城市交通控制中的数据采集研究综述

发布时间：2021-11-24 06:27

　　过去几十年来,城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展.作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础,交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性.数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战.本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法,分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变,指出它们给交通参数估计带来的变革.结合20世纪末出现的移动式检测技术,分析评述了对应的两种交通参数估计方法,即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响.针对近年来出现的固定式有标识检测数据,分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务.最后,分析指出我国未来交通控制研究的三个方向:一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级,二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域,三是交通参数研究理论与实践存在差异,如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化,交通流到达规律的变化,道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实... 

【文章来源】：交通运输系统工程与信息. 2020,20(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 用于交通控制的交通数据采集与处理
    1.1 固定式无标识检测数据
        1.1.1 线圈检测数据
        1.1.2 地磁检测数据
        1.1.3 微波检测数据
    1.2 移动式检测数据
    1.3 固定式有标识检测数据
2 讨论与研究展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法[J]. 阮树斌,王福建,马东方,金盛,王殿海.  浙江大学学报(工学版). 2018(05)
[2]城市路网交叉口检测器均衡布设优化方法[J]. 金盛,徐程,王殿海.  浙江大学学报(工学版). 2013(03)
[3]自动识别环境下车辆的出行矩阵估计新方法[J]. 孙剑,冯羽.  同济大学学报(自然科学版). 2011(12)
[4]单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型[J]. 金盛,王殿海,祁宏生.  交通运输系统工程与信息. 2010(01)
[5]路段排队最远点估计方法研究[J]. 祁宏生,王殿海.  交通与计算机. 2008(06)

博士论文
[1]基于自动车牌识别数据的城市道路行程时间估计[D]. 付凤杰.浙江大学 2017



本文编号：3515419