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建成环境影响下的城市轨道交通客流多步短时预测 被引量:4
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作者 李之红 郄堃 +2 位作者 王健宇 许晗 陈金政 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期160-172,共13页
为挖掘客流的复杂时空耦合关系,解析建成环境影响下的轨道交通客流出行规律,本文提出一种考虑城市建成环境的时空双层超图神经网络模型(Spatial Temporal-Double Hypergraph Neural Network,STDHGNN)。模型分为双层超图神经网络和时间... 为挖掘客流的复杂时空耦合关系,解析建成环境影响下的轨道交通客流出行规律,本文提出一种考虑城市建成环境的时空双层超图神经网络模型(Spatial Temporal-Double Hypergraph Neural Network,STDHGNN)。模型分为双层超图神经网络和时间序列模块,双层超图神经网络模块用于挖掘轨道交通线路站点间的高阶连通关系和相邻同类建成区域站点的集群关系,时间序列模块用于表征历史客流数据的时间依赖关系。同时,以建成环境和线路作为变量构造新的损失函数,旨在剖析建成环境的影响,提高模型的预测性能。最后,以武汉轨道交通数据为例开展实证研究。研究结果显示:考虑建成环境和轨道站点高阶连通关系对客流预测精度的提升效果显著,本模型均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)值分别为52.04和29.32,比基线模型降低了22%以上,性能显著优于基线模型;通过消融实验验证了融合轨道高阶联通关系和建成环境对模型性能的贡献,其中,单步预测任务中,考虑这两种因素使模型性能分别提升了6%和9%,多步预测任务中,分别提升了4%和12%;构造的融合建成环境因素的可解释损失函数,提高了模型的预测性能,同时,使模型具备更好的科学性和可解释性。研究成果为城市轨道交通的客流管理和列车调度提供了技术支持。 展开更多
关键词 智能交通 客流多步预测 超图时空网络 城市轨道交通 建成环境影响 可解释损失函数
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期望状态约束下多车协同编队与分布式优化方法 被引量:1
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作者 袁振洲 周博涵 +1 位作者 陈沫 杨洋 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期119-127,145,共10页
传统研究主要关注车辆间交互和以稳定间距为主导的编队分析,缺乏从多维状态角度对编队过程进行引导和约束以满足更加精细化的交通控制需求。因此,本文提出一种基于期望状态约束的车辆编队优化方法,优化纵向控制过程。首先,定义编队期望... 传统研究主要关注车辆间交互和以稳定间距为主导的编队分析,缺乏从多维状态角度对编队过程进行引导和约束以满足更加精细化的交通控制需求。因此,本文提出一种基于期望状态约束的车辆编队优化方法,优化纵向控制过程。首先,定义编队期望状态,涵盖编队完成时间、距离、速度、加速度和间距这5个维度;随后,针对编队头车前方无其他车辆干扰的理想场景,基于模型预测控制方法建立无前车干扰的编队控制优化模型,并进一步针对存在前车干扰的常见场景,提出相应的编队控制模型;采用基于相邻车辆对的分布式计算策略,在降低计算压力的同时提升编队过程的安全性和鲁棒性;最后,基于Python搭建可视化仿真程序验证算法的有效性。结果表明:过短的期望距离和期望时间是阻碍编队可行的主要原因,并且随着期望距离和期望速度的提高,编队可行的最短时间阈值将相应提高;车辆行驶过程中,可行期望状态下编队的实际执行效果良好,最终编队状态与期望编队状态的偏离率小于1‰,同时能够确保轨迹的安全和平滑;在计算效率上,分布式比集中式策略有优势,并且优势会随编队规模的增大而显著,在由9辆车组成的较大规模编队任务中,最长计算时间不超过0.3 s。 展开更多
关键词 智能交通 期望编队状态 模型预测控制 车辆编队 分布式优化
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法 被引量:1
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作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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特殊路网拓扑解构下的时空异质化交通流预测 被引量:1
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作者 侯越 张鑫 +2 位作者 袭著涛 王甜甜 马宝君 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期2932-2945,共14页
