智能交通诱导系统

论文摘要

智能交通诱导系统是综合运用先进的信息、数据通信、网络、自动控制、交通工程等技术,改善交通运输的运行情况,提高运输效率和安全性,减少交通事故,降低环境污染,从而建立一个智能化的、安全、便捷、高速、环保、舒适的综合交通运输系统。智能交通诱导系统是目前公认的全面有效地解决交通运输领域问题,特别是交通拥挤,交通阻塞,交通事故和交通污染的根本途径。本文详细了介绍我国交通发展现状以及城市交通中出现的问题,从我国城市交通的具体情况出发,结合中国城市交通特点及其他基础设施的特点,提出了一种适合中国国情的城市交通诱导系统的体系结构框架;并对框架中各个子系统之间的协调方式以及信息交换模式进行了规划;交通信息采集与处理技术是智能交通诱导系统的核心,本文对现有的交通信息采集技术进行了详细的研究分析,为信息融合技术在智能交通诱导系统中的应用及其算法研究提供了理论条件。针对交通信息采集过程中的多设备采集系统,提出了交通信息融合模型的设计方案,并结合数据进行了仿真,结果表明改进后的算法精度更高,证明了改进方案的有效性。最后对出行者出行前服务子系统进行了研究,本文在多目标决策方法和k-最短路算法相结合的基础上提出了一种简单实用得多项式算法,避免将目标线性加权或转化为约束条件方法的缺点,为出行者提供了最优路径,方便了出行者,提高交通利用率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 发展现状
• 1.2.1 国外发展现状
• 1.2.2 国内发展现状
• 1.3 主要研究内容
• 第二章 智能交通诱导系统体系框架设计
• 2.1 ITGS的概述
• 2.2 系统需求分析
• 2.2.1 交通信息采集子系统的需求分析
• 2.2.2 交通信号控制子系统的需求分析
• 2.2.3 交通诱导子系统的需求分析
• 2.2.4 交通事故紧急援救子系统的需求分析
• 2.2.5 交通信息服务子系统的需求分析
• 2.2.6 道路交通状态识别子系统的需求分析
• 2.3 智能交通诱导系统的功能设计
• 2.4 智能交通诱导系统的框架设计
• 2.4.1 交通数据采集系统
• 2.4.2 交通信息处理系统
• 2.4.3 交通信息传输系统
• 2.4.4 车载导航系统
• 2.4.5 出行者信息服务系统
• 2.4.6 城市交通控制系统
• 2.4.7 公交信息系统
• 2.4.8 集群车监控调度系统
• 2.5 本章小结
• 第三章 交通信息采集技术的研究
• 3.1 概述
• 3.2 典型动态交通信息采集技术
• 3.2.1 基于环型感应线圈检测器检测技术
• 3.2.2 基于视频检测器检测技术
• 3.2.3 基于微波检测器检测技术
• 3.2.4 基于超声波检测器检测技术
• 3.2.5 基于红外线检测器检测技术
• 3.2.6 基于GPS动态交通信息采集技术
• 3.2.7 基于电子标签的交通信息采集技术
• 3.2.8 基于汽车牌照识别的交通信息采集技术
• 3.2.9 其他检测技术
• 3.3 典型动态交通关系想你检测技术比较分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 交通信息处理技术的研究
• 4.1 交通信息处理技术
• 4.1.1 数据抽取
• 4.1.2 数据挖掘
• 4.1.3 数据融合
• 4.1.4 信息预测
• 4.2 信息融合技术的基本理论与方法
• 4.2.1 贝叶斯估计
• 4.2.2 Dempster-Shafer证据推理
• 4.2.3 神经网络
• 4.2.4 模糊逻辑
• 4.2.5 粗糙集理论
• 4.2.6 卡尔曼滤波
• 4.2.7 不同融合方法对比
• 4.3 信息融合结构模型
• 4.4 基于多传感器的交通信息融合研究
• 4.4.1 改进卡尔曼滤波融合结构的设计
• 4.4.2 程序设计
• 4.5 实例仿真与分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 出行者信息服务子系统
• 5.1 概述
• 5.2 最优路径诱导模型
• 5.3 最优路径诱导算法
• 5.3.1 算法概述
• 5.3.2 具体步骤
• 5.4 仿真实例与分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