13、智能交通系统中的数据处理与车辆定位技术

智能交通系统中的数据处理与车辆定位技术

在当今的智能交通系统领域，数据处理和车辆定位技术是至关重要的组成部分。它们不仅关系到交通的高效运行，还对交通安全和服务质量有着深远的影响。下面将详细介绍基于模糊集的二阶不确定性软融合、现代有轨电车的车辆定位方法以及高速公路分流点的动态路径选择模型。

基于模糊集的二阶不确定性软融合

在弱知识环境下，来自广义或普遍传感器的二阶不确定性问题是一个挑战。基于模糊集的新方法聚焦于解决这类问题，能够获得连贯的决策结果。与传统的模糊方法相比，模糊集理论具有更强的通用性，因为它可以描述软数据，所以在处理决策和软融合问题时更加高效和强大。

现代有轨电车的车辆定位方法

现代有轨电车作为一种新型的城市交通工具，具有绿色环保、运量适中、乘坐舒适、成本低和建设周期短等优点，受到了许多城市的关注。车辆定位系统是现代有轨电车交通调度和智能控制的重要组成部分，其性能取决于车辆定位方案和无线通信方案的选择。

轨道交通车辆定位方案

轨道交通车辆定位方案的选择主要包括定位系统方案和无线通信方案两个方面。
- 定位方法 ：车辆定位方法有轨道电路、应答器、里程计、电子地图、GPS、惯性导航、航位推算等。目前，单一的车辆定位方法无法满足需求，主要采用组合定位方式，如GPS/ODO组合定位、DR/GPS/MM组合定位、GPS/GLONASS组合定位等。
- 无线通信方案 ：常见的无线通信方案有以下几种：
- 基于GSM - R网络的车辆定位 ：车辆终端设备获取位置数据和基站信号强度，经过数据处