在城市路网中,整体一般路网交通流通常具有早、中、晚的时间异质性和路网关联差异的空间异质性,但局部特殊路网大多呈现Y形或环形拓扑结构,其交通流打破了整体路网的常规时空异质性模式,表现为非典型的时间规律和空间关联分布。然而,现... 在城市路网中,整体一般路网交通流通常具有早、中、晚的时间异质性和路网关联差异的空间异质性,但局部特殊路网大多呈现Y形或环形拓扑结构,其交通流打破了整体路网的常规时空异质性模式,表现为非典型的时间规律和空间关联分布。然而,现有研究大多将路网作为整体进行建模,忽略了局部特殊路网的影响。鉴于此,为解决现有研究中Y形、环形路网影响考虑不充分及各类路网节点空间关联关系存在时变问题,提出特殊路网拓扑解构下的时空异质化交通流预测模型,该模型利用时滞影响下的动态图生成模块,构建反映当前时间步路网空间关联关系的图结构。在此基础上,利用特殊路网解构及动态映射模块,分离出Y形、环形路网时序特征及其时滞动态图。继而利用特殊路网影响下的空间特征提取模块,对整体路网、Y形、环形路网独立建模。实验基于公开高速路网数据集,研究结果表明,与当前先进的模型相比,所提模型的E_(mae)、E_(rmse)在PEMSD4、PEMSD8、成都-滴滴数据集上性能分别提升了4.9074%、4.3404%、3.2295%、0.1667%、1.2677%、1.1861%。同时相较于将路网视为整体进行建模,所提模型的E_(mae)、E_(rmse)在PEMSD8数据集上性能分别提升了8.6514%、6.5366%,进一步证明考虑局部特殊路网的有效性。综上所述,所提模型能充分考虑局部特殊路网对整体交通路网的影响,为时空异质化交通流预测提供一种新的思路。 展开更多
关键词 交通流预测 图卷积网络 门控循环单元 特殊路网 时空异质性
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车路协同下基于元胞自动机的精细交通流模型
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作者 李珣 程硕 +2 位作者 吴丹丹 张蕾 王晓华 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第1期225-232,共8页
针对经典元胞自动机交通流模型中元胞尺寸难以准确表达车辆间位置关系的问题,提出通过细化元胞尺寸对基于元胞自动机的双车道模型(symmetrictwo-lanecellularautomaton,STCA)进行改进的方案.首先,分析城市道路双车道环境下的位置、速度... 针对经典元胞自动机交通流模型中元胞尺寸难以准确表达车辆间位置关系的问题,提出通过细化元胞尺寸对基于元胞自动机的双车道模型(symmetrictwo-lanecellularautomaton,STCA)进行改进的方案.首先,分析城市道路双车道环境下的位置、速度、加速度以及车辆间的相互影响,并基于元胞自动机搭建相应数值模型,特别地,针对现有基于元胞自动机的交通流模型与实际车辆行驶现象不符的问题,改进其道路尺寸和元胞表征形式,建立精细化元胞自动机车道模型;其次,结合实际车路环境,对STCA模型中的道路堵塞、换道等行为重新定义,并将车道规则与精细化车道模型相结合,建立新的交通流模型STCA-CH;最后,与STCA、STCA-I、STCA-S、STCA-M模型相对比,通过分析在不同车辆密度下的平均速度、平均流量、换道频率及时空图,验证STCA-CH模型有效性.结果表明,STCA-CH模型的换道频率相较于STCA-M模型提高约21.14%,最大平均流量较STCA-I、STCA-S和STCA-M模型分别提升约25.76%、11.30%和3.75%. 展开更多
关键词 交通工程 微观交通对象 车路协同 元胞自动机模型 细元胞
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冰雪路面条件下多场景自动驾驶车辆主动避障路径规划
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作者 裴玉龙 翟双柱 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期1-11,共11页
针对自动驾驶车辆在冰雪路面易失稳的问题,提出改进的快速扩展随机树(RRT)路径规划算法.首先,建立冰雪路面车辆动力学模型,引入路面附着系数;然后,采用结合车头指向及转向角的全局目标偏向性采样,结合避撞检测与速度-附着系数下的最大... 针对自动驾驶车辆在冰雪路面易失稳的问题,提出改进的快速扩展随机树(RRT)路径规划算法.首先,建立冰雪路面车辆动力学模型,引入路面附着系数;然后,采用结合车头指向及转向角的全局目标偏向性采样,结合避撞检测与速度-附着系数下的最大曲率约束,改善传统RRT算法问题;最后,使用双五次多项式平滑路径,满足稳定性、制动器约束及舒适性.通过MATLAB-Simulink与CarSim联合仿真,比较改进RRT算法与传统算法在多场景条件下的性能.实验表明,改进RRT算法显著提升路径平滑度,降低曲率突变,用时短、成功率高,且在冰雪路面行驶时稳定性良好. 展开更多
