基于群体协同的交通态势感知服务系统的研究与实现
发布时间：2021-02-08 03:26
利用传感和信息通信等车联网技术,交通系统能够对人、车和道路基础设施等环境要素的态势信息进行大规模的感知、认知和计算,从而向环境中的车辆和人员提供车联网服务,优化出行效率,保障出行安全,并且提升车联网服务的质量和效果。由于传统智能交通系统感知手段单一,不足以支撑大范围细粒度的交通态势感知,因此,大规模的交通态势感知可以考虑利用群体智能,基于个体感知的信息,通过群体协同融合成为交通态势感知信息,从而克服单个终端感知能力的局限性,扩大感知的范围和感知的准确性。针对群智感知的需求,论文提出了一种面向群智调度的路网流量预测算法CoSTNet,该算法通过学习历史流量数据的区域相关性特征和变化趋势特征,预测未来时刻路网流量的时空分布,从而为群智感知的任务调度提供了依据,能够有效提高群体协同感知的效率。同时论文提出了一种多维度车辆集合搜索方法,通过构建多维车辆关系网络来选择任务车辆,保证了备选集合的数量和质量。论文将算法策略与系统设计进行整合,来优化系统功能业务逻辑,提升交通态势感知服务的效率。论文以车联网群智感知技术为基础,针对车联网应用需求,搭建了交通态势感知服务系统,并对外开放群体协同感知、态势...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：116 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 论文主要工作
1.3 论文结构
1.4 本章小结
第二章 相关技术
2.1 车联网群智感知技术
2.1.1 车联网群智感知相关研究现状
2.1.2 本研究在车联网体系中的位置
2.2 交通态势预测算法
2.2.1 交通流量预测研究现状
2.2.2 循环神经网络原理
2.2.3 卷积神经网络原理
2.3 系统开发框架:SpringBoot、vue.js
2.4 面向资源的设计架构RESTful
2.5 本章小结
第三章 基于群体协同的交通态势感知服务系统需求分析
3.1 服务系统需求概述
3.1.1 典型应用场景
3.1.2 服务系统功能需求架构
3.1.3 服务系统的用户和生存周期
3.2 交通感知服务系统的功能性需求分析
3.2.1 任务发布机构功能需求分析
3.2.2 终端车辆功能需求分析
3.2.3 系统人员功能需求分析
3.3 交通感知服务系统的非功能性需求分析
3.3.1 安全性
3.3.2 易用性
3.3.3 可扩展性
3.4 本章小结
第四章 面向群智调度的路网流量预测算法
4.1 研究背景及意义
4.2 算法相关定义
4.3 趋势预测和空间重建算法
4.3.1 时间趋势预测算法
4.3.2 流量空间重构算法
4.4 CoSTNet流量预测算法描述
4.4.1 CoSTNet模型结构
4.4.2 优化目标和更新方程
4.4.3 CoSTNet算法预测步骤
4.5 实验结果及分析
4.5.1 实验数据处理
4.5.2 训练过程
4.5.3 实验结果及分析
4.6 本章小结
第五章 交通态势感知服务系统的总体设计
5.1 系统总体设计说明
5.1.1 总体设计架构
5.1.2 服务系统的功能与边界
5.2 核心功能模块设计
5.2.1 群智调度模块设计
5.2.2 态势计算模块设计
5.2.3 对象管理模块
5.2.4 用户交互模块设计
5.3 数据库设计
5.4 服务系统主要交互流程设计
5.4.1 群智感知任务调度流程
5.4.2 任务条件分解流程
5.4.3 任务车辆集合搜索流程
5.4.4 态势感知计算任务流程
5.5 接口设计
5.6 本章小结
第六章 交通态势感知服务系统功能详细设计
6.1 详细设计通用类说明
6.2 群智调度模块详细设计
6.2.1 群智调度中心关键类
6.2.2 感知任务管理模块关键类
6.2.3 任务发布机构关键类
6.3 态势计算模块详细设计
6.4 终端车辆管理模块详细设计
6.5 用户交互模块详细设计
6.5.1 用户交互平台架构设计
6.5.2 用户交互平台功能类说明
6.6 本章小结
第七章 交通态势感知服务系统功能测试与验证
7.1 测试环境
7.1.1 硬件环境
7.1.2 软件环境
7.1.3 测试工具
7.1.4 测试环境部署
7.2 功能测试与分析
7.2.1 测试用例表
7.2.2 典型测试用例
7.2.3 测试结果分析
7.3 本章小结
第八章 结束语
8.1 论文工作总结
8.2 未来工作展望
参考文献
附录1 缩略语表
