本课题的研究工作是结合导师科研课题“高速公路联网关键技术—交通流分布特征信息采集与应用”展开的。近年来,智能交通的研究得到了广泛的关注,交通信息采集与数据融合处理技术正逐渐成为智能交通系统的热点,同时也成为智能交通系统能否最终实现社会化综合应用的首要问题。本文在查阅大量参考文献的基础上,论述了国内外智能交通中车辆信息采集技术的发展历史和现状,针对我国道路交通现实情况,结合现有的交通管理体系,提出了基于DSP的利用多超声传感器及数据融合技术的车辆信息采集方案。利用多个超声波传感器组成传感器阵列对行驶车辆的几何参数进行动态扫描,在DSP平台上采用多传感器数据融合算法D-S证据理论,对多个传感器采集的数据进行融合,将融合结果上传至上位机,由上位机分析行驶车辆的车长、车宽、车高、车速。整个系统在结构上分为三部分:传感器采集阵列、DSP融合模块、上位机.传感器采集阵列由多个超声波采集模块构成,超声波采集模块由AT89S52单片机控制收发同体的超声传感器进行超声波的发射、接收,从不同角度实时采集道路截面运动车辆的信息。DSP融合模块是以TI公司的TMS320VC5509DSP及其外围扩展电路为硬件平台,以D-S证据理论为融合算法的软、硬件结合的高速数据处理模块。上位机是PC机,PC机运行数据分析软件,得到较准确车长、车宽、车高、车速的信息,并将分析结果以表格或者电子地图的形式显示出来。三个模块之间相互通信构成一个整体,DSP融合模块与各个超声波采集模块之间采用485通信,与上位机之间采用以太网通信。本文给出了一个利用DSP以及多传感器信息融合技术采集车辆信息的基本方案,给交通信息采集带来了一些新特性。它不仅可以作为开发交通信息采集系统的一个参考,同时也可为后续的开发应用积累经验。