关键词 自动驾驶车辆 路径规划 快速扩展随机树 冰雪路面 多场景
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基于异构多图时空融合的长时域车辆轨迹预测
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作者 陈峥 张景 +3 位作者 陈博闻 李春宇 郭凤香 魏福星 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期126-136,共11页
车辆轨迹预测的准确率直接影响行车安全性。传统方法仅考虑车辆的运动特征数据,未能充分利用道路环境信息。此外,现有方法在长时域轨迹预测任务中常面临梯度消失等问题,导致预测精度显著下降。为有效解决这些问题,本文提出一种异构多图... 车辆轨迹预测的准确率直接影响行车安全性。传统方法仅考虑车辆的运动特征数据,未能充分利用道路环境信息。此外,现有方法在长时域轨迹预测任务中常面临梯度消失等问题,导致预测精度显著下降。为有效解决这些问题,本文提出一种异构多图时空融合的长时域车辆轨迹预测方法。首先,将历史交通信息解耦为道路环境信息与车辆交互信息,并通过图拓扑结构建模方法将上述两类信息分别建模为道路环境图与车辆交互信息图;其次,采用图注意力网络分别对道路环境图与车辆交互信息图进行卷积和池化操作,以获取各自的时空依赖信息;然后,引入门控融合机制,动态调节环境约束与交互行为的贡献权重,得到融合特征序列;最后,通过Mamba网络对融合特征序列解码,输出长时域预测轨迹。仿真结果表明:在5 s的预测时域上,本文模型相较于最优基线算法,预测轨迹的平均误差降低22.8%,终点误差降低32.6%,均方根误差降低了18.9%,显著提升了长时域预测精度。 展开更多
关键词 智能交通 轨迹预测 Mamba 时空轨迹 门控时空融合
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高通讯时延下融合车道级地图的车路协同感知定位方法
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作者 胡钊政 胡华桦 +2 位作者 孟杰 陈琪莉 张佳楠 《汽车工程》 北大核心 2025年第4期598-613,共16页
在车路协同技术运用于路侧孪生地图动态显示中,由于网联设备之间的通讯存在的时延问题及路侧感知误差的存在,对路侧边缘计算单元融合感知精度会产生严重影响,进而导致孪生地图中车辆显示轨迹出现抖动和延迟的现象。为此,本文提出了一种... 在车路协同技术运用于路侧孪生地图动态显示中,由于网联设备之间的通讯存在的时延问题及路侧感知误差的存在,对路侧边缘计算单元融合感知精度会产生严重影响,进而导致孪生地图中车辆显示轨迹出现抖动和延迟的现象。为此,本文提出了一种在高通讯时延下融合车道级地图的车路协同感知定位方法。该方法首先针对车路协同系统中智能网联汽车车端与路侧边缘处理单元之间的通讯时延问题进行分析建模,将延迟模型划分为异构传感器频率同步延迟以及通讯传输延迟,并提出了一种同步优化方法。在同步优化后,提出一种面向群车协同的多维度群车粒子滤波算法,其中粒子的状态量表示群车的状态信息。在所提出的多维度群车粒子滤波算法中首先使用利用路侧部分的观测数据和车道级地图中车道线朝向信息,对粒子的状态进行观测更新。然后利用接收到时延同步后的智能网联汽车的自定位信息和左右车道线横向观测信息与车道级地图中车道线方程对粒子中表示智能网联汽车状态的部分进行观测更新。实验结果显示,在通讯干扰较少的低时延场景中,边缘计算单元的感知定位准确度提升59.4%,在通讯干扰严重的高时延场景中,其准确度提升38.6%。因此所提出高通讯时延下融合车道级地图的车路协同感知定位方法可以有效处理通讯延时问题,并提升边缘计算单元多车感知定位精度进而提升孪生地图动态数据的准确性、稳定性和连续性。 展开更多
关键词 时延同步 车路协同 车道级地图 粒子滤波
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车牌识别设备稀疏布局下的路段行程时间估计方法
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作者 王殿海 王奕飞 +2 位作者 黄宇浪 刘泳 曾佳棋 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第5期83-90,共8页
