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kangyi123

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魏武博士已在中国科学等国内外重要学术期刊和国际会议上发表论文50余篇,被世界三大检索收入的论文为33篇,其中被SCI收录3篇,EI收录19篇,ISTP收录11篇。博士论文标题为《智能交通系统关键技术研究----图像处理、模式识别和智能控制技术》。博士后出站报告标题为《城市交通信号智能控制方法研究》。2002年在电子工业出版社出版其译作《Network+网络管理员全息教程》。提出了多项理论和技术创新,在国内外产生了重大影响。主要论文包括:[1] WeiWu, Jean Bosco Mbede, Huang Xinhan and Zhang Y Neuro-fuzzy and Model-basedMotion Control among Dynamic Obstacles for Mobile R 中国科学 F辑, pp14 -30, V46(1), 2003(SCI 和EI检索)[2] WuWEI, Jean Bosco MBEDE, and Qisen ZHANG Fuzzy Sensor-Based Motion Control amongDynamic Obstacles for Intelligent Rigid-Link Electrically Driven ArmM Journal of Intelligent and Robotics Systems (Kluwer), V 30(1), pp 49-(SCI 和EI检索)[3] JeanBosco Mbede, Wu Wei, Qisen Z Fuzzy and Recurrent Neural Network MotionControl among Dynamic Obstracles for Robot M Journal of Intelligentand Robotics Systems (Kluwer), V 30(2), 2001, pp 155- (SCI 和EI检索)[4] WeiWu, Jean Bosco Mbede, and Huang X Fuzzy and Robust Control System ofIntelligent RLED Arm Manipulators for Dynamic Obstacles, Control Theory andApplications, 18(6), 2001 (EI检索)[5] WuWei, Qisen Zhang, Jean Bosco Mbede, and Xinhan H Research on Path Planningfor Mobile Robot Among Dynamic Obstacles, Joint 9th IFSA World Congress and20th NAFIPS International Conference Vancouver, Canada, July 2001, Volume: 2,p763- (EI和ISTP检索)[6] WuWei, Sheng Zen, Xianyong G Fuzzy and Neural Network Control System ofIntelligent RLED Arm Manipulators for Dynamic Obstacles, 2001 IEEE, The 10thInternational Conference on Fuzzy Systems, Melbourne, Australia, D, 2001, (EI和ISTP检索)[7] WuWei , J B Mbede Yi Z Neuro-fuzzy Motion Control for Mobile R 2002International Joint Conference on Neural Networks, HI, USA, May (EI和ISTP检索)[8] WuWei , J B Mbede Yi Z Neuro-fuzzy Motion Control for Mobile R 2002International Joint Conference on Neural Networks, HI, USA, May 2002(EI和ISTP检索)[9] WeiWu, Zhang Y FL-FN-MOGA Based Traffic Signal C Journal of SystemEngineering and Electronics, 13(2), 2003, P63- (EI检索)[10] WeiWu, Zhang Yi, Song Jingyan, Zhang Z A method of traffic signal control basedon Fuzzy logic and Genetic Algorithms for multi- IEEEinternational conference on Systems, Man, and Cybernetics, Arizona, USA, O 