基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.     

城市交叉口 Agent间的多遇交互历史学习协调方法

为信号控制的城市道路交叉口定义一个Agent结构模型,利用双人对策Nash平衡理论构建了城市交叉口Agent间的多遇交互模型,每一交叉口Agent与相邻交叉口Agent进行多次交互学习,根据选择策略获得的效用值来更新它的混合策略.利用记忆因子δ、学习概率α、交叉口交通流变化概率βi等参数分析了交叉口Agent间的循环学...     

基于Fuzzy-PID的人工气候室智能控制系统设计

介绍了控制对象人工气候室的特点，阐述了Fuzzy-PID控制原理，并把通过开关切换实现的Fuzzy-PID控制算法实际应用到人工气候室智能控制系统中．给出了该控制系统Fuzzy-PID控制器的总体设计方案、具体设计过程．解决了人工气候室控制中的难点问题．     

安装制作工具Inno Setup及其在VC++工程中的应用

VC 工程开发完成时必须制作安装文件,Inno Setup是一个免费的、公开源码的安装制作工具,同时提供了相应的使用方法.文中针对Inno Setup打包VC 工程在安装VC 系统支持文件、ODBC数据源配置、Ac-tiveX控件注册等方面的问题,进行了详细研究并给出了解决方法.     

基于最短路径算法的用户最优动态配流模型

建立了描述路段交通量变化的状态方程及相关约束,在最短路径算法的基础上,给出了多起点多讫点以及Ｏ－Ｄ量随时间变化路网的动态用户最优配流解（ＤＵＯ）算法．仿真结果验证了模型及算法的有效性．     

基于不同安全车距策略的自适应巡航控制稳定性研究

在自适应巡航控制系统的基础上,建立了固定车距和固定时距两种策略下的车辆跟随安全车距模型。针对固定车距策略,研究了在有、无领车的情况下车队的稳定性;针对固定时距策略,研究了其在理想情况下和引入机械延迟、通信延迟的情况下车队的稳定性。并且从车辆跟随误差的传递函数角度出发,给出了能够保障车队稳定的参数关系。最后,通过Matlab数值仿真,结果表明当各参数满足车队稳定性条件时,能保证整个车队的稳定行驶。     

面向需求的城市快速环形路段入口匝道协调控制研究

以城市快速路为例,指出由于一些原因其存在着交通需求大于交通供给,以致出现交通拥堵现象。提出解决此问题的措施是考虑入口匝道处车辆对城市快速路优先使用权的需求,给出了面向需求的定义。在此基础上提出了面向交通需求的入口匝道控制策略,即在交通高峰期让等级较高的车辆优先进入城市快速路,并研究了面向交通需求的城市快速环形路段算法,给出算例。把交通管理措施运用到入口匝道控制上,通过限制等级较低的车辆进入,高效地利用了道路的使用权。     

基于动态生成对抗网络的路网缺失交通数据修复

针对智能交通系统数据采集过程中发生的数据缺失问题,本文提出一种基于动态生成对抗网络(dynamic generative adversarial network, D-GAN)的路网交通数据修复方法。该方法首先依据交通数据的时空特性与设定的缺失类型和缺失比例来构造各种缺失交通数据矩阵,然后基于博弈思想迭代训练由2个全连接神经网络构成的生成对抗网络。引入一种新颖的动态自适应机制,研究能在模型计算过程中自动识别生成器与判别器的最佳迭代次数,最终生成完整的交通数据矩阵并修复缺失值。采用加州PeMS和广州交通速度数据集来完成D-GAN模型的构建,并使用多种评价指标评估D-GAN的修复性能。实验结果表明：相对于非随机缺失模式,D-GAN对随机缺失模式的修复精度更高;随着缺失率增加,D-GAN的修复精度加速下降。但在各种缺失条件下,D-GAN模型的修复性能要优于现有模型(例如BGCP、prophet-RF和GAIN)。     

基于SuperMapGIS的物流配送信息系统设计

分析了目前我国物流配送信息系统的不足,根据物流配送的实际需要,结合GIS的基本理论和方法,为实现物流配送更优更为目的,提出了建立基于SuperMap GIS的物流配送信息系统,并对系统进行了详细的总体模块设计和功能设计。     

自动引导车路径偏差的控制研究

本文针对差速驱动的AGV路径偏差控制,建立了小车路径偏差的运动模型。利用数学方法分析路径偏差与车轮速度的关系,深入分析,得到两驱动轮驱动电压与偏差变量的等量关系,从而得到系统的结构框图,从根本上分析了AGV的控制原理。通过对比激光导航,磁导航,视觉导航等控制方式,最后选择无适应性,稳定性更强的无轨导航,采用模糊控制理论,将系统简化为以偏差变量为输入,驱动电压差为输出的双输入单输出系统。仿真结果表明,该方法有较好的路径纠偏能力。同时也为无轨AGV路径控制奠定基础。