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]车联网体系结构及感知层关键技术探析[J]. 李宗芹. 通讯世界. 2019(01)
[2]智能汽车人机协同控制的研究现状与展望[J]. 胡云峰,曲婷,刘俊,施竹清,朱冰,曹东璞,陈虹. 自动化学报. 2019(07)
[3]V2X车联网关键技术及应用[J]. 刘爽,吴韶波. 物联网技术. 2018(10)
[4]群智感知中基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制[J]. 杨玉仁,张书奎,龙浩,张力. 计算机应用研究. 2019(05)
[5]一种车联网环境下的城市车辆协同选路方法[J]. 吴黎兵,范静,聂雷,崔建群,邹逸飞. 计算机学报. 2017(07)
[6]车联网群智感知与服务[J]. 李静林,袁泉,杨放春. 中兴通讯技术. 2015(06)
[7]基于K最近邻算法的高速公路短时行程时间预测[J]. 王翔,陈小鸿,杨祥妹. 中国公路学报. 2015(01)
[8]车联网体系结构及其关键技术[J]. 李静林,刘志晗,杨放春. 北京邮电大学学报. 2014(06)
[9]车联网综述(英文)[J]. 杨放春,王尚广,李静林,刘志晗,孙其博. 中国通信. 2014(10)
[10]基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测[J]. 刘宗明,贾志绚,李兴莉. 华东交通大学学报. 2012(01)
博士论文
[1]基于移动出行数据挖掘的城市交通结构研究[D]. 朱小陆.北京邮电大学 2018
[2]车联网中面向环境感知的虚拟车行为关键技术研究[D]. 雷涛.北京邮电大学 2017
[3]城市交通流数据优化感知关键技术研究[D]. 张伟.大连理工大学 2015
[4]城市交通中智能车辆环境感知方法研究[D]. 王科.湖南大学 2013
[5]车联网环境下交通信息采集与处理方法研究[D]. 周户星.吉林大学 2013
硕士论文
[1]应用于辅助驾驶的行车环境检测研究[D]. 郝芳芳.河北科技大学 2019
[2]城市环境车联网数据分发协议的研究[D]. 张梦媛.西安电子科技大学 2018
[3]车联网环境下路网交通态势预测方法研究[D]. 王超.北京交通大学 2018
[4]基于群智感知的智能交通系统的研究与实现[D]. 张易丰.电子科技大学 2018
[5]城市交通中移动群体感知服务平台的研究与设计[D]. 宗文龙.北京邮电大学 2018
[6]面向智慧社区的M2M服务平台服务管理功能的设计与实现[D]. 高靓靓.北京邮电大学 2016
[7]车联网仿真系统对象代理模块的设计与实现[D]. 龙捷.北京邮电大学 2014
[8]基于浮动公交车的交通信息实时检测和公交车到站时间预测研究[D]. 沈旗.浙江大学 2007
本文编号：3023295
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：116 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 论文主要工作
1.3 论文结构
1.4 本章小结
第二章 相关技术
2.1 车联网群智感知技术
2.1.1 车联网群智感知相关研究现状
2.1.2 本研究在车联网体系中的位置
2.2 交通态势预测算法
2.2.1 交通流量预测研究现状
2.2.2 循环神经网络原理
2.2.3 卷积神经网络原理
2.3 系统开发框架:SpringBoot、vue.js
2.4 面向资源的设计架构RESTful
2.5 本章小结
第三章 基于群体协同的交通态势感知服务系统需求分析
3.1 服务系统需求概述
3.1.1 典型应用场景
3.1.2 服务系统功能需求架构
3.1.3 服务系统的用户和生存周期
3.2 交通感知服务系统的功能性需求分析
3.2.1 任务发布机构功能需求分析
3.2.2 终端车辆功能需求分析
3.2.3 系统人员功能需求分析
3.3 交通感知服务系统的非功能性需求分析
3.3.1 安全性
3.3.2 易用性
3.3.3 可扩展性
3.4 本章小结
第四章 面向群智调度的路网流量预测算法
4.1 研究背景及意义
4.2 算法相关定义
4.3 趋势预测和空间重建算法
4.3.1 时间趋势预测算法
4.3.2 流量空间重构算法
4.4 CoSTNet流量预测算法描述
4.4.1 CoSTNet模型结构
4.4.2 优化目标和更新方程
4.4.3 CoSTNet算法预测步骤
4.5 实验结果及分析