2001(EI和ISTP检索)[11] WuWei and Yi Z FL-FN Based Traffic Signal C 2002 IEEE InternationalConference on Fuzzy Systems, HI, USA, May (EI和ISTP检索)[12] WuWei, Mingjun W Traffic Signal Control Using Fuzzy And Neural N The8th International Conference on neural information processing N, 2001, Shanghai, China(EI和ISTP检索)[13] WeiWu, Huang Xinhan, Wang Min, and Song Y An Automatic System of VehicleNumber-Plate Recognition based on Neural N Journal of SystemEngineering and Electronics, 12(2), 2001, P63- (EI检索)[14] WuWei, Yuzhi Li, Mingjun Wang, Zhongxiang H Research on number-platerecognition based on neural Neural Networks for Signal Processing XI, Proceedings of the 2001 IEEE Signal Processing Society Workshop, Washington DC, USA, O 2001,P529 –538(EI和ISTP检索)[15] WuWei, Qisen Zhang, and Mingjun W A Method of Vehicle Classification UsingModels and Neural Networks, IEEE ’2001 International conference on Semiannual Vehicular Technology VTC2001 Spring Conference, I May 2001, volume: 4, p3022- (EI和ISTP检索)[16] 魏武、黄心汉、张起森、王敏 一种基于垂直边界字符特征的车牌定位方法,中国公路学报,V 13(4), 2000,P88~P (EI检索)[17] WeiWU, Zhang Yi, Zhang Zuo, and Song Jingyan Traffic Signal Control using Fuzzylogic and MOGA Journal of Tsinghua Science and T (EI检索)[18] WEIWu, HUANG Xinhan, WANG Min, and LI W A Method of Road-Traffic ParameterDetection Using Optical S SPIE: International Conference on Sensors andControl Techniques, Wuhan P R China, June 2000, p469- (EI和ISTP检索)[19] WuWei, Mingjun Wang, Zhongxiang H An automatic method of location fornumber-plate using color IEEE Signal Processing Society 2001 IConference on Image Processing, Thessaloniki, Greece O,2001, P782- (EI和ISTP检索)[20] HuangXinhan, Wei Wu and Wang M Intelligent control of signal on urban roadintersection based on fuzzy and neural networks, International Journal ofAdvances in Systems Science and A V1(2),pp124-[21] WeiWu, Huang Xinhan and Wang M The Vehicle Recognition and Classification basedon computer vision and neural networks, International Journal of Advances inSystems Science and A V1(1),pp112-[22] WuWei, Qisen Zhang, Jean Bosco Mbede, and Xinhan H Path Planning for MobileRobot Among Dynamic Obstacles and Its 3D Simulation, EUROIMAGE 2001International conference on Augmented, Virtual Environments and