车牌识别设备是城市路网中重要的交通状态检测器,但高昂的成本限制了其安装规模和密度。本文提出设备稀疏布局条件下的城市道路路段行程时间估计方法,考虑驻留轨迹的行程时间异常值干扰,将路段行程时间测量问题转化为混合整数优化模型,... 车牌识别设备是城市路网中重要的交通状态检测器,但高昂的成本限制了其安装规模和密度。本文提出设备稀疏布局条件下的城市道路路段行程时间估计方法,考虑驻留轨迹的行程时间异常值干扰,将路段行程时间测量问题转化为混合整数优化模型,并设计基于不动点的交替求解方法。根据路段行程时间分布计算路径行程时间分布,识别异常行程时间;设计行程时间分配方法,将正常轨迹行程时间分配至各个路段;为确保计算稳定性,对高流量路段的行程时间分布参数进行贝叶斯更新,并将参数比例关系推广至流量不足的路段;通过迭代实现路段行程时间和异常轨迹的联合估计。杭州市真实车牌识别数据集的实验表明:70%设备覆盖率下,本文方法的平均百分比误差(MAPE)为13.29%;与梯度下降法相比,MAPE降低了7.69%,迭代次数减少了99.4%;针对车牌识别设备更加稀疏的城市场景,当设备覆盖率降至30%时,本文方法的MAPE仅为18.51%。 展开更多
关键词 智能交通 交通状态 组合优化 路段行程时间 车牌识别数据 稀疏检测器
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改进容积卡尔曼滤波的多目标多模态跟踪算法
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作者 刘德儿 程健康 刘峻廷 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1253-1261,共9页
高效安全的多目标跟踪技术是智能汽车行驶过程中的重要环节,然而目前许多方法忽略了误检目标可能对行驶安全性造成的潜在影响。为了减少误检目标的出现,提出了一种基于多传感器融合的双重关联机制,首先将轨迹与点云域和图像域中同时检... 高效安全的多目标跟踪技术是智能汽车行驶过程中的重要环节,然而目前许多方法忽略了误检目标可能对行驶安全性造成的潜在影响。为了减少误检目标的出现,提出了一种基于多传感器融合的双重关联机制,首先将轨迹与点云域和图像域中同时检测到的目标相关联并使用卡尔曼滤波进行更新,其次将未关联的轨迹与仅出现在点云域中的目标相关联,其中第一步未关联的目标定义为新轨迹,而第二步未关联的目标删除,所提方法可以极大地减少智能车辆行驶过程中误检目标的出现,从而显著提升行驶的安全性。同时,针对一些采用非线性卡尔曼滤波器的方法中在转弯过程中目标框偏移的问题,提出了一种改进的容积卡尔曼滤波器。该方法利用IMU数据来判断车辆的行驶状态,并自适应地调整估计误差矩阵,有效消除了车辆转弯对目标行驶状态估计的负面影响。在Kitti多目标跟踪数据集上进行测试的结果显示,所提算法有很高的优越性,HOTA(High Object Track Accuracy)达到78.00,MOTA(Multi-Object Track Accuracy)达到88.85,FPS达到200,在保持高精度的同时能很好满足实时性要求。 展开更多
关键词 自动驾驶 多目标跟踪 改进容积卡尔曼滤波 非线性运动模型 传感器融合
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基于车辆图像特征的前车距离与速度感知
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作者 徐慧智 王秀青 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期1219-1232,共14页
针对驾驶场景中的前车检测与运行状态感知任务,提出融合车辆图像特征的前车距离与速度的多模态感知方法.通过改进的SW-YOLOv8n模型检测图像中车辆的位置特征,结合几何算法计算相对前车的横纵距离特征.设计特征提取网络提取车辆特征,通... 针对驾驶场景中的前车检测与运行状态感知任务,提出融合车辆图像特征的前车距离与速度的多模态感知方法.通过改进的SW-YOLOv8n模型检测图像中车辆的位置特征,结合几何算法计算相对前车的横纵距离特征.设计特征提取网络提取车辆特征,通过串联拼接融合车辆图像特征向量,并建立车辆测距神经网络.通过集成多特征融合模块与车辆测距神经网络,构建前车距离感知模型与车辆跟踪测速模型,同步输出精确的距离估计和速度跟踪结果.实验结果表明,在实验数据集上,SW-YOLOv8n相比于YOLOv8n模型,mAP50、mAP50-95分别提高1.6、2.3个百分点,SW-YOLOv8n模型的检测速度为260.11帧/s;在横向9.5 m与纵向50 m的范围内,在前车未被遮挡的条件下,前车距离感知模型的预测距离与实际距离的平均相对误差为1.87%,遮挡条件下的平均相对误差为2.02%;车辆跟踪测速模型的速度测定结果具有稳定性,适用于前车距离与速度感知任务. 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 车辆测速 车辆测距 状态感知
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基于联合预测框架的鲁棒车辆轨迹预测
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作者 徐东伟 刘靥宛则 +2 位作者 马潇畅 张彪 陈滨 《高技术通讯》 北大核心 2025年第7期799-812,共14页
