城市軌道交通信號系統(tǒng)改造倒接方案設(shè)計

隨著國內(nèi)城市軌道交通的建設(shè)發(fā)展，一些投入運營較早的軌道交通線路的信號系統(tǒng)已達到服役年限，為消除隱患、提高運營能力，迫切需要對信號系統(tǒng)進行改造升級?；谕ㄐ诺牧熊囘\行控制系統(tǒng)（CBTC）已成為國內(nèi)外軌道交通主流的信號控制系統(tǒng)，本文主要結(jié)合北京地鐵1號線改造CBTC信號系統(tǒng)工程，闡述信號系統(tǒng)改造過程中倒接方案的設(shè)計。

發(fā)表于：2016/2/19

基于多屬性優(yōu)先級的動態(tài)路徑規(guī)劃方法

針對現(xiàn)存大多數(shù)動態(tài)路徑規(guī)劃算法目標單一問題進行研究，提出基于理想點的多屬性決策方法解決該問題，屬性的選取融合時間、路程及現(xiàn)代最為重視的安全因素，使得動態(tài)路徑規(guī)劃的結(jié)果更加均衡。同時在多屬性決策過程中引入優(yōu)先級這一概念，使得駕駛員可以根據(jù)自身的需求及駕駛技術(shù)對交通信息的重要度進行排序，得到匹配度最高的駕駛方案。仿真結(jié)果表明，基于多屬性優(yōu)先級的動態(tài)路徑規(guī)劃算法既能夠起到多目標均衡的路徑規(guī)劃效果，同時又能夠?qū)崿F(xiàn)個性化駕駛。

發(fā)表于：2016/2/19

基于430單片機的出租車計價器設(shè)計與實現(xiàn)

出租車在交通出行中起到十分重要的作用，司機與消費者都迫切需要能夠科學(xué)合理地顯示出租車費用的計價器。在總結(jié)以往設(shè)計不足的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了基于430單片機的出租車計價器。該計價器主體以觸摸式液晶顯示器取代機械按鍵，以MSP430F149單片機為核心，實現(xiàn)參數(shù)設(shè)定、狀態(tài)選擇以及多重信息顯示等。實驗測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)實用可靠，能準確顯示模擬小車信息，可投入到實際應(yīng)用中去。

發(fā)表于：2016/2/17

基于路段轉(zhuǎn)向流量的擁擠路網(wǎng)OD矩陣估計

傳統(tǒng)的OD矩陣估計方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量數(shù)目遠小于OD對的個數(shù)，因而限制了這些方法的推算精度。針對擁堵路網(wǎng)，提出了一種基于路段轉(zhuǎn)向流量的OD估計方法，以提高OD估計的精度。分析了路段轉(zhuǎn)向流量能夠降低OD的可行解集的范圍。通過雙層規(guī)劃模型求解擁擠路網(wǎng)上OD估計問題。由于最大熵模型不依賴于先驗OD矩陣，可以應(yīng)用到更多的OD估計場景中，因此上層模型采用的是最大熵模型，下層采用用戶均衡模型。實驗結(jié)果表明：基于路段轉(zhuǎn)向流量可以增加估計的精度。

發(fā)表于：2016/2/16

基于上海地鐵1號線的ATS仿真系統(tǒng)

介紹了以上海地鐵1號線為原型的ATS仿真系統(tǒng)，圍繞固定閉塞模型進行展開，以追蹤運行的兩列列車為對象，分別對它們的追蹤過程、運行效果及間隔距離進行了具體的研究與計算。同時引入了聯(lián)鎖系統(tǒng)，詳細說明了進路搜索算法和聯(lián)鎖表的設(shè)計步驟，很好地體現(xiàn)了聯(lián)鎖系統(tǒng)對列車追蹤的安全性與可靠性的重要保障作用。

發(fā)表于：2016/2/16

遮擋條件下多運動車輛跟蹤研究

針對SURF算法能夠提取到的圖像特征點較少的問題，基于保持亮度特性的雙直方圖均衡算法，通過重構(gòu)SURF尺度空間提取圖像特征。將這種方法與卡爾曼濾波相結(jié)合進行目標跟蹤，用特征點的中心作為跟蹤點；通過卡爾曼濾波預(yù)測出運動目標的位置，判斷遮擋是否發(fā)生；最后，應(yīng)用該方法進行目標特征向量匹配。實驗結(jié)果表明，該算法對發(fā)生旋轉(zhuǎn)、縮放以及遮擋的多運動目標都可進行穩(wěn)定跟蹤，其跟蹤速度比R-SURF算法提高20%；在跟蹤速度相當(dāng)?shù)那闆r下，跟蹤精度要高于卡爾曼濾波跟蹤算法。

發(fā)表于：2016/2/11

城市軌道交通列車運行圖編制與驗證評估系統(tǒng)研究

闡述了城市軌道交通中列車運行圖編制與驗證評估系統(tǒng)研究的必要性。詳細介紹了城市軌道交通中列車運行圖編制與驗證評估系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能實現(xiàn)方式和系統(tǒng)功能演示結(jié)果情況。研究了運行圖編制中運營成本、客流數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)和站場數(shù)據(jù)之間的相互制約關(guān)系，并采用不同的優(yōu)化算法，得出較優(yōu)化的運行圖。

發(fā)表于：2016/2/9

可見光通信的研究與發(fā)展

可見光通信是一種新型的無線通信技術(shù)。傳統(tǒng)的無線通信技術(shù)例如藍牙、WiFi等采用射頻信號傳輸數(shù)據(jù)信息，而可見光通信在發(fā)射端采用白光發(fā)光二極管作為光源，在接收端采用光電傳感器作為檢測器進行數(shù)據(jù)傳輸。本文全面分析了可見光通信的優(yōu)勢，列舉了可見光通信技術(shù)在國內(nèi)外的應(yīng)用研究與發(fā)展，并給出了目前可見光通信發(fā)展中面臨的一些挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2016/2/5

