智能交通运输系统总结(0615).doc
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1、智能运输系统Intelligent Transportation System复习总结武汉理工大学物流工程学院2011年6月第一章 绪论1 要点(1)智能智能是指事物能认识、辨析、判断处理和发明创造的能力。是人类区别于其他生物事务的本质特征。是知识与智力的组合。具有高度智能的人,对于周围的事物具有感知、记忆和思维的能力,会产生喜怒哀乐等情感,具有自我调节、适应环境和学习能力,能够表达自己的情感,具有行为决策能力以及创造性。(2)人的智能、人工智能和智能红绿灯之间的对应关系五官: 收集信息大脑: 融合信息,做出决策四肢:执行决策人的智能传感器:收集信息CPU:融合信息,做出决策执行机构:执行决策
2、人工智能交通流量传感器: 收集交通流量信息红绿灯CPU:融合交通信息,算出相位交通信号机:按计算结果显示相位智能红绿灯图11 人的智能、人工智能和智能红绿灯之间的对应关系图(3)交通系统的基本要素交通系统的基本要素是人、车、路和环境。(4)交通追求的目标安全、高效、环保、经济(5)交通问题可能解决的方案增加容量,减少需求,提高管理水平,增加交通信息量,提高车辆智能性。(6)ITS的内涵先进性用远程通讯、计算机、电子技术等现代先进技术来改造和武装交通系统,用先进的理论方法来改善交通系统的管理和运营。综合性ITS涉及的关键技术包括:信息技术、通讯技术、计算机技术、电子技术、交通工程、系统理论、控制
3、理论、人工智能、知识工程等,ITS是这些科学技术的交叉和综合,是这些技术在交通系统中的综合应用。信息化信息化是ITS的基础。通过各种手段来获取交通系统的状态信息,为交通系统的用户和管理者提供及时有用的信息,只有具有了信息,才能实现智能化。智能化智能运输系统中的很多子系统正是因为实现了智能化,才体现出与传统交通系统的差别。不停车收费系统(ETC)就是一个典型的例子。(7)智能运输系统的定义综合运用先进的信息通讯、网络、自动控制、交通工程等技术,改善交通运输系统的运行情况,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、高效、舒适、环保的综合运输体系。(8)IT
4、S的发展趋势1. 交通信息采集、处理和发布技术将快速发展;2. 综合交通信息平台是多种运输方式协同的基本手段; 3. 交通安全成为关注的焦点;4. 车载系统与道路设施的协调配合受到重视。(9)综合交通运输系统的发展趋势客运快速化经济发展的必然结果 (a)客运快速化是旅行时间价值提高的必然结果;(b)客运快速化是降低运输成本的客观要求。货运物流化社会经济发展的必然趋势 (a)货运物流化是经济一体化的必然要求;(b)货运物流化是支持经济增长的重要手段。2 重要的中英文对照词汇 (1)智能运输系统Intelligent Transportation System,缩写ITS (2)智能车路系统Int
5、elligent Vehicle Highway System, 缩写 IVHS3 思考题(1)智能运输系统的发展趋势?(2)综合交通运输系统的发展趋势?第二章 智能运输系统的体系框架与标准1 要点(1)智能运输系统在建设中存在的问题智能运输系统在建设中交通需求不断变化、可供选择的技术方案和产品不断变化。交通管理系统建设中经常发生已经建设好的系统不满足需要的情况,如扩展性能不好,功能不能满足要求等,而此时技术和产品又进步了,特别是通信和信息技术及其产品变化很快,引起智能运输系统变化的加剧。决策者面临着是扩充系统还是重新建设的决策。(2)智能运输系统与传统运输系统的本质区别传统的交通控制和管理系
6、统运用传统的技术和经典数学,以假设条件和约束条件下的数学模型和公式为基础,从管理者的角度出发,按照集中管理的方式对道路使用者进行控制和规范,在这里管理者是主动的,而道路的使用者是被动的,各种交通工程设施是在物理上迫使使用者这样做而不那样做。智能运输系统,更加重视人的能动性,它不是力图将带有较多社会和人类行为特点的交通系统描述成某种数学的模型,而是向道路的使用者提供各种各样的信息,让道路的使用者从不同的方案中选择自己所认可的那一种,以诱导为主,而不是以强迫为主,在人的理性与价值取向基础上,使人们的出行得到满足,智能运输系统是将当今世界上最新的科技发展成果和人的本性的研究相结合。(3)智能运输系统
