滤波方法在交通状态估计中的应用研究

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时间:2018-10-14

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1、万方数据滤波方法在交通状态估计中的应用研究1引言1.1交通状态估计的研究意义伴随着我国高速公路的迅猛发展,公路里程得到了大大延伸,建于城市内部的城市快速路也已成为重要的交通载体。城市人口及空间规模扩大、汽车拥有量增多导致了对交通需求的日益增长,这导致了道路上的拥堵现象越来越多,也造成了城市快速路通行能力及服务水平的显著降低,严重影响了人们的正常出行,在有些交通道路上事故时有发生,环境污染越来越严重。同时,道路拥堵、交通事故以及环境污染也会引发一系列的社会问题。因而,如何解决新形势下出现的各种道路交通问题,建立适应新形势的有效的现代化交通管理体系是道路管理者急需思考的问题。为

2、了应对这些问题,许多国家都已经加快了对智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)的研究。智能交通系统是在关键基础理论模型研究的前提下,通过先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感技术、计算器技术和系统综合技术有效的集成和应用,使人、车、路之间的相互作用关系以新的方式呈现,从而实现准确、高效、安全、节能的目标【lJ。它可以有效地利用现有交通设施,减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率,因而日益受到各国的重视。智能交通系统在交通管理系统、出行信息系统、公共交通运营系统、应急管理系统、先进的车辆控制系统等领域有较多的应用。

3、智能交通系统的快速发展与广泛运用将会有效地提高对快速路安全管理的效率,加快对交通事故的处理与救援,解决道路拥挤和提高快速路的服务水平,改善道路通行能力等。大量的研究中己指出,怎样实现对交通流的状态进行更精确的估计,预测未来交通流状态的变化趋势是智能交通系统急需解决的问题之一。交通流状态估计是实现智能交通管理的重要一环,是智能交通能够正常运行并发挥作用的关键和前提,对交通流估计的好坏能够直接影响到交通控制及管理的效果。交通状态估计是指根据当前传感器收集到的有限的交通流信息数据,利用一些交通估计算法对整个道路网络的交通流变量进行估计,能够为智能交通系统提供准确的交通流状态信息,

4、进一万方数据滤波方法在交通状态估计中的应用研究步提高道路网络的运行效率。城市交通路况信息管理系统作为智能交通的重要组成部分,其发布的道路实时信息不仅是管理者了解道路网络运行状况、及时消散突发性拥堵的基本途径,也是未来对出行者提供交通信息服务进行实时动态诱导的主要手段。目前,在如何利用采集到的数据为道路管理者及车辆驾驶人员提供更为精确可靠的路况状态信息等诸方面的研究仍然有待进一步的发展。为了解决上述问题,本文以城市快速路为背景,首先建立了城市快速路的交通估计模型,然后结合计算机智能优化算法对城市快速路的交通道路状况进行研究,以期为智能交通系统提供更为精确的交通流状态信息,从而

5、能够及时有效的对城市快速进行控制和管理,改善和解决城市快速路拥堵的状况。1.2智能交通系统的研究内容虽然欧美各个国家对智能交通系统的定义有不同的解释,然而智能交通系统要实现的目标基本上是一致的,系统实现需要的关键技术及所包括的基本内容差别很小,具体的,智能交通系统主要包括下面几部分:1)先进的出行信息系统这个系统包括在线驾驶员信息系统、路线引导系统、出行者服务信息系统等,其运行需要有完善的信息网络,它是智能交通系统的核心部分,反映了一个城市的交通发展水平。2)先进的交通管理系统这个系统主要是交通管理者使用,它能够实时的监测道路系统中的交通流状态、交通事故、气象状况及道路环境

6、等,根据采集到的交通流的数据对道路进行控制使道路交通处于最佳的状态,例如,利用信号灯发布诱导信息对道路管制以便于处理交通事故和及时援救等。这个系统与出行信息系统共同组成了智能交通系统的核心部分,反映了一个城市的交通发展水平。3)先进的公共交通管理系统这个系统主要包括汽车自动定位系统、计算机调度系统、电子收费系统、车辆管理中心、车载动态信息系统等以及计算机网络、有限电视网络等,主要是为了提高公共汽车、地铁、轻轨等公共交通的安全性与运行效率,以及提供便捷、经济、运量大的公共交通系统。万方数据滤波方法在交通状态估计中的应用研究4)自动高速公路管理系统当车辆进入高速公路时,汽车可交

7、由计算机进行驾驶控制,这个系统有路面磁铁车道,在路旁有自动采集车辆信息的装置。5)紧急呼救管理系统这个系统的基础是出行信息系统及交通管理系统,以及相关的救援机构和设施,它可以采集交通事故信息,为交通事故提供帮助救援等。交通监控中心及救援机构可以通过出行信息系统和交通管理系统这两个系统联成一个整体,从而为道路管理者提供交通故障紧急处理、紧急救护、事故车辆排除等服务,该系统能提高对突发事故的反应能力。6)先进的车辆控制系统这个系统主要是研究自动车辆控制的技术,以使车辆更安全可靠的行使,目前,对该系统的研究还处于实验的阶

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