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《西南交通大学》 2003年
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智能运输系统的信息物理-事理(WS)研究

刘澜  
【摘要】: 智能运输系统(ITS)作为道路运输系统在信息时代的发展形态,不仅融入了以信息技术为主体的现代科技最新成果,呈现出历史上多次变革所不具有的深刻性和复杂性,而且由于与传统运输方式截然不同的运输服务特征,即:载运工具汽车的乘用者一般同时也是驾驶员,智能车辆实现及其运用一直是ITS的核心问题,并且因为智能车辆驾驶主体——人的因素的约束,使这一问题集中表现在以出行需求与驾驶员能力为中心的信息处理上。因此,本文系统研究了贯穿ITS各层次的信息物理-事理(WS),提出了ITS的理论核心,即信息熵的作用和耗散结构的运动规律;并系统辨识了智能车辆的人因信息问题,给出了系统解决方案和关于信息测度及融合的关键算法。 论文针对ITS信息现象,采用“从总体到局部,宏观规律与微观模型相结合”的研究思想,将非平衡态热力学与耗散结构理论引入ITS领域,从宏观运输系统的进化史到微观控制技术的发展历程,研究并论证了运输系统的熵变规律和耗散结构特性;揭示了ITS信息技术及其信息运动的负熵实质,提出了ITS的耗散结构机理。这是论文对ITS信息现象总体把握的核心。论文进一步就该系统规律的微观实现,针对智能车辆驾驶决策支持信息环境,这一集合了人、车、路、信息各要素的交通工程对象,进行了系统研究。论文定义、分析了驾驶决策支持信息环境的基本概念(DDSEI)、信息结构及其内部关系;提出了关于该信息环境特性及规律的一般系统理论描述;研究了其中驾驶员处理信息的四阶段模式;给出了DDSEI设计的概念模型。由DDSEI的研究,论文综合传统人因概念和智能车辆驾驶过程的信息特性,提出并讨论了人因复合信息的理念及其主要特性;联系人因特性的复杂性,论文总结了人因评价方法的主要成果,分析了现有算法的局限性,同时结合对国外主要智能车辆开发试验的结果分析,建立了ITS条件下道路行车系统可靠性评价体系;论文根据驾驶员获取信息和DDSEI信息状态的转移机理,提出以转移信息熵优化DDSEI设计,给出了转移信息熵表达式,定义了DDSEI的自适应机制,建立了由用户模型、任务模型和交互模型构成的自适应人-机界面体系结构;并分别就这三种模型的内容及实现作了原理和功能研究,给出了自适应人机界面的工作流程。 西南交通大学博士研究生学位论文 第if页 论文的另一个核心是在ITS信息现象的微观运动研究中,针对人因复合 信息特性剖析了现有语义测度计算的局限性,在提出语义树系列定义的基础 上,建立了由信息深度、信息粒度和形式测度构成的语义立体测度的概念和 算法,并给出了算法证明;同时论文对照驾驶过程的信息运动特性,建立了 DDSEI语法测度的一般性表达式,导出了某一信息源的期望效用、DDSEI 的期望效用、以及DDSEI效用指数的计算公式;由此得出了驾驶决策支持信 息人因复合测度的高维结构和量化公式。作为ITS信息现象的微观运动研究 的另一个重要方面,论文通过对信息融合理论和方法、特别是针对其在交通 运输领域的应用,进行了全面总结,并以此面向ITS发展需要提出了人因信 息融合的拓展理念;论文在构建DDSEI信息服务层次模型的基础上,建立了 DDSEI的多智能体(MAS)设计模型,深人讨论了其内部机理和模型结构, 并对这一解决方案的实现关键作了详解,包括实时数据库方案的数据模型。 主要融合技术应用的概念模型和异质信息融合算法等。由此完成了对DDSEI 信息融合设计从系统模型到关键技术的全面解决方案。
【关键词】:智能运输系统 信息物理-事理 系统机理 理念 模型 算法
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:U491
【DOI】:CNKI:CDMD:1.2003.060206
【目录】:
  • 第1章 绪论15-33
  • 1.1 信息视角下的ITS实践17-26
  • 1.1.1 驾驶员信息服务分析17-20
  • 1.1.2 项目开发与研究现状20-25
  • 1.1.3 信息服务的特点及技术要求25-26
  • 1.2 研究的对象领域及意义26-29
  • 1.2.1 宏观领域26
  • 1.2.2 微观领域26-29
  • 1.3 研究的技术路线与论文架构29-32
  • 1.3.1 对象模型分类29-30
  • 1.3.2 技术路线30
  • 1.3.3 论文的内容安排30-32
  • 1.4 本章小节32-33
  • 第2章 ITS信息技术的系统分析33-43
  • 2.1 ITS信息技术应用分析33-38
  • 2.1.1 ITS应用中的传感器技术33-34
  • 2.1.2 适用通信技术的选择及其特性分析34-36
  • 2.1.3 传统显示器向现代显示技术的演进36-37
  • 2.1.4 导航系统分类37-38
  • 2.1.5 车辆信息交互技术成果38
  • 2.2 信息技术发展透视38-42
  • 2.2.1 信息量化与信息技术体系38-40
  • 2.2.2 信息的专业聚类特性40-42
  • 2.3 本章小节42-43
  • 第3章 ITS的系统运动规律与耗散结构机理43-68
  • 3.1 系统控制模型的递进43-46
  • 3.2 运输系统演进的信息作用机理46-51
  • 3.2.1 宏观规律46
  • 3.2.2 运输系统演进中的信息作用46-49
  • 3.2.3 道路运输系统及ITS的四元模型49-51
  • 3.3 系统的熵变51-55