7、体系框架的定义与组成智能运输系统体系框架是运输系统体系和规格的说明,它决定系统如何构成,确定功能模块以及允许模块间进行通信和协同的协议和接口。主要包括三部分:用户服务、逻辑框架、物理框架。用户服务是从用户的角度对ITS能提供的服务内容进行描述,逻辑框架则是从系统如何实现ITS服务的角度进行分析,给出ITS应具有的功能及功能间数据流关系,物理框架则是把ITS逻辑功能落实到现实实体,如车载设备、道路设施、管理中心等设备或组织。(4)智能运输系统体系框架的作用1.明确ITS开发目标,避免重复研究和在低水平生产力下的无计划开发,便于成果的应用和ITS技术的发展及其产业化实施。2.指导智能运输系统结构和
8、标准研究过程制定,提供一个检查系统构成和标准的遗漏、重叠以及是否不一致的依据。3.科技人员可以利用制定的标准来设计、研制和管理智能运输系统,同时根据实际需求提出新的用户服务功能,促进智能运输系统体系框架和国家标准的完善。4.保证任何终端用户都能通过不同的媒介获得相同的信息;保证不同交通设施的兼容性,从而可以保证在大范围内的无缝出行。(5)美国、日本、欧盟和我国开发智能运输系统框架的方法美国其开发以面向过程方法为指导,日本 ITS 体系框架采用了面向对象的建模技术来建立系统的逻辑框架和物理框架。欧盟 ITS 体系框架开发也采用了结构分析方法(面向过程方法)。我国也是采用面向过程的开发方法。(6)
9、我国智能运输系统体系框架包括9大服务领域(第2版)交通管理,电子收费,交通信息服务,智能公路与安全辅助驾驶,交通运输安全,运营管理,综合运输,交通基础设施管理,ITS数据管理。2 思考题(1)智能运输系统体系框架的作用?(2)如何理解智能交通运输系统与传统交通系统的本质区别?第三章 智能运输系统技术基础1 要点(1)智能运输系统技术及其相互间的关系交通信息采集技术、交通信息预处理与融合技术、交通信息传输技术、交通信息显示技术、交通的控制技术、交通地理信息系统技术、交通仿真技术等。图3-1各技术间的关系(2)交通信息采集技术的内容交通信息按照其变化的频率不同可以分成静态交通信息和动态交通信息两大
10、类。1) 静态交通信息采集技术静态交通信息主要包括:城市基础地理信息、城市道路网基础信息及交通管理信息。静态交通信息主要采集方法有:(1)调查法采用人工或测量仪器进行调查,可获取城市基础地理信息、城市道路网基础信息。(2)其他系统接入静态交通信息可从其它部门,如规划部门、城建部门、交通管理部门获得。特点:只有当实际系统发生变化的时候,才需要对静态交通信息数据库中的数据进行更新。2) 动态基础交通信息采集技术动态交通信息主要包括:交通流状态特征信息(如流量、车速、密度等)、交通紧急事件信息(各种途径得到的事件信息,包括:路面检测器信息、人工报告信息等)、在途车辆及驾驶员的实时信息(如各种车辆定位
11、信息等)、环境状况信息(如大气状况、污染状况信息等)及交通动态控制管理信息等。动态交通信息采集技术包括:交通检测器技术、浮动车技术、车辆识别技术和车辆定位技术、气象与道路环境信息采集技术等。(3)动态交通信息检测技术的分类按照安装特性的不同可以分成地埋式和非地埋式交通检测器。地埋式检测器包括:环形线圈检测器、磁力检测器、道路管检测器、压电检测器。非地埋式检测器:微波雷达检测器、超声波检测器、红外线检测器、噪声检测器、视频图像检测器、复合型交通检测器。(4)车辆定位技术车辆定位子系统就是运用GPS或DR(推算定位)等定位技术,自动确定车辆的实时位置,并运用地图匹配(Map Matching)技术
