南京理工大学的多模式车路协同交通流控制与诱导

南京理工大学的交通工程系在《车路协同的多模式交通流控制与诱导》这个主题下，提出了车路智能协同系统的概念、工作原理、关键技术和应用举例，探讨了车路智能协同系统的发展现状和趋势。 车路智能协同系统是指利用无线通信、传感探测等技术，通过车辆与车辆、车辆与道路信息的交互和共享，实现车辆和道路基础设施之间的智能协同与配合，从而优化利用系统资源，提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。该系统通过实时获取车辆和道路信息，进行数据的传输和处理，将交通信息反馈给驾驶员和交通管理部门，从而实现交通流的控制和引导。 在车路智能协同系统中，关键技术包括车辆通信设备、基础设施建设、驾驶员辅助系统等。车辆通信设备用于车辆之间的信息交换和共享，基础设施建设包括道路设施和感知设备的建设，驾驶员辅助系统用于为驾驶员提供交通信息和辅助驾驶功能。 该系统的应用举例包括车辆智能导航、交通拥堵预测与调度、交通信号灯控制以及电子收费等方面。通过车辆智能导航，驾驶员可以根据实时交通状况选择最佳路线，减少路途时间和损耗。交通拥堵预测与调度则通过对数据的分析和处理，提前预测和调度交通拥堵，减少交通瓶颈和延误。交通信号灯控制则利用车辆和道路信息，动态调整信号灯的周期，优化交通流的通行效率。电子收费则通过车辆通信设备和收费系统的联动，实现无感支付和缴费，提高通行效率。 车路智能协同系统在南京理工大学交通工程系的研究中得到了广泛关注和应用。目前已有部分系统的原型得到了部署和实施，但仍然存在一些技术和应用方面的挑战。未来，南京理工大学交通工程系认为，车路智能协同系统的发展趋势将主要体现在智能驾驶技术、车辆通信技术和智能交通管理技术等方面。 总体而言，南京理工大学交通工程系在《车路协同的多模式交通流控制与诱导》这个主题下，通过对车路智能协同系统的概念、工作原理、关键技术和应用举例的探讨，揭示了该系统在道路交通领域中的重要作用和发展前景。同时，该研究也对车路智能协同系统的技术和应用方面提出了一些挑战和未来发展的方向。