针对现有车辆轨迹预测方法在面对恶劣噪声轨迹时呈现出的脆弱性问题,本文提出了联合时空注意力网络(united spatio-temporal attention net,USTAN)实现鲁棒的车辆轨迹预测。首先,一种联合预测框架被提出:USTAN包括基于时空注意力的车辆... 针对现有车辆轨迹预测方法在面对恶劣噪声轨迹时呈现出的脆弱性问题,本文提出了联合时空注意力网络(united spatio-temporal attention net,USTAN)实现鲁棒的车辆轨迹预测。首先,一种联合预测框架被提出:USTAN包括基于时空注意力的车辆轨迹预测模型(spatio-temporal attention net,STAN)与其学生模型,联合预测结果由2个模型的输出决定;其次,一种鲁棒压缩策略被用于提取STAN的学生模型;随后,基于极值理论的检测算法被应用于恶劣噪声轨迹的识别;最后,研究采用真实道路数据集NGSIMUS-101和I-80验证方法的可行性并评估方法的有效性。实验结果表明,该方法在使用恶劣噪声轨迹进行预测时,鲁棒性较好,平均位移误差仅上升32.04%,且能有效识别所使用的恶劣噪声轨迹。 展开更多
关键词 智能交通 车辆轨迹预测 鲁棒性 知识蒸馏 剪枝
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基于MBSE的危化品车辆监控预警系统设计
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作者 孟庆春 杜非 +3 位作者 王彪 张芹 韩汶 徐畅 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第7期2224-2236,共13页
在传统基于文本的危化品车辆监控预警系统设计开发过程中,存在设计过程缺失、表意不清、模块化和扩展性低、无法进行回溯与仿真验证等问题。为提高危化品车辆监控预警系统的设计质量和效率,在概念设计阶段引入基于模型的系统工程(model-... 在传统基于文本的危化品车辆监控预警系统设计开发过程中,存在设计过程缺失、表意不清、模块化和扩展性低、无法进行回溯与仿真验证等问题。为提高危化品车辆监控预警系统的设计质量和效率,在概念设计阶段引入基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE),提出危化品车辆监控预警系统设计流程。该流程将交互关系和约束关系贯穿于各阶段中,以系统需求为核心,明确系统参数的构建步骤和脉络,建立涵盖行为、结构和参数的系统模型。经验证,该模型可实现“需求行为结构参数”4个维度的紧密结合,加强对危化品车辆的监控预警和对应急事件的准备。 展开更多
关键词 基于模型的系统工程 危化品运输 监控预警系统 系统设计
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考虑进站策略的网联电动公交车节能驾驶优化研究 被引量:1
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作者 南斯睿 于谦 +2 位作者 李铁柱 尚赞娣 陈海波 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期82-94,共13页
针对公交车在进出站和信号交叉口高能耗的问题,本文提出一种考虑进站策略的节能驾驶优化方法。首先,基于利用城市交通能力仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建智能网联场景,构建能够反映能耗、行驶效率和安全性的强化学... 针对公交车在进出站和信号交叉口高能耗的问题,本文提出一种考虑进站策略的节能驾驶优化方法。首先,基于利用城市交通能力仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建智能网联场景,构建能够反映能耗、行驶效率和安全性的强化学习复合奖励函数;其次,将进站策略和预设交通规则作为约束集成于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic, SAC)深度强化学习框架中,优化车辆进出站及接近信号交叉口的轨迹;最后,以实际行驶、基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)算法常规、基于SAC算法、基于规则约束和DQN算法(DQN-ruled)的优化方法作为基准方案,与本文提出的基于规则约束和SAC算法(SAC-ruled)的优化方法进行对比。结果表明:通过SAC-ruled算法优化后的驾驶轨迹在多种场景下均优于基准方案。在跟驰运动中,与基准方案相比,所设计的节能驾驶优化方法较基准方案的车辆能耗最高减少35.97%,行驶时间提升21.67%;在换道运动中,车辆能耗最多可降低41.40%,行驶时间提升16.94%。此外,通过敏感性分析验证,本文提出的基于SAC-ruled算法的节能驾驶优化方法在应对车流量波动方面表现出更强的适应性。本文建立的节能驾驶优化模型可集成节能辅助驾驶系统,鼓励驾驶员主动节能。 展开更多