12、,对车辆实际行驶路线与电子地图上道路位置之间的误差进行修正,从而提高定位的精度.该系统还可用来识别车辆所在的道路和每一个临近的交叉口。常用的定位技术一般有三大类:自主(stand-alone )定位、星基定位和陆基定位。对于车辆导航系统来说,通常采用前两类定位技术,其中自主定位技术的代表是推算定位(Dead Reckoning)技术,而GPS技术则属于星基定位技术。(5)推算定位技术(Dead Reckoning,DR) DR技术是利用距离传感器和航向传感器(压电陀螺)测量位移矢量,从而推算车辆的位置。当车辆行驶在高层建筑群间、地下隧道中、高架桥下等路段时,GPS系统可能由于可见星少于四颗而无
13、法正常工作,此时可以利用DR系统的自动定位结果以维持正常导航。推算定位技术的基本思想是当车辆在二维平面空间行驶时,如果初始位置和先前的每步位移均已知的话,在任何时刻的车辆位置都是可以计算的(如图3-2)。图3-2 DR技术原理图在时刻的车辆位置以及方位角可以由下式计算: (3-2)其中是在时刻车辆的初始位置,是在时刻和时刻之间车辆的行驶距离或位移量,是位移矢量的方向,是同一时间段的角速度。(6)交通信息预处理交通数据预处理的两个阶段:异常数据处理和缺失数据处理。1 )异常交通数据预处理方法异常交通数据(坏值)是指用测量的客观条件不能解释为合理的明显偏离测量总体的个别测量值。出现异常值的主要原因
14、是传感器故障,以及出现概率极小但作用较强的偶发性干扰等。常用的几种的方法:(1 )阈值法有些交通参数的合理值只能在一个特定的范围内。例如:某一车道的占有率最大为 100%,最小为 0,如果检测器输出的结果不在这个范围内,那肯定是异常值。(2 )交通流机理法基于交通流机理的算法是通过交通流参数之间的关系对两个甚至多个参数的一致性进行同时考察。根据交通流参数之间相关关系来进行异常值剔除,主要包括:基于交通流规则的算法和基于交通流区域的算法。(3) 置信距离检验法置信距离检验法,也叫决策距离,比较该算法对于来自同一断面的多传感器检测的同一参数,按照一致性融合的思路,先求决策距离,寻找最大传感器连接组
15、,再求最优融合解,得出最终结果。2 )缺失交通数据预处理方法由于检测器故障或其它原因造成数据缺失时有发生,对丢失数据进行补充是交通信息预处理不可缺少的一部分。对于缺失的数据,由于需要实时补充,所以一些简单常用的方法是比较可行的。(1)历史均值法直接采用或者按比例采用历史上相应时刻的数据值代替丢失的数据。这种方法简单、易实现,但是如果交通状况发生了变化,将大大降低其估计精度。因此,这种方法比较适合于交通状况变。(2)车道比值法根据历史统计的车道之间的流量比值,对丢失的车道数据进行估计。这种方法结合了历史统计规律和当前流量数据,精度比较高。这种方法适合于流量比较大,交通状况比较稳定的情况。(3)时
16、间序列法把采集到的交通变量看作时间序列,运用各种时间序列预测方法,比如:简单平均、加权平均、指数平滑等方法,根据历史数据对丢失的数据进行预测估计。(7)数据挖掘数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的,可以是演绎的,也可以是归纳的。(8)粗糙集理论粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学
17、工具。粗糙集理论在多源数据分析中善于解决的基本问题包括发现属性间的依赖关系、约简冗余属性与对象、寻求最小属性子集以及生成决策规则等等。粗糙集与其他不确定性问题理论的最显著区别是它无需提供任何先验知识,如概率论中的概率分布、模糊集中的隶属函数等,而是从给定问题的描述集合直接出发,找出问题的内在规律。(9)重要通信技术光通信技术、卫星通信技术、移动通信技术(10)通信网的基本结构通信网的基本结构主要有网状、星状、复合型、环状和总线状五种。(11)显示产品的主要种类LED(Light Emitting Diode)显示屏是利用二极管构成点阵模块组成的显示产品。LCD(Liquit Crystal D
18、isplay)显示屏是利用液晶显示器件制作的显示屏。LCD屏幕有投影式和直接式两种。PDP(Plasma Display Panel)显示屏是利用等离子体显示器件制作的显示产品。CRT(Cathode Ray Tube)即阴极射线管,是比较古老的显示器件,主要用来制作电视机和作为计算机终端显示的器件。(12)智能交通系统综合平台含义:ITS综合平台是实现各ITS子系统间的数据共享、实现深层次的信息融合和知识发现而提供的综合平台。能够接受、存储和处理多源、异构数据,具有数据融合、数据挖掘的功能,并能够为各种应用子系统和公众提供完善的信息服务。 解决ITS各部门和系统间的信息共享和交互,实现了交通
