智能交通系统(ITS)中的智能汽车技术

智能交通系统(ITS)被公认为是解决现代交通问题的最有效手段,而智能汽车则是智能交通系统中的关键环节,直接影响智能交通系统的成败.在简要介绍汽车智能交通系统(ITS)的基础上,着重介绍了智能交通系统中的关键技术--智能汽车技术及保证汽车行驶主动安全性的汽车动力学控制系统;初步探讨了汽车运动的控制算法,包括横向控制算法和纵向控制算法,并用实车试验进行了验证,证明控制算法有效.     

浅谈智能交通系统中的视频技术应用

论述了图像信号处理技术在智能交通系统(ITS)中应用的热点和关键问题.针对智能交通管理系统的多个应用实例,如城市交通智能监控、电子警察系统及流量监测和交通诱导系统等,给出了应用视频技术的解决方案,并与传统的交通管理方式作了对比.     

基于MOP模型的ITS对城市交通运输效率的优化研究

智能交通系统(ITS)作为协调各种交通方式和改善运输效率的主要途径,受众多因素影响导致应用效益折减,如何根据交通实际需求,凝练ITS优化运输效率的方案是ITS发展面临的重大任务.通过明确ITS对交通运输效率优化的目标和影响因素,以不同交通方式客运周转量为主要指标,构建ITS优化城市交通运行效率的多目标规划模型(MOP模型),并以北京市为例进行实证.研究结果显示,ITS是不同交通方式达到预期目标的支撑,并基于此提出了在保证交通运行效率最优时各交通方式完成的目标客运周转量.     

智能交通管理系统中的视频采集技术

智能交通管理系统(ITMS)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,而各种交通信息采集是实现系统智能化的前提,交通信息采集的方法和技术很多,其中,视频检测技术具有大区域、大信息量、多功能的特点,正成为交通动态信息采集技术主流。本文分析了视频交通动态信息采集技术的特点,对智能交通管理系统中综合应用视频交通信息采集技术进行了技术探讨。     

智能交通指挥系统的一种设计方案

指挥中心监控系统是智能交通系统(ITS)的核心组成部分.本文结合目前智能交通系统(ITS)的各方面需求,提出了一种指挥中心监控系统设计方案,对其中重要的模块阐述了其总体的设计思路,分析了该系统能够高效率满足指挥中心用户需求的相关原理.该系统结构的可行性与效率在模拟实验中得到了初步验证.     

基于交通信号的智能交通系统的粒子群控制算法

交通问题已经成为市政府和全社会共同关心的重大问题。采用现代化的技术手段,发展智能交通系统(ITS)是缓解城市交通拥挤状况的有效手段。     

奥运,一路畅通

备受世人瞩目的2008年奥运会正向我们一步步走来。历届奥运会的举办经验表明,有效的交通系统是成功的关键因素之一。回顾1996年亚特兰大奥运会中ITS(智能交通系统)的应用,特别是2000年悉尼奥运会的成功举办,利用现代科学技术手段科学合理组织交通、最大限度挖掘现有交通     

国际智能交通系统研发热点

 智能交通系统（intelligent transport system,ITS）是现代交通的一项前沿技术,自1994年正式确定名称以来,迄今已发展了20多年。随着前沿技术的发展和出行者需求的变化,ITS领域出现了与以往不同的、特色鲜明的技术方向和研发热点。分析了近期国际ITS研发热点和最新动态,探讨了新一代信息技术带来的智能交通技术变革和热点领域变化,提出了智能交通系统演进的方向和产业方向。对照中国ITS近几年的发展,分析了国内外发展思路的异同以及发达国家研发热点的启示,对智能交通系统发展提出了建议,认为应实事求是地对待国内外的差距和异同、加强智能交通特色技术的研发、建立以产业推动为主的新发展模式等。     

一种嵌入式车牌识别系统的设计与实现

智能交通系统(ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向,而汽车牌照识别(VLPR)技术则是智能交通系统的核心。研究了基于DSP的车牌识别系统的设计与实现。该系统主要通过摄像头采集汽车车牌图像,经过DSP核心处理器对图像进行处理,识别出车牌号,并通过LCD显示。经过调试运行,该系统实现了车牌识别的功能,可运用于工程实践。     

