智慧交通管理系统的设计与应用

智慧城市交通系统建设,能够提高城市交通管理与服务的信息化水平和决策支持能力,是解决交通拥堵,减少交通事故,提高人民生活质量的有效途径。文中结合了交通管理信息、实时定位系统、智能路径规划功能和智能化交通信息分析功能,以出行者的方便和舒适为目的,同时结合GIS空间分析功能,对城市道路信息、公交信息、停车场信息、城市中的各种点位信息进行智能管理,解决了城市道路出现的交通问题。以乐山市为实例进行验证和测试,对实现的系统进行功能性测试,针对智能出行、智能公交、智能路径、智能停车、路径导航、路况信息等功能进行了详细的测试,测试功能实现效果好,系统智能程度高。该智慧交通管理系统具有一定的实用性和技术参考性。     

网联共享车路协同智能交通系统综述

网联车辆、交通大数据、共享出行等技术给智能交通系统的发展与应用革新带来了机遇和挑战.在全面总 结共享出行系统、网联车辆协同优化控制、交通大数据分析等领域最新研究成果的基础上,系统论述智能交通技术的研究进展,特别对智能交通系统中的交通流及出行需求预测、共享出行系统车辆调度、交通网及电网联合优化、网联车辆协调控制及车-路协同控制等方面进行全面综述.分析智能交通系统存在的问题及挑战,并对其未来发展方向进行展望.     

基于智能网联的自动驾驶公交云控系统设计

为了缓解城市常规公交无法满足远期交通需求的问题,在深入研究城市交通系统的基础上,引入5G自动驾驶公交云控系统,开展基于智能网联的5G自动驾驶公交云控系统的研究。依托北斗定位、5G、LTE-V2X、立体安全防护体系、人工智能等核心技术,设计一种5G自动驾驶公交云控系统,给出系统的整体架构,包括车端和路侧层、网络层、智能云控平台层、交互层,对自动驾驶微循环云控平台进行了设计分析,对系统关键模块进行功能设计。自动驾驶公交云控系统的研究和探索有助于促进出行服务模式升级,提高市民出行效率。     

基于物联网的公交智能停车系统设计

为了节能减排和提高效率,论文提出了基于物联网的公交智能停车系统。系统采用RFID技术实现公交车辆的定位与监控,并通过站台子系统采集站点某车次候车乘客信息,基于无线传感网实现候车乘客与车之间的信息交互,公交司机根据该车次各站点乘客的实时数据智能地在站点停车。公交智能停车系统可以节约能耗,降低车辆磨损,提高运营效率,实现公交运营的绿色化、高效化、智能化。     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

我国智能网联汽车网络和数据安全态势分析与行业实践

<正>随着汽车与人工智能、信息通信、电气自动化等技术深度融合,智能网联汽车已逐渐发展为新一代移动智能终端,有力推动了交通出行方式革新。在汽车智能化、网联化、电动化应用进程的不断加快下,新型安全风险与挑战也不断凸显,如何做好智能网联汽车网络安全和数据安全,已成为保障产业健康发展的关键问题。     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

出门先查“北京公众出行网”

本刊讯记者广文报道4月6日,北京市交通委员会正式向北京市民推出了全市第一个面向公众出行服务的综合交通信息服务网站“北京公众出行网”(www.bjjt.cn、www.trafficview.cn)。北京公众出行网推出了“交通眼-实时交通路况信息发布”的服务,市民可以通过互联网快速、直观地查询基于地图显示的各路段交通状况,进而选择合适的出行线路。针对公交出行和自驾车出行用户的需求,该网站还推出了公交、地铁、长途客运线路、班次以及换乘信息,加油站、停车场、汽车维修企业、汽车租赁站点等交通服务机构信息等。此外“,北京公众出行网”还对一些重点路…     

