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[導(dǎo)讀]在下述的內(nèi)容中,小編將會對智能交通的相關(guān)消息予以報道,如果智能交通或者說智慧交通是您想要了解的焦點之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在下述的內(nèi)容中,小編將會對智能交通的相關(guān)消息予以報道,如果智能交通或者說智慧交通是您想要了解的焦點之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、智能交通與傳感器

在市場情況不是很平穩(wěn),增長不是很快速的情況下,每一個企業(yè)都在思考如何提高生產(chǎn)效率。在機械化日益普及的今天,機器的動力不是電就是燃油,智能交通會在效率提升上大做文章。因此,能夠幫助車輛提高生產(chǎn)效率的智能位置傳感器將會有廣闊的發(fā)展前景。

此外,地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求是帶動傳感器增長不容忽視的力量。盡管目前中國經(jīng)濟處于溫和發(fā)展時期,但是隨著城鎮(zhèn)化步伐的加快,國內(nèi)交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將如雨后春筍般崛起,進而促使自動化產(chǎn)品和解決方案處于快速增長階段。尤其是在發(fā)展智慧城市的時代背景下,傳感器作為自動化產(chǎn)品的一部分將擁有非常廣闊的市場。

傳感器技術(shù)發(fā)展整體呈現(xiàn)高精度、微型化、集成化、數(shù)字化、聲表面波傳感器、微加工技術(shù)等特點。同時還將朝著加速開發(fā)新型材料、高可靠性、寬溫度范圍、微功耗及無源化的方向發(fā)展。多傳感器信息融合;MEMS技術(shù)進一步的發(fā)展;敏感材料與智能材料系統(tǒng)的應(yīng)用;納米機械裝置和傳感器、化學傳感器等新傳感器的不斷涌現(xiàn),未來傳感器產(chǎn)業(yè)將終將發(fā)成成為網(wǎng)絡(luò)化傳感器趨向。

二、智能交通之基于模型的實時決策支持

通過上面的介紹,想必大家對傳感器在智能交通中發(fā)揮的作用已經(jīng)具備了一定的認識。這部分,我們來看看智能交通中的決策支持。

決策支持工具應(yīng)提供定制化的關(guān)鍵評估指標,使得系統(tǒng)管理者可以快速的評估城市的交通運行質(zhì)量??梢蕴峁┙煌顩r的計算結(jié)果用于自適應(yīng)交通控制系統(tǒng),以提高檢測器數(shù)據(jù)丟失或損壞導(dǎo)致的影響。

為了提高穩(wěn)定性,有必要使得所有的交通控制、交通建模和交通工程相關(guān)的軟件使用同一個路網(wǎng)模型,這樣任何路網(wǎng)中的修改只需要操作一次。如果不同的軟件程序使用不同的供給模型的話,后期維護的成本和系統(tǒng)的穩(wěn)定性都將受到影響。因此關(guān)鍵是所有定義的供給模型都只需被定義一次即可同時用于多個軟件平臺中。

用于決策支持的基于模型的預(yù)測工具需要至少每5分鐘更新一次,才能幫助系統(tǒng)管理者更好的得出問題的決策。預(yù)測結(jié)果需要至少覆蓋未來30分鐘內(nèi)的交通演變,才能有助于分析交通問題的傳播情況。

預(yù)測本身需要考慮到已知的道路施工情況和交通事故。這意味著實時的宏觀模型需要在空間和時間上連續(xù)性的傳播由于事故或其他事件導(dǎo)致的交通瓶頸。

基于模型的預(yù)測需要來源于一個主路網(wǎng),該路網(wǎng)必須包含采集的歷史數(shù)據(jù),對于一個幾百萬人口的城市來說,可以每5分鐘預(yù)測至少300個交叉口和3000公里道路路網(wǎng)。

為了保證此類規(guī)模的路網(wǎng)可以進行快速的預(yù)測計算,實時模型必須為宏觀模型。當公交與私人小汽車共享路徑時,那么預(yù)測需要包含公交車輛的預(yù)計到達時間。

交通預(yù)測必須考慮到現(xiàn)有的檢測器數(shù)據(jù)。這意味著預(yù)測方法可以將現(xiàn)有模型擴展到預(yù)測層面,并且當前檢測的交通流量必須準確輸入到模型中。因此,不能簡單地將前一分鐘采集到數(shù)據(jù)與歷史趨勢數(shù)據(jù)進行對比,然后加載類似情況下的OD矩陣(從最接近的離線模型),最后使用當前交通的通行狀態(tài)運行路網(wǎng)仿真。這樣創(chuàng)建的模型往往不能真實反映實際情況。系統(tǒng)應(yīng)該盡可能使用公開的標準和協(xié)議,這使得系統(tǒng)具有更好的擴展性和兼容性。

經(jīng)由小編的介紹,不知道你對智能交通是否充滿了興趣?如果你想對智能交通有更多的了解,不妨嘗試度娘更多信息或者在我們的網(wǎng)站里進行搜索哦。

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