  • 3.3.1 熵增与负熵作用52-54
  • 3.3.2 熵流和熵产生54-55
  • 3.4 运输系统熵变分析55-57
  • 3.5 运输系统的耗散结构特性57-60
  • 3.5.1 运输与系统性57-58
  • 3.5.2 信息与智能化58
  • 3.5.3 非线性机制58-59
  • 3.5.4 远离平衡态59-60
  • 3.6 ITS耗散结构机理60-67
  • 3.6.1 熵变的统一与耗散结构的生成60-63
  • 3.6.2 内部动因——涨落63-65
  • 3.6.3 非线形进化机制65-67
  • 3.7 本章小节67-68
  • 第4章 智能车辆驾驶决策支持信息环境68-83
  • 4.1 智能车辆驾驶的信息特性分析68-73
  • 4.1.1 智能车辆的技术阶段与技术模块68-69
  • 4.1.2 智能车辆驾驶的信息作用结构69-72
  • 4.1.3 驾驶决策支持信息的复合过程72-73
  • 4.2 驾驶决策支持信息环境及其特性73-77
  • 4.2.1 基本概念及定义74-77
  • 4.2.2 特性及规律77
  • 4.3 驾驶员对信息处理的四阶段模式77-79
  • 4.4 驾驶决策支持信息环境设计的概念模型79-81
  • 4.4.1 信息作用过程及支持环境的形成79-81
  • 4.4.2 DDSEI设计的概念模型81
  • 4.5 本章小节81-83
  • 第5章 智能车辆中人-机信息交互的人因机理研究83-107
  • 5.1 人因与人因复合信息83-89
  • 5.1.1 智能车辆驾驶的人因复合信息环境84
  • 5.1.2 驾驶员信息处理能力的有限约束性84-87
  • 5.1.3 驾驶员与信息的自然交流和强制交流87-89
  • 5.2 人因特性及其分析方法评价89-93
  • 5.2.1 驾驶员控制器的复杂性89-90
  • 5.2.2 人因特性的分析方法与评价90-92
  • 5.2.3 算法的局限及突破的关键92-93
  • 5.3 试验分析与智能车辆驾驶可靠性评价体系研究93-96
  • 5.3.1 信息处理负荷93-94
  • 5.3.2 注意力要求94-95
  • 5.3.3 作业负荷95-96
  • 5.4 人因复合信息的内涵及实现机理96-106
  • 5.4.1 人因设计目标96-98
  • 5.4.2 形式参数98-99
  • 5.4.3 转移机理99-101
  • 5.4.4 自适应机制101-106
  • 5.5 本章小节106-107
  • 第6章 DDSEI的量化107-122
  • 6.1 驾驶决策支持信息的不定性107-109
  • 6.1.1 基于完备概率分布的理想模型107-108
  • 6.1.2 DDSEI的语法信息熵108-109
  • 6.2 驾驶决策支持信息内容的辨识109-118
  • 6.2.1 语言句子的信息测度110-111
  • 6.2.2 基于逻辑真实度的测度111
  • 6.2.3 语义树的定义及引申111-115
  • 6.2.4 语义立体测度115-117
  • 6.2.5 关于外在形式的测度117-118
  • 6.3 驾驶决策支持信息的语用描述及其测度模型118-120
  • 6.4 驾驶决策支持信息的人因复合测度120
  • 6.5 本章小节120-122
  • 第7章 DDSEI的信息融合122-156
  • 7.1 交通运输领域的信息融合及其拓展122-127
  • 7.1.1 信息融合的层次122-123
  • 7.1.2 信息融合在交通运输领域的应用123-127
  • 7.1.3 信息融合的拓展127
  • 7.2 机器信息融合与人因信息融合127-131
  • 7.2.1 机器信息融合128-130
  • 7.2.2 人因信息融合130-131
  • 7.3 多智能体与DDSEI131-136
  • 7.3.1 多智能体系统应用分析132-134
  • 7.3.2 DDSEI信息服务的层次模型134-136
  • 7.4 DDSEI的多智能体结构(MAS)设计136-141
  • 7.4.1 DDSEI的Agent结构层次与作用机理136-138
  • 7.4.2 DDSEI的混杂结构模型与Agent内部结构模型138-141
  • 7.5 实时数据库方案141-143
  • 7.5.1 RTDBMS的数据模型141-142
  • 7.5.2 RTDBMS信息事件142
  • 7.5.3 RTDBMS的主动性机制142-143
  • 7.6 信息融合算法规划143-150
  • 7.6.1 融合的操作功能与层次划分143-145
  • 7.6.2 融合方法的功能归类145-147
  • 7.6.3 主要技术应用的概念模型147-149
  • 7.6.4 融合算法的适用性分析149-150
  • 7.7 异质信息的融合150-155
  • 7.7.1 转换方法151-152
  • 7.7.2 语言-数值转换函数152-153
  • 7.7.3 数值-语言转换函数153
  • 7.7.4 中间域及中间域信息的合并153-154
  • 7.7.5 数值与语言信息的融合算法规划154-155
  • 7.8 本章小节155-156
  • 结论156-163
  • 致谢163-164
  • 参考文献164-185
  • 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果185-186
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