Three-DimensionalImaging, Mykonos, Greece, May, [23] WuWei, Jean Bosco Mbede, and Xinhan H Fuzzy and Robust Motion Control amongDynamic Obstacles for Intelligent RLED Arm Manipulators,4th Asian Conference on Roboticsand its Applications, June 2001, S[24] WuWei, Yi Z Traffic Signal Control Based on Agent and FL-MOGA 10th ITSworld congress, USA,A [25] WuWei, Yi Zhang, Jinyang Shong, Zuo Z Traffic Signal Control in IntersectionUsing Fuzzy Logic C Third International Conference on Information,Communications & Signal Processing (ICICS 2001), O, 2001, S[26] 魏武、张起森、王明俊、黄中祥 基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法 模式识别与人工智能,V14(1), 2001,P123~P[27] WEIWu, WANG M Fuzzy-Logic-Based Traffic Signal Control at I The4th World Congress on Intelligent Control and Automation, [28] 魏武、张起森、王明俊、黄中祥 一种基于模糊逻辑的交通信号控制方法研究 中国运输工程学报 1(2), 2001, P99~P[29] 魏武、张起森、黄心汉一种基于多传感器的交通监控系统智能接口,长沙交通学院学报,V 16(3), 2000,P72~P[30] 魏武、张起森、王明俊、黄中祥一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法控制与决策2001年会,2001年5月[31] WeiWu, Huang Xinhan, Wang Min and Zhang Q A Method of vehicle speed detectionbased on computer vision, Journal Southeast University (English Edition),V16(2), P117-[32] 魏武、张起森、王明俊、黄中祥 一种基于模板匹配的车牌识别方法,中国公路学报,V 14 (1),2001,P104~P[33] 魏武、张起森、王明俊、黄中祥基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测信息与控制, V30(3), 2001,P257~P[34] 魏武、张起森、黄心汉车牌识别的分布式结构处理方法研究,长沙交通学院学报, V 16(2), 2000,P77~P[35] WEIWu(魏武), ZHANGQisen(张起森), ZHENGJianlong(郑健龙), andHUANG X A Method of Chinese Number-Plate Recognition using ColorF 6th International Conference on Applications of Advanced Technologiesin Transportation E Singapore,June 2000,p287-[36] WEIWu, WANG M DETECTION OF VEHICLE SPEED BASED ON IMAGE PROCESSING The 4thWorld Congress on Intelligent Control and Automation, [37] 魏武、郑健龙、张建仁等 Status Detecting ofVehicle /Pedestrian/ Driver and Assistant Driving & Vehicle IncidentP 第15届国际华人交通运输年会,2002[38] JeanBosco MBEDE, Wu WEI, Xinhan HUANG, Min WANG INTELLIGENT SYSTEM OF CHINESENUMBER-PLATE RECOGNITION Revised for IEEE Transaction on IntelligentTransportation S[39] WeiWu, Wang M Research on Traffic Signal Control Based on IntelligenceT The IEEE 6th International Conference On Intelligent TransportationSystems Shanghai, China, October 12-15, 2003[40] WeiWu, Wang MToll Collection