20、高效电子收费系统设计中的技术问题解析

高效电子收费系统设计中的技术问题解析

1. 引言

在当今信息社会,通信变得至关重要。人们可以使用各种设备和通信技术,在任何地方获取信息,即使是在移动环境中。车辆也是人们长时间停留的场所,除了安全应用外,其他网络应用可以为驾驶员和乘客的舒适感以及驾驶效率带来额外价值,包括提高出行便利性、交通流畅性和环境保护等方面。

过去二十年来,道路使用的支付方式受到了广泛关注。最近,信息和通信技术(ICT)的新进展促使全球研究人员开发自动收费系统,旨在避免在收费站进行手动支付,同时使管理部门能够实施减少拥堵和污染的收费方案。全球导航卫星系统(GNSS)在这些收费平台上的应用带来了重要进展。

道路使用收费系统有多种名称,最常见的是收费和道路使用者收费(RUC)。收费最初用于对特定道路基础设施的使用者收费,以收回建设、运营和维护成本;而道路使用者收费不仅是为了获取道路建设费用的收入,还旨在改变某些交通行为,以减少污染或拥堵。ICT的应用使收费过程自动化,引入了电子收费等术语。

过去,专用短程通信(DSRC)是道路收费自动化的关键技术。车辆通过收费站时,车载收发器会被检测到。但DSRC存在一些问题,如部署新道路时路边设备成本高(可扩展性问题),以及对收费道路对象的灵活性不足。因此,GNSS最近被认为是一个不错的替代方案。GNSS基于地理定位来确定车辆在收费区域或道路上的位置,并将信息发送到运营商的后台办公室以生成账单。欧盟正在推广欧洲电子收费服务(EETS),这是一个基于多种技术的互操作收费系统,其中卫星定位(GNSS)、使用蜂窝网络的移动通信(CN)和使用5.8 GHz微波频段的DSRC技术是关键要素。

目前,一些重要的电子RUC部署已经使用了GNSS。例如,

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值