19、信息的综合和深层次的综合利用,为科学决策提供辅助支持,并可以提供准确、多样化的交通信息服务。(13)交通信息的三大要素交通信息三大要素:空间、属性和时间空间位置数据描述交通现象发生和存在的位置,这种位置可以用常规的二维坐标系定义。属性数据描述交通现象的性质和质量特征,如公路的名称、等级、起终点等。时间特征是指交通数据采集或交通现象发生的时刻或时段,如某一时刻的交通堵塞情况。(14)交通地理信息系统GIS-T交通地理信息系统是GIS在交通领域的具体应用和延伸,是在传统GIS基础上,充分考虑交通现象的线性特征和网络特征,并附之专门的交通建模手段而形成的专门化系统。覆盖整个交通运输体系,包括公路、铁
20、路、航空、水运、管道等。GIS-T是专门化的GIS,是GIS与多种交通信息分析和处理技术的集成。(15)系统仿真的分类根据模型的种类不同,系统仿真可以分为三种:物理仿真、数学仿真和物理-数学仿真。在物理模型上所做的仿真称为物理仿真。采用数学模型在计算机上进行的仿真即数学仿真。将系统的一部分写成数学模型,并将它放到计算机上,而另一部分则构造其物理模型或直接采用实物,然后将它们连接成系统进行试验。这种仿真就称为数学物理仿真或称半实物仿真。(16)蒙特卡罗模型蒙特卡罗方法也称为随机模拟方法,有时也称作随机抽样方法。基本思想是:为了求解数学、物理、工程技术以及生产管理方面的问题,首先建立一个概率模型或
21、随机过程,使它的参数等于问题的解,然后通过所求参数的统计特征,最后给出所求解的近似值。(17)交通仿真模型的分类根据交通仿真模型对交通系统描述的细节程度不同,可将仿真模型划分为宏观、中观(又称准微观)、微观 3 种。宏观交通仿真模型宏观交通仿真模型对交通系统的要素、实体、行为及其互作用的细节描述非常粗糙。宏观模型的重要参数是车辆速度、密度和流量。对计算机资源要求较低,它的仿真速度很快,主要用于研究交通基础设施的新建与扩建及宏观管理措施等。中观交通仿真模型中观模型对交通系统要素、实体运动和相互作用的细节描述程度要比宏观模型高得多。中观交通仿真模型对交通流的描述往往以若干辆车构成的队列为单元,能够
22、描述队列在路段和节点的流入和流出行为,就每辆车而言,车道变换被描述成建立在相关车道的实体基础上的瞬时决策事件,而非细致的车辆间相互作用。微观交通仿真模型微观交通仿真模型既融合了宏观和中观模型的某些方面,又非常细致地描述了交通系统的交通环境及车辆实体等构成要素,因而它对交通系统的要素及行为等的细节描述程度是 3 种模型中最高的。微观模型对交通流的描述是以单个车辆为基本单元的,车辆在道路上的跟车、超车及车道变换行为等微观行为都能够非常细致和真实的反映出来。微观模型的重要参数是每辆车的当前速度和位置。(18)智能控制的特点(1)具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。含有复杂性
23、、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在抑制算法的非数字过程,并以知识进行推理,引导求解过程。(2)智能控制的核心在高层控制,即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策和规划,实现广义问题求解。(3)智能控制是一个新兴的研究领域。在理论上或实践,都还很不成熟、很不完善,需要进一步探索与开发。2 重要的中英文词汇对照自动车辆识别Automatic Vehicle Identification ,AVI推算定位Dead Reckoning,DR交通地理信息系统Geographical Information System For Transportation,GIS-T车辆定位系统
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