随着人类社会的不断发展,道路交通运输系统变得越来越复杂和拥挤。相对于道路及其他基础设施的建设,交通工具的数量和使用率的增长要快得多。现在,交通管理部门正致力于采用现有的和新的技术来保持交通的顺畅,提高行车安全,降低交通拥堵状况,减少交通对环境的影响。智能交通系统的研究应运而生,它作为一门新兴的学科,结合了计算机技术,信息技术和通信技术,必将对交通运输系统产生深刻的影响。 本文详细研究了智能交通系统中的几个重要部分:基于数字地图的GIS系统,GPS原理及地图匹配,实时交通信息系统和动态路径诱导系统。 在本文中,我们采用具有预定义格式的数字地图信息,搭建了基于上海市地理信息的GIS系统。我们以此系统为平台,进行车辆的识别和定位,道路的分级,实时交通信息的发布,并可用于城市交通的调度。在建立了基于数字地图的GIS系统之后,本文讨论了GPS系统的原理,GPS的坐标到城市坐标的转换,及在实际应用中定位误差的来源。正是因为有误差的存在,我们采用受方向约束的点匹配算法(最近邻法)将车辆位置匹配到最合适的道路点上,为进一步进行车辆导航和路径规划提供了保障。论文通过分析上海市城市交通路口实时采集的SCATS数据,建立了基于交通流理论的路段行车速度估算模型。上海市的SCATS数据主要包括红绿灯相位周期,绿灯相位的车流量和绿灯相位的占空比等。通过这些实时信息,判断交通是否拥堵。在非拥堵状况下,采用建立的路段速度估算模型进行速度的计算;在拥堵状况下,我们采用TSIS软件仿真的方法,进行路段行车速度的估算。通过对SCATS数据分析得到的实时交通信息,既可用于交通信息的发布,又可用于车辆的实时导航,其应用前景十分广阔。在动态路径诱导系统的应用研究方面,本文做了有益的探索与实践。详细的叙述了中央决定式动态路径导航系统和分布式动态路径导航系统的系统结构和性能优缺点,并对动态路径诱导系统采用的通信方法进行了一定的调研。作为动态路径诱导系统的一个重要模块,最佳路径算法在整个系统中占有举足轻重的地位。在最佳路径算法的设计中,根据城市交通网络的特点,结合前人研究的成果,论文提出了由改进的Dijkstra算法和启发式A*算法综合得到的最佳路径算法。采用实时获取的交通路段速度