本文分析了现有智能交通信息系统的发展现状，提出利用广播电视HD Radio数字广播，结合物联网传感技术进行智能交通信息发布，为交通智能化管理，解决城市拥堵和政府公共信息、紧急信息的发布，提供可行方案.     

基于FPGA的交通信号灯控制系统设计

为了使交通信号灯系统针对车流量变化做出有效应对,设计了一种智能交通信号灯控制系统。该系统结合道路传感器反馈的车流信息,采用有限状态机实现了交通信号灯全感应自适应控制方案,得到最优信号灯转化和时间分配。该系统采用FPGA设计,结合成都科华北路复杂交通路口车辆统计信息,对该系统进行仿真和验证。结果表明,该系统能减少17.550%的车辆平均延误时间,保障交通顺畅,提高了效率。     

车联网技术与应用文献综述

车联网是物联网技术的在实现智能交通方面的一个典型应用,是移动互联网发力智能生活的一个着力点,它建立了将"人、车、路"智能信息交互的平台,是未来车辆安全、环保、道路利用效率发展的重要研究方向。本文分析了当前国内外车联网技术与相关应用现状,展望了车联网未来的发展趋势与挑战。     

基于N阶近邻路网的车辆行程时间估计模型

车联网的提出为智能交通的研究提供了新的交通信息收集技术.针对短时交通中车辆的路网行程时间估计问题,提出了基于N阶近邻的隐马尔科夫模型,利用马尔科夫性质来解决道路行程时间的前后关联性问题,同时考虑不同道路的异构性构建了N阶近邻路网模型来模拟路网间的交互影响.针对短时交通中实时数据更新的问题,提出基于道路关联性算法,并结合车联网的采集技术给出了迭代更新模型的方法.实验表明,本文提出的方法在短时交通车辆行程时间预测中精度较高,能够在车辆行进中做出实时预测.