Based on Networks and it’s Key Techniques in C The IEEE 6th International Conference OnIntelligent Transportation Systems Shanghai, China, October12-15, 2003[41] WeiWu, Wang M DETECTION OF VEHICLE SPEED BASED ON IMAGE PROCESSING 2003 IEEE INERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINELEARNING,October12-15, 2003[42] HONG-YUANFU Wei Wu, A Method of Vehicle Classification U 2003 IEEE INERNATIONAL CONFERENCE OF MACHINELEARNING,October12-15, 2003(已录用)[43] 魏武、黄心汉、张起森、胡列格高速公路“一卡通”收费系统研究,系统工程, V 18 (1)2000,P55~P[44] 魏武、黄心汉、张亚平我国未来交通量观测站的系统设计,中南公路工程,V 25 (1),2000,P57~P[45] 魏武、黄心汉、张起森高速公路电子收费系统(ETC)及其应用前景,中南公路工程,V 24 (4), 1999,P48~P[46] 魏武、王明俊GPS 及其在智能交通系统中的应用前景,国外公路, V 18 (6),1998,P28~P[47] 魏武等Network+网络管理员全息教程电子工业出版社2002年(译著,已出版)[48] 魏武等 机器人智能控制理论与方法电子工业出版社 (著,待出版)

有关智能交通系统的论文选题怎么写

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di嘟嘟噜

用PLC实现智能交通控制 1 引言 据不完全统计,目前我国城市里的十字路口交通系统大都采用定时来控制(不排除繁忙路段或高峰时段用交警来取代交通灯的情况),这样必然产生如下弊端:当某条路段的车流量很大时却要等待红灯,而此时另一条是空道或车流量相对少得多的道却长时间亮的是绿灯,这种多等少的尴尬现象是未对实际情况进行实时监控所造成的,不仅让司机乘客怨声载道,而且对人力和物力资源也是一种浪费。 智能控制交通系统是目前研究的方向,也已经取得不少成果,在少数几个先进国家已采用智能方式来控制交通信号,其中主要运用GPS全球定位系统等。出于便捷和效果的综合考虑,我们可用如下方案来控制交通路况:制作传感器探测车辆数量来控制交通灯的时长。具体如下:在入路口的各个方向附近的地下按要求埋设感应线圈,当汽车经过时就会产生涡流损耗,环状绝缘电线的电感开始减少,即可检测出汽车的通过,并将这一信号转换为标准脉冲信号作为可编程控制器的控制输入,并用PLC计数,按一定控制规律自动调节红绿灯的时长。 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制,可知后者的最大优点在于减缓滞流现象,也不会出现空道占时的情形,提高了公路交通通行率,较全球定位系统而言成本更低。 2 车辆的存在与通过的检测 (1) 感应线圈(电感式传感器) 电感式传感器其主要部件是埋设在公路下十几厘米深处的环状绝缘电线(特别适合新铺道路,可用混凝土直接预埋,老路则需开挖再埋)。当有高频电流通过电感时,公路面上就会形成如图1(a)中虚线所形成的高频磁场。当汽车进入这一高频磁场区时,汽车就会产生涡流损耗,环状绝缘电线的电感开始减少。当汽车正好在该感应线圈的正上方时,该感应线圈的电感减到最小值。当汽车离开这高频磁场区时,该感应线圈电感逐渐复原到初始状态。由于电感变化该感应线圈中流动的高频电流的振幅(本论文所涉及的检测工作方式)和相位发生变化,因此,在环的始端连接上检测相位或振幅变化的检测器,就可得到汽车通过的电信号。若将环状绝缘电线作为振荡电路的一部分,则只要检测振荡频率的变化即可知道汽车的存在和通过。 电感式传感器的高频电流频率为60kHz,尺寸为 2×3m,电感约为100μH这种传感器可检测的电感变化率在3%以上[1,2]。 电感式传感器安装在公路下面,从交通安全和美观考虑, 它是理想的传感器。传感器最好选用防潮性能好的原材料。 (2) 电路 检测汽车存在的具体实现是在感应线圈的始端连接上检测电感电流变化的检测器, 并将之转化为标准脉冲电压输出。其具体电路图由三部分组成:信号源部分、检测部分、比较鉴别部分。原理框图如图2所示, 输出脉冲波形见图1(b)。 (3) 传感器的铺设 车辆计数是智能控制的关键,为防止车辆出现漏检的现象,环状绝缘电线在地下的铺设我们设采取在每个车行道上中的出口地(停车线处)以及在离出口地一定远的进口的地方各铺设一个相同的传感器,方案如图3(以典型的十子路口为例),同一股道上的两传感器相距的距离为该股道正常运行时所允许的最长停车车龙为好。 3用PLC实现智能交通灯控制 1 控制系统的组成 车辆的流量记数、交通灯的时长控制可由可编程控制器(PLC)来实现。当然,也可选用其他种类的计算机作为控制器。