新一代智能化交通控制系统关键技术及其应用

作者:杨兆升

页数:431

出版时间:2008-12

价格:50.00元

isbn号码:9787113095253

具体描述

《新一代智能化交通控制系统关键技术及其应用》总结了作者近年来的科学研究成果，书中所提出的许多理论、模型及方法是智能运输系统理论研究的最新成果。该书主要内容包括：交通控制系统的产生、发展以及我国新一代智能化交通控制系统结构框架及其主要研究内容；大范围战略交通控制系统框架结构、多源交通决策信息融合与交通状态判别技术、大范围战略交通控制模型和算法；控制子区动态划分与合并技术及混合交通智能控制策略及实施技术；多目标智能控制技术及其在新一代智能化交通控制系统中的应用；完成了大范围战略交通控制系统软件及区域交通协调控制系统软件的需求分析、系统设计和集成测试，并进行了新一代智能化交通控制系统工程应用。

新一代智能化变通控制系统（Novel Intelligent Traffic Control System，简称NITCS）是智能运输系统（ITS）的核心研究领域，其理论也是智能运输系统的基础理论。NITCS主要实现对机动车流动态分配、实时控制、科学管理等功能，从而达到提高城市道路服务水平的目的。

用户评价

这本书在探讨智能化解决方案时，展现出一种罕见的批判性思维。它没有盲目追捧任何单一的技术方案，而是非常坦诚地指出了当前“智能化”在落地过程中面临的现实瓶颈，比如数据孤岛问题、算法的黑箱特性以及系统安全与隐私保护的伦理困境。这使得本书的价值远超出了技术指导范畴，上升到了行业规范和政策制定的层面。比如，它对城市交通控制系统中，如何在保证关键基础设施安全的前提下，实现跨部门数据共享的机制设计提出了建设性的意见。这种对“如何做对”而非仅仅“如何做”的执着探究，让读者能够更全面地理解推动下一代智能交通系统建设所需要的综合性资源投入和社会共识构建。读完这些章节，我感觉自己不仅掌握了一套工具，更建立起一套审视和评估新技术的批判性框架。

阅读这本书的过程中，我体会到一种扎实的工程美学。它成功地将那些晦涩难懂的数学模型和复杂的计算过程，转化成了清晰可操作的系统架构图和流程。特别是关于交通状态的实时感知与预测部分，作者展示了如何利用异构传感器数据进行有效的融合与清洗，并在此基础上构建高精度的时空预测模型。书中对卡尔曼滤波、粒子滤波等经典状态估计方法在交通数据噪声抑制上的应用进行了细致入微的解读，这对于那些在实际项目中饱受数据质量困扰的实践者来说，无疑是一场及时雨。更难能可贵的是，作者没有停留在对现有成熟技术的简单罗列，而是对未来传感器技术的发展趋势，比如利用毫米波雷达和高精度地图进行深度耦合的可能性，进行了富有洞察力的推测和论证。这本书的行文风格偏向于技术手册的严谨，但其内容深度足以媲美顶级学术专著。

翻开这本书，首先被其广阔的视野和前瞻性所吸引。它不仅仅关注了“控制”这个传统核心议题，更将目光投向了构建一个更加人性化、更具韧性的未来出行生态系统。我对其中关于“人本交通”与智能化融合的章节印象最为深刻。作者并未将驾驶员视为需要被约束的对象，而是将其视为系统中的一个重要决策节点，探讨了如何通过信息交互和诱导，实现人车关系的和谐共存。书中对V2X（车路协同）技术在提升交通流效率和保障个体安全上的潜力进行了非常深入的探讨，特别是关于边缘计算在低延迟决策中的作用分析，描绘了一幅未来智能网联汽车群协同作业的蓝图。这种将个体需求与宏观效率进行巧妙平衡的视角，体现了作者深厚的跨学科功底。它促使我们重新思考，智能交通的终极目标，绝不应只是为了让车跑得更快，而是要让人们的出行体验更顺畅、更安全、更可持续。

如果用一句话来概括我的感受，那就是这本书是连接“实验室理论”与“城市脉搏”之间最坚实的一座桥梁。它不仅详细介绍了前沿的算法，更重要的是，它深入剖析了如何将这些算法嵌入到现有的、往往是老旧的城市基础设施中去，实现平稳过渡和增量优化。作者在描述系统集成和迭代升级策略时，采取了一种极为务实的叙事方式，避免了脱离实际的宏大叙事。书中对于不同城市规模和交通结构下，智能化升级的成本效益分析，给出了非常详尽的量化模型，这对于决策层来说，具有极强的参考价值。对于想要深入了解智能交通技术如何真正转化为城市治理效能的读者而言，这本书提供了从底层逻辑到上层应用的全景式视图，其详实度和系统性，在同类书籍中是极为突出的。

这部著作的出版，无疑为当前交通工程领域注入了一股强劲的“智慧”之风。它深入剖析了如何利用人工智能、大数据等前沿技术，对日益复杂的城市交通流进行精细化管理与优化。我尤其欣赏作者在理论构建上的严谨态度，书中对于深度学习在交通信号控制中的应用案例分析，不仅仅停留在概念层面，而是辅以大量实际数据和算法细节的阐述，这对于希望从原理上理解并落地实施的工程师和研究人员来说，是极其宝贵的财富。例如，它对于多智能体强化学习在路网协同控制中的建模过程描述，逻辑清晰，层次分明，即便是初涉此领域的读者，也能循着作者的思路，逐步构建起自己的认知框架。书中对不同交通场景，如拥堵路段、突发事件响应等情景下，不同算法的适应性和局限性进行了深入的对比，使得读者在实际选择技术路线时，能够做出更为审慎和科学的判断。这种既有高度的理论深度，又不失实战指导价值的写作风格，使得本书超越了一般的技术手册，更像是一部面向未来的交通系统设计哲学指南。