广州交管系统的新罗盘

越来越密集的车流,越来越拥挤的街道,我们在城市的丛林里穿行……但这并不意味着混乱、无序、危险,甚至不可控制。再复杂的交通环境也不可能比人脑还复杂。智慧的人类能够看透这种复杂,并创造出变复杂为简单的工具,那就是智能交通系统。智能交通系统包括公交调度管理系统、交通信息系统、车辆控制管理系统、交通收费系统等多个组成部分。城市中,公交管理和交通信息服务与市民生活息息相关,并保障着出行的自由畅通。     

实时信息下的乘客路径选择行为

智能公交系统伴随着智能交通信息系统的发展而逐渐普及,其目的是向乘客提供各种实时交通信息,以提高出行的便利性和灵活性,最终实现公交出行分担率的提升。针对公交网络的特殊性,提出符合乘客路径选择行为且易于确定的广义路径定义,以成都公交电子站牌信息为背景,设计问卷对乘客路径选择行为及出行意向进行调查。采用定性和定量分析相结合的分析方法,基于随机效用理论,建立包括路径选择方案特性变量和乘客个人社会经济属性特性变量为解释变量的Logit和混合Logit路径选择模型,运用蒙特卡洛模拟和极大似然法完成参数估计。分析结果表明,混合Logit模型能更合理地解释由个体偏好而导致的路径选择行为差异,有助于对复杂公交行为的理解,以便更好地用以指导实践     

智能网联时代汽车信息安全能力建设的思考与建议

<正>数字时代到来的最大变化是汽车的智能化、网联化。智能化是依托先进的自动驾驶算法和高质量的数据进行路径的规划和控制,实现单车智能人机共驾。网联化则是以车为核心与万物终端进行互联互通,能够通过互联网技术与外部环境进行交互,实现车与万物之间的信息共享和协同工作。智能网联汽车的出现彻底改变了人们的出行方式,已成为全球竞争的重要科技领域,     

基于城市交通信息网格的个性化出行服务研究

智能城市交通系统由于缺少对个性化出行需求统一的认识,以及在实时路况信息计算、信息共享等方面能力上的不足。尚不能提供大规模的个性化出行服务。在调研的基础上,首先给出了一个统一的个性化出行需求定义,然后设计了一个基于城市交通信息网格的个性化出行服务系统,重点探讨了其中的个性化出行需求定制、个性化出行导航和个性化出行服务实现的关键技术。基于交通信息网格的个性化出行系统研究是提高城市交通出行效率并进而缓解交通压力的有效手段。     

“智”行千里“路”无忧——解密北京市公众出行交通信息服务系统

越来越密集的车流,越来越拥挤的街道,我们在城市的丛林里穿行……但这并不意味着混乱、无序、危险,甚至不可控制。再复杂的交通环境也不可能比人脑还复杂。智慧的人类能够看透这种复杂,并创造出变复杂为简单的工具,那就是智能交通系统。智能交通系统包括公交调度管理系统、交通信息系统、车辆控制管理系统、交通收费系统等多个组成部分。城市中,公交管理和交通信息服务与市民生活息息相关,并保障着出行的自由畅通。     

智慧交通背景下智能停车系统的交互设计研究

智慧交通背景下,智能停车系统的交互设计对于提高城市停车效率和用户体验至关重要。本研究旨在探索智能停车系统的交互设计原则和方法,以提供便利的停车服务。首先,介绍了智慧交通背景下智能停车系统的交互设计及研究现状并识别出用户常见的需求和痛点。其次,讨论了智慧交通背景下智能停车系统的交互设计系统的组成及特点,分析了交互设计系统的要素。最后,提出了一种智慧交通背景下智能停车系统的交互设计研究模型,以进一步优化智能停车系统的交互设计。本研究为智能停车系统的交互设计提供了有价值的参考,有助于提升用户体验和城市停车管理的效率。     

