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成果描述：本發明公開了一種高速公路隧道群照明系統控制系統和控制方法，該系統包括設置在各個基本控制單元里相鄰下游隧道進口端和相鄰上游隧道出口端的照明燈具、車輛檢測計、洞外亮度檢測儀和模糊邏輯控制模塊，將交通流參數Q?V作為模糊邏輯控制模塊的第一個輸入參數，將洞外亮度L作為模糊邏輯控制模塊的第二個輸入參數，模糊邏輯控制模塊內預設相鄰隧道間距D作為第三個輸入參數，經過模糊邏輯控制模塊內預設的邏輯進行推理后輸出照明強度等級R，通過該照明強度等級R控制相鄰上游隧道出口照明和相鄰下游隧道入口照明；本發明的照明控制系統和方法充分考慮了隧道群相鄰隧道間距對照明控制的影響，既節省了隧道照明的電力消耗，又獲得了更佳的照明效果。市場前景分析：道路交通基礎設施建設領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。

該項目是863計劃項目，現處于實驗室研究階段。項目成果受專利保護。 1、項目概述 本項目針對高速公路進出城路段交通擁堵嚴重、事故頻發，以及高速公路監控系統和城市快速路監控系統各自為政、協同性差的普遍現象，構建了基于互聯網的分布式交通特征信息共享平臺，實現了不同監控系統的信息共享；借助信息共享平臺，系統分析了結合部的動態交通特征，提出了適應不同交通條件的短時交通特征預測技術；采用分層遞階控制和神經網絡控制的方法，研發了多匝道的協同控制系統軟件，并實現了結合部道路交通系統的微觀仿真。 2、技術創新點 在監控系統的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺，其中對異構監控系統之間交通特征級信息共享的內容和模式進行了系統分析，對異構信息進行了融合處理，實現了特征級信息的發布。 在短時交通特征預測研究方面，已對京津塘高速公路及北京市快速環路監控系統的海量交通流實測數據進行了特征與關聯分析，完成了短時交通特征的預測，并實現了交通擁擠的預判。 在結合部的協同控制方面，利用模糊神經網絡的建模和學習方法，對高速公路多匝道控制系統算法進行設計，并進行了控制效果仿真。   3、能為產業解決的關鍵技術 （1）基于服務水平的特征級交通動態信息融合技術 針對目前高速公路和城市快速路監控系統所采集的交通流基礎數據格式和像素級融合技術都有所不同，控制目標參數不統一的現實情況，項目提出的交通特征信息共享平臺首先要處理現有高速公路和城市快速路服務水平判定標準不統一的問題，其次需要解決區域交通監控系統的特征級數據融合問題，尋求基于服務水平的動態信息融合技術和方法。 （2）交通特征信息共享平臺的設計技術 針對集中式信息共享平臺投資大、實施困難的缺點，提出采用成熟的互聯網技術，以及分布式技術建立交通信息共享平臺，為異構監控系統的信息共享模式提供了一種新的建設思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現有的管理體制來說，也容易實現。 （3）基于關聯分析和智能控制技術的短時交通特征預測模型 將時間序列理論與關聯理論引入交通狀態分析，并根據不同交通條件建立的短時交通預測模型，在很大程度上提高了預測方法的實時性、準確性和可靠性，有利于預測技術的應用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結合部實現協同控制的關鍵技術 基于區域道路交通網絡動態信息采集系統數據資源的綜合利用與共享，在交通服務水平判定技術的支持下，運用系統論、控制論的思想以及智能交通系統工程的理論方法，實現高速公路和城市快速路結合部的協同控制。 4、相關的行業發展水平，以及同類技術產品或成果比較 目前，我國已建設的交通信息系統中，各子系統基本上是作為一個個分支存在的，不僅子系統自身的數據尚未實現充分融合，集成度很低，而且系統之間存在行政分割問題，異構情況嚴重；在信息共享平臺設計上，大都采用集中式為主，需要新建一個監控總中心，投資大，操作困難。 與本項目所提出的預測思路及預測方法相比，現有預測方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術產品。 應用范圍： 本課題針對的主要對象是高速公路與城市快速路的結合部，課題研究成果不僅充分利用了現有的道路監控系統硬件資源，節省了建設成本，而且可以滿足結合部的交通控制與管理需要，具有較強的應用和推廣價值。在實際的應用和推廣中，還需進一步擴充和細化協同控制目標，優化大范圍內的多匝道協同控制模型及其算法，并對具體的控制策略和控制設施進行詳細設計，以提升協同控制的實際效果。 預期效果： 運用系統論和其他相關領域研究的最新成果，探索建立區域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺的新思路和新方法，并在系統平臺的基礎上研究協同控制的策略和方法，并形成整套協同控制系統算法和軟件。在實踐中，研究成果能夠得到較好的應用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結合部的交通問題。