本例选用PLC作为控制器件是因为可编程控制器核心是一台计算机,它是专为工业环境应用而设计制造的计算机。它具有高可靠性丰富的输入/输出接口,并且具有较强的驱动能力;它采用一类可编程的存储器,用于其内部存储程序,执行逻辑运算,顺序控制,定时,计数与算术操作等面向用户的指令,并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程;它采用模块化结构,编程简单,安装简单,维修方便[3]。 利用PLC,可使上述描叙的各传感器以及各道口的信号灯与之直接相连,非常方便可靠。 本设计例中,PLC选用FX2N-64,其输入端接收来自各个路口的车辆探测器测得的输出标准电脉冲,输出接十字路口的红绿信号交通灯。信号灯的选择:在本例中选用红、黄、绿发光二极管作为信号灯(箭头方向型)。 2 车流量的计量 车流量的计量有多种方式: (1) 每股行车道的车流量通过PLC分别统计。当车辆进入路口经过第一个传感器1(见图3)时,使统计数加1,经过第二个传感器2出路口时,使统计数减1,其差值为该股车道上车辆的滞留量(动态值),可以与其他道的值进行比较,据此作为调整红绿灯时长的依据。 (2) 先统计每股车道上车辆的滞留量,然后按大方向原则累加统计。如,将东西向的(见图3)左行、直行、右行道上的车辆的滞留量相加,再与其它的3个方向的车流量进行比较,据此作为调整红绿灯时长的依据。 (3) 统计每股车道上车辆的滞留量后按通行最大化原则(不影响行车安全的多道相向行驶)累加统计。如,东、西相向的2个左行、直行、右行道上的车辆的滞留量全部相加,再与南北向的总车流量进行比较,据此作为调整红绿灯时长的依据(下面的例子就是按此种方式)。 以上计算判别全部由PLC完成。可以把以上不同计量判别方式编成不同的子程序,方便调用。 3 程序流程图 本例就上述所描述的车流量统计方式,就图3中的十字路口给出一例PLC自动调整红绿灯时长的程序流程图如图5所示,其行车顺序与现实生活中执行的一样[4],只是时间长短不一样。 (1) 当各路口的车辆滞留量达一定值溢满时(相当于比较严重的堵车),红绿灯切换采用现有的常规定时控制方式; (2) 当东、西向路口的车辆滞留量比南、北向路口的大时(反之亦然),该方向的通行时间=最小通行定时时间+自适应滞环比较增加的延时时间(是变化的),但不大于允许的最大通行时间。其中最小定时时间是为了避免红绿灯切换过快之弊;最大通行时间是为了保障公平性,不能让其它的车或行人过分久等。进一步的说明在后面的注释中。 (3) 自适应滞环比较(本例的核心控制规律)增加的时间的确定若东、西向车辆滞留量≥南、北向一个偏差量σ(如30辆车或其它值)时,先让东、西向的左转弯车左行15s(定时控制,值可改),再让直行车直行30s(直行时间的最小值,值可改)后再加一段延时保持,直至东、西向的车辆滞留量比南、北向的车辆滞留量还要少一个偏差量σ,才结束该方向的通行,切换到其它路上,否则一直延时继续通行下去,直至到达最大通行时间而强制切换。滞环特性如图6所示。实际应用时σ的值需整定,过小则导致红绿灯切换过频,过大又不能实现适时控制。 4 流程图注释 (1) 流程图中的15s、30s、75s等时间分别为交管部门定的车辆左转弯时间、直行最小时间、允许的最大通行时间;σ为车流量的偏差量。以上值及其4个路口车流量的满溢值均可在程序初始化中任意更改。 (2) 车辆左转弯是造成交通堵塞很重要的一个方面,应加以适当限制,故车辆左转弯始终采用最小定时控制,以减小系统的复杂程度,提高可靠性。 (3) 车辆通行的时间中包含绿、黄灯闪烁的时间,红、黄、绿各灯的切换与现用的方式相同,不再赘述。 (4) 人行道的红绿灯接线与现用的方式相同,其绿灯点亮的时刻与该方向车辆直行绿灯点亮的时刻同步一致,但要较车辆直行绿灯提前熄灭,采用定时控制,如绿灯定时亮18s。其目的是不让右转弯车辆过分受人行道灯的限制。若人车分流,右转弯车辆不受限制。较简单,流程图中略。 (5) 车流量的计量是不间断的,与控制呈并行关系,该系统属多任务处理,编程尤其应注意。 4 结束语 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制,可知后者的最大优点在于减缓滞流现象,也不会出现空道占时的情形,提高了公路交通通行率,较全球定位系统而言成本更低,特别适合繁忙的、未立交的交通路口,更适合于四个以上的路口,也可方便连网。 参考文献 [1] 黄继昌等 传感器工作原理及应用实例[M] 北京:人民邮电出版社, [2 ]张万忠 可编程控制器应用技术[M] 北京:化学工业出版社, [3] 英RJ索尔特 道路交通分析与设计[M] 张佐周等译 北京:中国建筑工业出版社, 不是很完整,您可以拿去做借鉴, 希望对您有帮助。
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faith&99

关键词:城市交通 规划 一、充分认识优先发展城市公共交通的重大意义 城市公共交通是由公共汽车、电车、轨加强城市公共交通的科学基础和应用研究,推动以智能交通为重点的城市公共交通行业科技进步。要利用高新技术对传统/html/Constructs/20090316/html
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