智能交通保城市出行通畅：“智”行千里“路”无忧——解密北京市公众出行交通信息服务系统

越来越密集的车流，越来越拥挤的街道，我们在城市的丛林里穿行…… 但这并不意味着混乱。无序．危险，甚至不可控制。 再复杂的交通环境也不可能比人脑还复杂。 智慧的人类能够看透这种复杂，并创造出变复杂为简单的工具，那就是智能交通系统。 智能交通系统包括公交调度管理系统．交通信息系统、车辆控制管理系统、交通收赞系统等多个组成部分。 城市中，公交管理和交通信息服务与市民生活息息相关，并保障着出行的自由畅通。     

人驾车辆与网联车辆混合车队控制系统的稳定性分析

针对当前交通中存在的人驾车辆与智能网联车辆混合排布问题,文中提出了一种分布式控制结构。利用人驾车辆和网联车辆分布式控制的思想,基于车-车通信建立了人驾车辆和智能网联车辆模型。考虑到人驾车辆在行驶过程中只能通过前瞻和观看后视镜的方法获得前后车的相关信息,而获得的后车信息往往误差较大,因此在设计人驾车辆控制器时,只考虑相邻前车车辆位置和速度信息。而对于智能网联车辆,在行驶过程中,需考虑其能够与队列中相邻前车通信时的位置信息、速度信息和加速度信息。在此基础上,建立了混合车队车辆模型,设计了相关控制算法,并利用Lyapunov相关理论证明了算法的稳定性。仿真结果表明,在设计的控制律下,跟随车辆能够达到期望间距和期望速度,系统在控制律下达到稳定状态。     

基于智能停车综合管理平台的网络系统

随着城市汽车保有量的增加,道路拥堵与停车难问题日益突出。当前城市停车管理平台存在停车场网络资源利用率低,城区停车场统一管理困难,停车信息共享能力差等问题。本文搭建城市智能停车综合管理平台的网络系统,并将该网络接入智能交通核心网络,将城市不同位置的停车场与停车信息实时传输到智能停车综合管理平台,对数据进行统一存储与处理;实现智能停车综合管理平台不同的停车网络信息交互,提供跨部门跨区域停车场信息的联网服务,解决停车难问题。     

基于UTISS的车路网协同系统设计

为了研究有限空间和复杂车辆间的耦合关系,有效提升车辆运用和道路使用效率,缓解交通压力及保障出行安全,对泛在交通信息服务系统(UTISS)和车路协同系统相结合的理念进行了研究,构建了基于UTISS的车路网协同系统。首先,分析了交通信息系统的发展,对比了我国和美国的智能交通发展情况。其次,以交通流和信息流为核心,提出了本系统的设计理念和物理框架,即交通流描述车车、车路系统的信息交互,信息流针对的是网络端以及对象端的信息传输。最后,针对系统的应用层面,对多车道进行路段仿真,从车辆运行的跟驰规则和变道规则出发,分析了系统应对变道现象和对冲突现象作出的反应。结果表明,该系统能比驾驶员更好地对城市扩张情况下的多路段变道情况进行预判,为智能交通服务系统和车路网协调发展提供设计理念和理论支持,也为交通系统的信息共享和智能化发展提供了依据。     

智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述

随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动,全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向.蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展,为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑.车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything, C-V2X)网络的融合,加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通,为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础.首先,梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术,对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述;其次,阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理;然后,从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度,介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展,给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标;最后,对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.     

智能网联汽车信息安全风险及应对举措

<正>当前,汽车产业与人工智能、5G、大数据等技术深度融合,智能网联汽车新产品不断推出。智能化、网联化、电动化正以一种相互促进、相互融合的方式重塑汽车产业生态,并推进汽车产业链供应链的重构。汽车逐渐由信息孤岛的交通工具发展成为集出行、娱乐、服务等为一体的数字空间。与此同时,智能网联汽车也面临更多信息安全风险。据汽车网络安全公司Upstream Security统计显示,自2020年起,