4.5.1 实验数据处理
4.5.2 训练过程
4.5.3 实验结果及分析
4.6 本章小结
第五章 交通态势感知服务系统的总体设计
5.1 系统总体设计说明
5.1.1 总体设计架构
5.1.2 服务系统的功能与边界
5.2 核心功能模块设计
5.2.1 群智调度模块设计
5.2.2 态势计算模块设计
5.2.3 对象管理模块
5.2.4 用户交互模块设计
5.3 数据库设计
5.4 服务系统主要交互流程设计
5.4.1 群智感知任务调度流程
5.4.2 任务条件分解流程
5.4.3 任务车辆集合搜索流程
5.4.4 态势感知计算任务流程
5.5 接口设计
5.6 本章小结
第六章 交通态势感知服务系统功能详细设计
6.1 详细设计通用类说明
6.2 群智调度模块详细设计
6.2.1 群智调度中心关键类
6.2.2 感知任务管理模块关键类
6.2.3 任务发布机构关键类
6.3 态势计算模块详细设计
6.4 终端车辆管理模块详细设计
6.5 用户交互模块详细设计
6.5.1 用户交互平台架构设计
6.5.2 用户交互平台功能类说明
6.6 本章小结
第七章 交通态势感知服务系统功能测试与验证
7.1 测试环境
7.1.1 硬件环境
7.1.2 软件环境
7.1.3 测试工具
7.1.4 测试环境部署
7.2 功能测试与分析
7.2.1 测试用例表
7.2.2 典型测试用例
7.2.3 测试结果分析
7.3 本章小结
第八章 结束语
8.1 论文工作总结
8.2 未来工作展望
参考文献
附录1 缩略语表
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]车联网体系结构及感知层关键技术探析[J]. 李宗芹. 通讯世界. 2019(01)
[2]智能汽车人机协同控制的研究现状与展望[J]. 胡云峰,曲婷,刘俊,施竹清,朱冰,曹东璞,陈虹. 自动化学报. 2019(07)
[3]V2X车联网关键技术及应用[J]. 刘爽,吴韶波. 物联网技术. 2018(10)
[4]群智感知中基于社交属性及有效用户计算的任务分发机制[J]. 杨玉仁,张书奎,龙浩,张力. 计算机应用研究. 2019(05)
[5]一种车联网环境下的城市车辆协同选路方法[J]. 吴黎兵,范静,聂雷,崔建群,邹逸飞. 计算机学报. 2017(07)
[6]车联网群智感知与服务[J]. 李静林,袁泉,杨放春. 中兴通讯技术. 2015(06)
[7]基于K最近邻算法的高速公路短时行程时间预测[J]. 王翔,陈小鸿,杨祥妹. 中国公路学报. 2015(01)
[8]车联网体系结构及其关键技术[J]. 李静林,刘志晗,杨放春. 北京邮电大学学报. 2014(06)
[9]车联网综述(英文)[J]. 杨放春,王尚广,李静林,刘志晗,孙其博. 中国通信. 2014(10)
[10]基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测[J]. 刘宗明,贾志绚,李兴莉. 华东交通大学学报. 2012(01)
博士论文
[1]基于移动出行数据挖掘的城市交通结构研究[D]. 朱小陆.北京邮电大学 2018
[2]车联网中面向环境感知的虚拟车行为关键技术研究[D]. 雷涛.北京邮电大学 2017
[3]城市交通流数据优化感知关键技术研究[D]. 张伟.大连理工大学 2015
[4]城市交通中智能车辆环境感知方法研究[D]. 王科.湖南大学 2013
[5]车联网环境下交通信息采集与处理方法研究[D]. 周户星.吉林大学 2013
硕士论文
[1]应用于辅助驾驶的行车环境检测研究[D]. 郝芳芳.河北科技大学 2019
[2]城市环境车联网数据分发协议的研究[D]. 张梦媛.西安电子科技大学 2018
[3]车联网环境下路网交通态势预测方法研究[D]. 王超.北京交通大学 2018
[4]基于群智感知的智能交通系统的研究与实现[D]. 张易丰.电子科技大学 2018
[5]城市交通中移动群体感知服务平台的研究与设计[D]. 宗文龙.北京邮电大学 2018
[6]面向智慧社区的M2M服务平台服务管理功能的设计与实现[D]. 高靓靓.北京邮电大学 2016
[7]车联网仿真系统对象代理模块的设计与实现[D]. 龙捷.北京邮电大学 2014
[8]基于浮动公交车的交通信息实时检测和公交车到站时间预测研究[D]. 沈旗.浙江大学 2007
本文编号：3023295
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3023295.html
