1、道路交通狀態(tài)估計是交通安全管理中的重要課題,也是是智能交通系統(tǒng)能夠正常運(yùn)行并發(fā)揮作用的前提和基礎(chǔ)。交通控制和誘導(dǎo)系統(tǒng)需要對下一時刻乃至以后一些時刻的道路交通狀態(tài)做出準(zhǔn)確的估計和判斷,才能做出正確的決策。只有對交通參與者做出及時的控制和誘導(dǎo),才能有效地確保交通暢通和減少道路安全隱患。另外,準(zhǔn)確的交通狀態(tài)估計也是進(jìn)行交通事故檢測的必要條件。
　　 目前,國內(nèi)外學(xué)者大多采用卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波等線性方法來解決交通狀態(tài)估計問題。這

2、些方法能夠在一定程度上解決道路交通狀態(tài)估計問題,并且得到了廣泛的應(yīng)用。然而,由于交通參與者之間存在各種復(fù)雜的相互影響,使得交通行為具有高度的非線性。而卡爾曼濾波方法假設(shè)系統(tǒng)模型和觀測模型服從線性分布,并且系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲服從高斯分布。這就使得基于卡爾曼濾波的估計方法存在很大的誤差,從而表現(xiàn)出一定的局限性。
　　 粒子濾波是一種通過蒙特卡羅積分仿真來實(shí)現(xiàn)對貝葉斯濾波器遞推的技術(shù),它不做任何線性高斯假設(shè),是一種非線性的預(yù)測方法。本

3、文通過仿真實(shí)驗(yàn)對該方法進(jìn)行了深入的學(xué)習(xí)和研究,并通過與線性方法EKF濾波器的對比,驗(yàn)證了其在解決非線性問題時的有效性。
　　 另外,針對復(fù)雜路段下傳統(tǒng)方法的缺陷,本文將粒子濾波方法應(yīng)用到處理交通狀態(tài)估計問題中。通過研究二階宏觀隨機(jī)交通流模型對北京城市快速路建模,并基于Matlab平臺進(jìn)行交通狀態(tài)估計。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,粒子濾波算法能夠?qū)Φ缆方煌鞯膮?shù)指標(biāo)做出較好的估計,具有良好的適用性。
　　 然而,在實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn),隨著