原文传递
基于AMR传感器的智能交通系统关键信息检测
| 论文题名： | 基于AMR传感器的智能交通系统关键信息检测 |
| 关键词： | AMR传感器;智能交通系统;信息检测;模糊数据融合算法 |
| 摘要： | 近年来，伴随着社会经济的快速增长，道路拥堵、交通事故、环境污染和能源短缺等已成为我国各大城市共同面临的交通相关问题。各大城市中心城区都毫无例外地承受着不断加剧的交通问题的困扰，严重制约了城市的进一步发展。因此，缓解中心城区的交通拥挤、减少交通事故、节约能源、提高道路的通行能力已成为城市发展的当务之急。而采用先进的数据检测手段，实现对交通信息参数有效、准确、实时的检测，是智能交通系统（ITS）优化交通组织、解决城市交通问题的关键所在。目前固定式交通流检测技术是应用最为广泛的技术，其交通流检测产品包括地感线圈检测器、超声波检测器、红外检测器、微波检测器和视频车辆检测器等。而地感线圈因其较低的价格，成为应用最为广泛的检测器。然而其安装、修理过程却很繁琐，且会对道路造成一定的破坏。同时实时性弱、检测精度低等缺点是地感线圈检测方案最大的不足。 本文构建了一个基于AMR（各向异性磁阻）传感器的无线网络车辆信息检测系统，可有效避免大部分检测器的不足。该系统对交通信息实现实时采集与统计，可获取的交通信息有车辆类型、车速、交通流量、行驶方向、车头时距、道路占有率等，为智能交通系统提供了丰富的关键交通信息参数。但系统对检测器检测到的地磁波形的准确性要求很高，波形检测是否准确将影响到车型判别的有效性。系统主要由三个功能模块组成，即AMR地磁检测器节点、检测器专用路由、路口或路段采集中心。检测器节点检测车辆引起的地磁强度变化，处理后经专用路由传送到采集中心通过交通数据管理软件的分析和车型判别算法处理后获取交通信息参数。 其次，本系统应用了一种新的模糊数据融合算法实现对车辆类型的判别。该算法具备基值自动更新机制，体现较强鲁棒性的同时，也解决了外部干扰导致的基值失效的问题，保证了检测器的高灵敏度。算法采用高斯型隶属函数对从检测波形提取的特征参数进行描述，然后结合相应的数据融合公式，获取模糊数据融合的结果。最后，根据最大隶属度原则分析融合结果，确定检测车辆所属车型。经过实际测试本系统对车型判别有98％的判别准确率。 最后，本文介绍了整个系统的设计方案，包括硬件系统的组成及软件的整体架构、数据通讯协议以及系统管理软件的操作界面等。也通过实例阐述了车型的判别过程，根据误判车型的出现频率，对系统的判别车型性能进行了评估。 |
| 作者： | 盛权 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 徐建闽;黄辉先 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湘潭大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
