車聯網環境下交通信息動力學特性的建模與仿真研究

《車聯網環境下交通信息動力學特性的建模與仿真研究》是依託華南理工大學，由林培群擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：車聯網環境下交通信息動力學特性的建模與仿真研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：林培群
• 依託單位：華南理工大學

項目摘要

車聯網交通信息動力學主要研究車聯網信息感知與即時互動誘導環境下交通引導信息對駕駛者和交通系統的動態影響。本課題在車聯網相關實驗和城市GPS浮動車資料庫的基礎上，採用資訊理論中的IG（信息增益）模型對不同類型交通信息的敏感性進行定量評價，基於改進的Bayesian網路分類算法獲取敏感交通信息影響下的非確定性路徑選擇規則表，並運用非集計數學分析方法建立駕駛者的避堵路徑選擇模型。在此基礎上對傳統元胞自動機(CA)物理模型進行擴展，建立考慮車聯網(VN)信息互動、引導因素的VNCA模型並開發相應的仿真系統，利用多態仿真和核聚類統計學習方法逐步探索、揭示車聯網環境下交通引導信息對交通系統的動態影響機理。相關研究成果對信息動力學、交通誘導技術和交通仿真技術的發展，對車聯網在交通工程領域的套用推廣將起到積極的促進作用。

結題摘要

經過三年的研究工作，本課題基本完成各項研究任務，達到了預期的目標。主要研究內容包括四個方面：一是在車聯網相關實驗和城市GPS浮動車資料庫的基礎上，採用信息增益模型對不同類型交通信息的敏感性進行定量評價，基於改進的Bayesian網路分類算法獲取敏感交通信息影響下的非確定性路徑選擇規則，並運用非集計數學分析方法建立駕駛者的避堵路徑選擇模型，相關研究成果物化於“實時路徑誘導環境下路網交通流演化分析軟體”（軟體著作權號：2012SR118740）和“城市交通運行監測與信息發布軟體”(軟體著作權號: 2013SR076804)。二是提出車聯網環境下的交叉口協同控制模型與算法，實現一種全新的交叉口交通流組織模式，為未來車聯網車輛、自動駕駛車輛的組織最佳化提供有效的技術手段，相關研究成果物化於“車聯網技術環境下交通控制仿真軟體”（軟體著作權號：0705801），並申請發明專利1項。三是研究基於車聯網的移動式交通信息採集技術，提出一種基於亮度組合模式的魯棒識別方法，改變目前視頻檢測技術基於“背景差分”的模式，大幅提高動態視頻交通信息採集的準確度，相關成果物化於京港澳高速公路的實際套用系統中，並申請發明專利3項（已獲授權2項）。四是將相關研究成果套用於廣州市BRT系統的運行最佳化工作中，取得一定的社會經濟效益，本課題負責人因此於2014年1月受邀參加交通運輸工程領域最權威的國際學術會議（美國TRB學術年會）並作主題演講。作為前沿性課題，相關研究成果還作為主要材料編入本科教材《智慧型交通系統》中（2014年，人民交通出版社）。課題研究成果作為主要支撐材料，獲得省部級科學技術獎二等獎2次（排名前3均為本課題負責人和主要參與人），撰寫學術論文10餘篇。