关键词 智能交通 节能驾驶优化 深度强化学习 纯电动公交 柔性演员-评论家算法
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基于区块链的车联网数据共享综述 被引量:1
15
作者 范艳芳 张哲 +2 位作者 秦天琦 陈若愚 孙英伦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1611-1623,共13页
车联网数据共享,即不同车辆之间或车辆与基础设施之间交换和共享交通数据,可以有效提升驾驶体验、提高驾驶安全性。区块链凭借去中心化、防窜改、可追溯等特性,被广泛应用于车联网环境下的数据共享,为构造一个可信的数据共享环境提供了... 车联网数据共享,即不同车辆之间或车辆与基础设施之间交换和共享交通数据,可以有效提升驾驶体验、提高驾驶安全性。区块链凭借去中心化、防窜改、可追溯等特性,被广泛应用于车联网环境下的数据共享,为构造一个可信的数据共享环境提供了前所未有的机遇。然而将传统区块链应用于车联网数据共享存在不容忽视的挑战,对此已有大量研究工作提出针对性解决方案。结合现有研究对基于区块链的车联网数据共享展开综述,首先介绍了区块链及车联网数据共享的相关背景知识;其次分析基于区块链的车联网数据共享方案的研究现状,总结方案中存在的主要挑战,其中,首次针对其中吞吐率低下及存储开销过大两种主要挑战的现有解决方案进行分析与对比;最后根据车联网及区块链的发展趋势,提出未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 车联网 区块链 数据共享 吞吐率 存储开销
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基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统 被引量:2
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作者 张砚雪 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期211-216,共6页
基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统是一种创新的农业技术应用,通过将农机设备的摄像装置连接到互联网上,实现对农机设备和驾驶员的实时监测和数据采集;再利用卷积神经网络技术对采集到的驾驶数据进行特征提取和驾驶行为... 基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统是一种创新的农业技术应用,通过将农机设备的摄像装置连接到互联网上,实现对农机设备和驾驶员的实时监测和数据采集;再利用卷积神经网络技术对采集到的驾驶数据进行特征提取和驾驶行为分类与识别,实现对驾驶行为的自动监测和预警。实验结果表明:系统对驾驶行为的类别检测准确率较高,可以提高农机驾驶安全性和驾驶效率,为农业生产提供更加智能化和高效的服务。 展开更多
关键词 物联网 卷积神经网络 智能农机 安全驾驶 驾驶行为 预警
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基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法研究 被引量:1
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作者 赖树坤 许宏科 +3 位作者 林杉 罗永煜 邹复民 廖律超 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期212-220,共9页
针对高速公路路网拓扑结构变化捕获不及时的问题,本文提出一种基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法。首先,通过挖掘ETC海量通行数据,并结合路网拓扑结构有效性约束进行异常拓扑模式分析;其次,针对异常拓扑模式特点建立... 针对高速公路路网拓扑结构变化捕获不及时的问题,本文提出一种基于车辆轨迹信息的高速公路路网拓扑结构动态生成方法。首先,通过挖掘ETC海量通行数据,并结合路网拓扑结构有效性约束进行异常拓扑模式分析;其次,针对异常拓扑模式特点建立拓扑优化规则;然后,在优化拓扑集合基础上,采用LightGBM模型实现高速公路路网拓扑结构动态生成;最后,以福建省省域高速公路实际车辆轨迹数据为例,通过少量地市路网数据的训练学习,实现全省域高速路网拓扑结构的准确生成,验证了本文提出模型的有效性。研究结果表明,本文模型的路网拓扑结构生成准确率达98.3%,并可拓展至收费站、ETC门架、服务区等具备车辆轨迹信息采集能力的高速公路节点,为基于路网拓扑结构分析的高速公路精细化管理和个性化出行服务提供有力支撑。 展开更多
关键词 智能交通 路网拓扑 车辆轨迹 高速公路 动态生成方法
