基于rfid的城市智能交通诱导系统设计

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于RFID的城市智能交通诱导系统设计　　摘要：随着城市交通流量增大，现有的道路交通诱导系统已无法满足人民的日常出行需求。为了缓解城市道路拥挤，提高车道利用率，文章提出基于RFID的诱导系统，分析了系统需求，并对系统进行了初步设计。通过RFID系统获取车辆的实时位置信息，基于交通流理论实时的计算出路况情况，在对驾驶者出行习惯进行采集之后，进行主动式的交通诱

2、导。　　关键词：RFID；交通诱导；系统设计　　中图分类号：U495文献标识码：A文章编号：1007--0202-01　　随着城市汽车保有量的日益增长，在城市路网建设趋于饱和的客观条件下，为解决城市交通拥堵并提高路网利用率，需要进行更为有效的交通诱导。然而现有诱导系统的局限性，对出行者的引导往往滞后于拥堵的产生，只能缓解交通拥堵的加剧，同时也有可能产生二次拥堵。　　针对我国大型城市剩余空间紧缺的现状，文章提出以RFID为基础的城市道路交通诱导系统的研究，通过对每个出行者出行需求的收集，培养出行习惯，提高路网利用率，试图实现城市交通

3、网络的预期均衡。　　1系统的需求性分析为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　智能交通系统通过在道车人之间建立起智能联系，最大程度的调整道路交通运行状态，在达到提高道路运行效率目的的前提下，确保能够保障道路的

4、交通安全与提高车辆的能源利用率，是公认的能够解决城市交通拥堵的最佳手段。　　同时随着RFID技术的成熟，因其存储量大、识别距离远、可同时读取数量多、可高速读取、抗干扰性强等特点在交通信息采集方面展现了其独特的优越性，用于城市道路智能交通建设的基本条件已经具备。[1]　　对道路出行信息更为详细的统计需求　　目前�τ诮煌ㄐ畔⒌耐臣莆薹ǖ玫矫恳幻�出行者的交通需求，而对于智能交通诱导系统来说，出行需求越详细诱导效率越高。传统的车辆识别管理系统如摄像头、超声波检测器等，无法满足对交通信息采集详细的要求。而RFID标签由于其自身的特点，能够

5、收集每一名出行者各自的出行信息。同时，基于交通流理论，可以方便的由单一出行者的信息得到整个路段的路况信息。　　对提高路网利用率的需求　　由于Braess悖论[2]的存在，即个人独立选择路径的情况下，增加额外通行能力如增加路段，反而会降低整个路网的整体运行水平，提高路网利用率就显得尤为重要。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做

6、到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　传统交通诱导，倾向于实时诱导，对局部地区进行疏解，往往难以保证出行者全部服从于调控，难以平衡出行者个人和诱导的需求。因此区别于传统交通诱导，先产生拥堵再诱导出行者避开拥堵的做法，利用RFID技术获得出行者出行需求，可以在拥堵产生前通过路径规划进行分流，提高路网利用率，降低拥堵产生几率。同时，降低对实时诱导的要求，利用RFID能够获取出行习惯这一优点，着重培出行者的出行习惯，做到诱导在平时，这是其他途径很难达到的

7、。　　对降低成本的需求　　当前流行的对车辆的识别技术属于图像识别，对图像采集，数据的传输、分析等要求高，进而导致交通管理的成本过高。而基于GPS的方案由于其本身的特点，对于车辆保有量高的大型城市反而成本更高，更适用于密度较低的城市。　　但RFID射频标签不同，RFID的特点是使用量越大成本越低，随着技术的推进和各种应用领域的大范围推广，具有高速读取、同时读取数多等特点的RFID，对数据的传输、分析要求也更低，利于更全面的推广与布置。　　2诱导系统的设计　　车辆在路网中的时间与空间位置两个信息经由固定在车上的RFID标签在其经过路网

8、的每一个节点的时候被节点处的读卡器进行采集，经由交通流理论可得到实时的交通信息与出行者的OD需求，出行需求与路网信息经由路网拓扑，得到较优的路径分配，通过个人终端与车载导航根据出行者的出行需求进行出行习惯的引导。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