城市軌道交通行車綜合自動化系統(tǒng)研究

回顧了國內(nèi)外城市軌道交通行車綜合自動化系統(tǒng)的研究狀況。介紹了行車綜合自動化系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)特點、系統(tǒng)功能情況。研究了列車自動監(jiān)督控制系統(tǒng)ATS與綜合監(jiān)控系統(tǒng)信息深度融合的方案，實現(xiàn)了城市軌道交通信息系統(tǒng)中多專業(yè)協(xié)同工作。

發(fā)表于：2016/2/5

高速公路結(jié)冰檢測系統(tǒng)上位機軟件實現(xiàn)

針對高速公路結(jié)冰檢測系統(tǒng)，設(shè)計和開發(fā)了實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和處理的上位機軟件。上位機軟件集成了多傳感器節(jié)點的邏輯判斷和數(shù)據(jù)融合機制，實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的通信、數(shù)據(jù)采集、曲線顯示、數(shù)據(jù)庫存儲等功能。實際應(yīng)用結(jié)果表明：該上位機軟件具有操作簡單、功能完善、穩(wěn)定性高和實時性強等優(yōu)點，能實時準確地實現(xiàn)對高速公路路面結(jié)冰狀態(tài)的實時檢測和預(yù)警。

發(fā)表于：2016/2/4

基于鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運列車監(jiān)控系統(tǒng)

在分析鐵路貨物運輸特點的基礎(chǔ)上，提出了基于無線Mesh網(wǎng)絡(luò)的貨運列車狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。以雙模鏈狀無線Mesh網(wǎng)絡(luò)作為監(jiān)控信息傳輸?shù)耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)，研究設(shè)計了基于Raspberry Pi平臺的多媒體信息采集節(jié)點和智能的監(jiān)控軟件，實現(xiàn)了運輸人員在貨運機車中對在運物資的集中式、智能化監(jiān)控。實驗表明，該系統(tǒng)能夠有效提高鐵路貨物運輸?shù)陌踩院涂煽啃浴?/a>

基于LabVIEW的雷達與AIS航跡關(guān)聯(lián)的研究

現(xiàn)代船舶交通管理系統(tǒng)中，雷達與AIS航跡的關(guān)聯(lián)處在一個非常重要的位置上。結(jié)合LabVIEW圖形化編程特點和MATLAB強大的矩陣運算能力，應(yīng)用二者混合編程和BP網(wǎng)絡(luò)算法的改進，實現(xiàn)雷達與AIS的航跡關(guān)聯(lián)。利用圖形化編程工具LabVIEW開發(fā)平臺與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，能更直觀地分析關(guān)聯(lián)模型，拓寬了二者的應(yīng)用領(lǐng)域，并為提高航跡關(guān)聯(lián)技術(shù)和開發(fā)效率提供了新的思路。

發(fā)表于：2016/1/29

基于特征點匹配的自適應(yīng)目標跟蹤算法

由于實際場景復(fù)雜多變，目標在運動過程中往往會出現(xiàn)形變、遮擋等問題，增加了跟蹤的難度。為了解決上述問題，提出一種基于特征點匹配的自適應(yīng)目標跟蹤算法。算法初始化時在選定的目標區(qū)域內(nèi)提取特征點，跟蹤過程中通過對前后兩幀的特征點進行匹配，計算出目標的位置、尺度和旋轉(zhuǎn)變化，進而實現(xiàn)對目標的跟蹤。同時通過對特征點的不斷更新，可以使算法具有一定的抗遮擋能力。實驗表明，該方法在實際應(yīng)用中效果很好。

發(fā)表于：2016/1/29

虛擬窗口陰影去除算法的車流量檢測研究

針對城市道路交通流量檢測中的實時性和準確性的要求，在背景差分的基礎(chǔ)上提出了一種改進的基于虛擬窗口檢測的方法。通過獲取前景目標盡量少的幀圖像，快速建立虛擬窗口的初始背景模型，并實時更新背景；將Sobel邊緣檢測算法引入前景目標檢測，從而快速檢測出前景目標變化的完整區(qū)域，提高檢測的準確率；再使用基于HSV色彩空間直方圖勢函數(shù)去除陰影算法，進一步去除前景目標中的陰影區(qū)域，有效地保留了真實的運動目標區(qū)域；最后統(tǒng)計交通車流量，可結(jié)合其他信息（如紅綠燈狀態(tài)）做出該路段相應(yīng)的交通流狀況判斷。通過實驗結(jié)果證明，所提出的檢測算法可有效應(yīng)用于視頻交通車流量檢測中。

發(fā)表于：2016/1/28

基于路徑規(guī)劃的智能環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)

基于S3C2440嵌入式處理器的自主移動智能小車系統(tǒng)能在安卓客戶端發(fā)送目的地位置信息后，完成路徑規(guī)劃并自動避障。處理器將小車上搭載的功能傳感器所采集到的實時數(shù)據(jù)信息反饋到客戶端，實現(xiàn)對室內(nèi)質(zhì)量狀況（實時視頻監(jiān)控、溫度、濕度和煙霧指數(shù)）的動態(tài)環(huán)境監(jiān)測，并于定點位置安裝功能傳感器，采用ZigBee無線模塊實現(xiàn)定點的環(huán)境數(shù)據(jù)采集與運動系統(tǒng)交互，進而反饋到客戶端。而當(dāng)運動系統(tǒng)電量不足時，在自動充電單元控制下自動完成充電過程。測試結(jié)果表明，該運動系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運行，具有良好的實時性。

發(fā)表于：2016/1/25