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考虑提升队列规模的智能网联车辆编队策略 被引量:1
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作者 孙煦 马天行 +2 位作者 王天实 王健宇 陆化普 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期48-57,68,共11页
为深入研究智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)队列规模对混合交通流的影响,本文以队列规模为划分依据,考虑队内间隙排序与队外相对位置,提出一种基于两阶段的智能网联车辆集聚编队策略。基于元胞自动机构建一种3... 为深入研究智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)队列规模对混合交通流的影响,本文以队列规模为划分依据,考虑队内间隙排序与队外相对位置,提出一种基于两阶段的智能网联车辆集聚编队策略。基于元胞自动机构建一种3车道的高速公路运行场景,考虑CAVs渗透率和队列最大规模等因素,对比分析无编队自由混行和基于两阶段的CAVs编队策略下交通流通行能力、密度和CAVs队列的换道次数、行驶速度和安全性等。结果表明:相比于无编队自由混行,基于两阶段的编队策略在不同CAVs渗透率场景中提高通行能力约16.78%;在中等CAVs渗透率场景,两阶段编队策略能显著提高安全性,风险碰撞时间累计降低45.45%;此外,该编队策略存在临界规模,一阶段最大编队规模为6 veh,两阶段最大编队规模为14 veh。 展开更多
关键词 智能交通 编队策略 元胞自动机 智能网联车辆 交通流 队列规模
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基于深度强化学习的车联网动态卸载成本优化
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作者 赵珊 贾宗璞 +2 位作者 朱小丽 庞晓艳 谷坤源 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期191-200,共10页
目的为解决不完美信道车联网中任务卸载与资源分配的关键问题,降低计算成本,方法结合不完美信道特征对基础的车联网任务卸载环境抽象化,联合优化任务卸载比、功率选择和服务器资源分配,建立所有用户的长期平均成本最小化问题模型。采用... 目的为解决不完美信道车联网中任务卸载与资源分配的关键问题,降低计算成本,方法结合不完美信道特征对基础的车联网任务卸载环境抽象化,联合优化任务卸载比、功率选择和服务器资源分配,建立所有用户的长期平均成本最小化问题模型。采用基于深度强化学习的动态卸载优化方案,同时考虑求解变量的连续性,提出优化的深度确定性策略梯度算法SP-DDPG(deep deterministic policy gradient with importance sampling and prioritized experience replay)求解问题模型。对比现有的一些深度强化学习方法,研究单一变量影响下SP-DDPG算法的运行表现,分别计算平均卸载成本和任务丢弃数2个重要指标。结果所提算法与所设置的完全任务卸载算法F-DDPG与DDQN算法相比,任务平均卸载成本分别降低了约36.13%和44.02%,任务丢弃数至少下降了4.38%和9.76%;与部分卸载算法DDPG相比,任务平均卸载成本和任务丢弃数分别下降13.34%和3.17%。实验结果取多次运行后的平均值(时延及能耗权衡因子ω=0.5,信道估计精度值ρ=0.95),具有较好可靠性。结论在复杂变化的不稳定车联网环境中,所提优化深度确定性策略梯度算法SP-DDPG,相较几种常规的深度强化学习算法任务计算成本更低,任务处理效果更好。 展开更多
关键词 车联网 部分卸载 资源分配 深度确定性策略梯度 不完美信道
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基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
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作者 吴剑凡 谢征宇 +2 位作者 秦勇 王力 王佳丽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期162-174,共13页
为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效... 为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。 展开更多
关键词 智能交通 异常行为检测 两阶段融合 地铁车站 计算机视觉
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