摘要：由于现有行人路网的基础数据中缺失属性信息,造成行人导航无法满足个性化需求,影响了行人出行的舒适度与安全性。将路网分为平路与坡路两类,提出了一种基于智能手机的行人路网坡度属性检测方法。首先,基于智能手机传感器数据,采用机器学习算法实现对坡度属性的检测。其次,通过数据融合与地图匹配,得到带有属性信息的行人路网数据。最后,对该数据投票与修正并进行可视化。方法最终达到了97.3%的属性检测精度,表明了本文方法的有效性。所得路网数据可为个性化导航提供数据基础。

摘要：为应对无线网络通信路径耦合性和相互干扰的问题,提高无线网络通信性能,提出应用于城市环境车用自组织网络的多路径通信路由协议。根据城市环境道路网络特点,建立车用自组织网络多路径通信干扰模型;在此基础上提出基于交叉路口优化多路径通信路由,交叉路口附近的数据包基于多路径策略转发。实验结果表明,该多路径路由机制减少了数据冗余,有效避免数据碰撞,较大程度提高网络的数据包投递率并降低端到端延迟。

摘要：环保、安全是交通运输领域备受关注的两大重要问题,智能交通系统(ITS)是解决这两大问题的一种有效方法。公路列车(Road Train)系统作为车用自组织网络(VANETs)在ITS领域的一个特殊应用,通过车车协同,整个公路列车队中,除头车由驾驶员驾驶,其他车辆都受头车发送的控制数据控制其自动驾驶。该系统集成了微电子技术、网络通信技术、多传感器集成技术以及车辆自动控制技术,旨在提高交通运输的安全性以及减少其所带来的环境污染,同时增加驾驶舒适性,其核心思想是通过车车通信的方式实现车辆之间的列队协同列队行驶。首先介绍了公路列车系统的概念,分析了公路列车系统的优点,提出了公路列车系统的体系框架结构,深入讨论了公路列车系统中所包含的关键技术,最后对公路列车系统进行了总结。

摘要：为了提高城市场景车用自组织网络通信的高效性,提出了基于道路网络连通性和交叉路口的路由协议。通过分析城市场景车用自组织网络的特征,构建基于道路交通网络连通概率模型,并根据该模型选择连续道路交叉路口构成最优路径;数据包沿这条最优路径传输,道路段内采用优化的地理转发策略传输数据包;为了应对无线信号在交叉路口拐角处急剧衰减引起的链路突然断裂,选择最佳的队列头负责交叉路口拐角处数据包的有效转发。仿真结果表明,该路由协议能够有效增强网络的稳定性,提高网络性能,并减小路由断裂事件。

摘要：针对传统道路检测方法成本高、检测周期长,无法满足城市道路大规模、短周期检测需求的问题,本文设计了一种轻量化车载道路病害数据获取设备,并提出了基于轻量化车载设备的道路病害检测方法。该设备质量小、成本低,可简易、快速地安装在小汽车、公共汽车等城市常见车辆上,能够同步收集惯性数据、图像、GPS定位信息等数据。基于轻量化车载设备在城市道路上采集道路图片数据并构建数据集,然后建立深度学习模型对其进行训练和评估,检测和识别道路病害,正确率达82.54%,能够满足城市道路日常巡检的要求。