本發明公開了一種高速公路隧道群照明系統控制系統和控制方法，該系統包括設置在各個基本控制單元里相鄰下游隧道進口端和相鄰上游隧道出口端的照明燈具、車輛檢測計、洞外亮度檢測儀和模糊邏輯控制模塊，將交通流參數Q?V作為模糊邏輯控制模塊的第一個輸入參數，將洞外亮度L作為模糊邏輯控制模塊的第二個輸入參數，模糊邏輯控制模塊內預設相鄰隧道間距D作為第三個輸入參數，經過模糊邏輯控制模塊內預設的邏輯進行推理后輸出照明強度等級R，通過該照明強度等級R控制相鄰上游隧道出口照明和相鄰下游隧道入口照明；本發明的照明控制系統和方法充分考慮了隧道群相鄰隧道間距對照明控制的影響，既節省了隧道照明的電力消耗，又獲得了更佳的照明效果。

項目以沿海地區高速公路為工程背景開展研究，內容包括：沿海地區高速公路典型病害特征、病害成因的精確診斷技術、路面彎沉退化方程、基于交通量和路面彎沉退化方程的路面使用性能衰變方程、基于路面使用性能衰變方程和壽命成本分析的維修方案及３種維修關鍵技術，共６個方面，取得了豐碩的研究成果。其特點是：1、符合交通部《公路水路交通運輸“十二五”科技發展規劃》重大科技專題——新一代公路基礎設施維護技術開發的研發方向，即“建設是發展，養護管理也是發展，而且是可持續發展”的新發展觀。2、采用理論研究、室內外試驗相結合的方

本項目根據我國公路橋梁的實際需求，圍繞在 用橋梁技術狀況與使用功能評價、耐久性狀況與承 裁力評定、加固改造、試驗檢測技術及其關鍵設備 等主要技術內容，組織20多家科研、高校和養管單 位，從1983年也 分四個階段，依托十多個國家級、 省部級科研項目和800多座橋梁進行了系列研究。提出了橋梁技術狀況與使用功能評定方法，建 立了質量與耐久性參數檢測評價指標體系，創建了 基于橋梁技術狀況、承栽力惡化、截面折減和活栽 影響修正等多系數影響的承裁力檢測評定畬數理論 祺3!與計算方法；研發了多項橋梁加固新技術和加 81評價方法；開發了混凝土智能無損檢測等8臺套 具有自主知識產權的試驗測試裝置。

成果描述：本發明公開了一種新型的高速鐵路路基加固注漿材料，由以下質量份數的組分組成：硅酸鹽水泥40-44份、湖瀝青42-46份、木質素磺酸鈣38-42份、十二水硫酸鋁鉀42-46份、膨潤土38-42份、烷基酚聚氧乙烯醚42-46份、磷酸二氫鉀38-42份、硫鋁酸鈣膨脹劑44-48份、緩凝劑檸檬酸38-42份、羥丙基甲基纖維素醚42-46份、磷石膏38-42份、聚對苯二甲酰己二胺42-46份、氫氧化鈣38-42份、十六醇聚氧乙烯醚基二甲基辛烷基氯化銨42-46份、水1000-2000份。本發明材料中增加了漿體粘度和凝聚性能，并改善粘度和強度，并且根據所在條件調整彈性性能，所制備的漿液性能良好，結石體的強度提高，漿液的流動性能明顯改善。市場前景分析：軌道交通基礎設施建設領域。與同類成果相比的優勢分析：技術先進，性價比較高。

本發明公開了一種新型的高速鐵路路基加固注漿材料，由以下質量份數的組分組成：硅酸鹽水泥40-44份、湖瀝青42-46份、木質素磺酸鈣38-42份、十二水硫酸鋁鉀42-46份、膨潤土38-42份、烷基酚聚氧乙烯醚42-46份、磷酸二氫鉀38-42份、硫鋁酸鈣膨脹劑44-48份、緩凝劑檸檬酸38-42份、羥丙基甲基纖維素醚42-46份、磷石膏38-42份、聚對苯二甲酰己二胺42-46份、氫氧化鈣38-42份、十六醇聚氧乙烯醚基二甲基辛烷基氯化銨42-46份、水1000-2000份。本發明材料中增加了漿體粘度和凝聚性能，并改善粘度和強度，并且根據所在條件調整彈性性能，所制備的漿液性能良好，結石體的強度提高，漿液的流動性能明顯改善。

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。