美国:ITS先行者

美国是智能交通大国,不仅研究使用早,应用广泛,就连智能交通系统(ITS)一词都来自美国。据报道,目前智能交通在美国的应用已达80%以上。美国从20世纪80年代开始,将先进的信息技术、数据通信技术、电子控制技术及计算机处理技术等,有效     

改进的元胞自动机交通流模型

在Nagel-Schreckenberg模型(简称NS)的基础上,提出一种可应用智能交通系统(ITS)信息的新的交通流元胞自动机模型。其中考虑了有效间距及刹车灯的作用,并引入了可变安全间距的新概念。数值模拟表明:对于这种改进的ITS元胞自动机模型,道路交通量有了显著提高,体现了智能交通的优越性———有效地扩大交通流量,减少阻塞生成。当考虑快车和慢车的混合交通流时,发现即使少量的慢车也会导致交通流量大幅度下降,说明了严格实施快慢道行驶的必要性。     

基于GIS的ITS系统构成

针对我国目前智能交通系统（ITS）的发展现状，参考国外ITS的发展趋势，对地理信息系（GIS）ITS中的应用进行了设计。详细阐述了交通管理、公共交通管理、出行信息服务、应急处理、商业车辆运营管理、车辆控制和安全6大子系统的基本功能。借助GIS平台，构建完备和可扩展的ITS数据库，进行了各个子系统的应用设计，形成了融合GIS空间数据管理和智能分析功能的智能交通系统，为ITS领域系统整合提供了一个解决方案。     

基于GIS的ITS系统构成 

针对我国目前智能交通系统（ITS）的发展现状，参考国外ITS的发展趋势，对地理信息系统（GIS）在ITS中的应用进行了设计。详细阐述了交通管理、公共交通管理、出行信息服务、应急处理、商业车辆运营管理、车辆控制和安全6大子系统的基本功能。借助GIS平台，构建完备和可扩展的ITS数据库，进行了各个子系统的应用设计，形成了融合GIS空间数据管理和智能分析功能的智能交通系统，为ITS领域系统整合提供了一个解决方案。     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台

实时的交通和车辆信息的采集是很多种智能交通系统应用的基础.本文作者介绍了一种基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台,详细描述了该平台的设计思想、构建方法及其应用.这种信息采集平台为智能交通系统中驾驶行为特性的研究、交通数据采集、现场测试等提供良好的辅助测试和验证平台.该平台还能作为智能交通多功能测试车的一个辅助检测手段,进行移动检测的研究.而虚拟仪器技术结合了计算机和电子仪器的优势,它能够使测量过程更加便捷可靠.     

基于特征匹配的交通标志识别算法

智能交通系统（ITS）是当前研究的热点,而在ITS中的关键技术之一就是交通标志的特征提取技术.针对交通标志的特征提取,提出利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取交通标志的点特征,采取最小距离分类器对特征向量进行分类,并通过Matlab、仿真验证实验结果,结果表明能够较好地检测出交通标志的特征.     

A BP neural network based information fusion method for urban traffic speed estimation

Obtaining comprehensive and accurate information is very important in intelligent traffic system (ITS). In ITS, the GPS floating car system is an very important approach for traffic data acquisition. However, in this system, the GPS blind areas caused by tall buildings and tunnels could affect the acquisition of traffic information and depress the system performance. Aiming at this problem, we developed a novel method employing a back propagation (BP) neural network to estimate the traffic speed in the GPS blind areas. When the speed of one road section is lost, we can use the speed of its related road sections to estimate its speed. The complete historical data of these road sections are used to train the neural network, using Levenberg-Marquardt learning algorithm. Then, the current speed of the related roads is used by the trained neural network to get the speed of the road section without GPS signal. We compare the speed of the road section estimated by our method with the real speed of this road section, and the experimental results show that the speed of this road section estimated by our method is better.     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.     

Socio-Economic Impact Assessment of Intelligent Transport Systems

Introduction With the rapid increase of road traffic congestion in re-cent years,many intelligent transport systems(ITS)have been developed and applied throughout the world[1-3].ITS can improve road transport,driver sup-port,and mobility.Potential investm…