【摘 要】
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随着城市化进程的加速,车辆已经成为了城市的主要组成部分。但随之而来的交通事故、环境污染和交通拥堵等问题也成为了当今社会的顽疾。而交通态势信息的准确获取,是解决上述
【机 构】
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哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院;
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随着城市化进程的加速,车辆已经成为了城市的主要组成部分。但随之而来的交通事故、环境污染和交通拥堵等问题也成为了当今社会的顽疾。而交通态势信息的准确获取,是解决上述问题的重要前提。本文针对传统交通流信息的获取方式中存在的问题,根据SARIMA模型和GARCH模型的离线预测方法,和遥感图像的在线观测方法,提出了一种基于卡尔曼滤波框架的交通态势联合感知策略。在此基础上,基于模糊推理系统和强化学习机理,实现了车辆高效路径规划。仿真实验表明,本文所提的方法能够有效提高交通流信息的估计精度,并大大提升车辆的通行效率。
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