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本课题组研究方向为智能交通与车辆主动安全，项目涉及交通信息与安全、行车主动服务、智能网联汽车等领域。相关研究成果可以给予相关部门、企业提供理论基础和技术支持。研发的车牌识别系统，可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理等功能；基于身份信息的无证驾驶辅助识别方法与系统，实现司机与车辆信息的匹配，解决无证者的违法驾驶问题，同时预防车辆被盗；基于激光的车头与障碍物间距离检测装置及方法，鲁棒性优良，避免了传统检测方式的盲区监测问题，减少驾驶员信息处理量，有助于汽车主动安全的构建；基于GPS的汽车安全距离自动测量与防撞装置，充分利用车载GPS和毫米波雷达，解决不同种汽车时GPS难易互通的问题，实施测算安全距离，实现追尾预警功能；基于多智能体技术的混合动力汽车能量管理系统与方法，通过道路信息或交通状况预测车辆行驶工况，得到预测时域内的最优控制序列，实现混合动力汽车各组成部件（如电机、发动机、电池组、传动装置等）之间功率流的大小和方向的有效的分配，满足驾驶员所需的牵引动力，同时维持电池电量，降低油耗，减少尾气排放实现节能环保；一种倒车场景前档屏虚拟显示技术及正向倒车操作方案，通过嵌入到前挡风玻璃的倒车影像显示技术，克服倒车过程中视野受限、图像失真、驾驶不直观的问题，提高司机倒车过程的正确性和舒适性。。

组建ITS驾驶仿真试验平台与“人-车-路-环境”协同控制仿真平台,提出DASS的模式，可以对行车服务进行搜索和定制，根据用户的需求提供个性化的服务;提出基于Multi-Agent 的分层集中式追尾预警系统模型，主要包括驾驶环境感知识别 Agent、驾驶行为Agent、人机界面 Agent 以及追尾预警 Agent 等四类 Agent;提出高性能的驾驶环境感知信息的智能融合算法确保 CRCAS 具备可靠性、高效性、时效性和资源适应性;提出多种常见事故场景下的道路交通事故链演化模型及考虑阻多种属性的阻断方法;搭建一套智能物联网仿真平台并研发一个物流经济活动景气状况仿真分析系统，对无线组网技术中数据传输优化算法进行了理论创新，提出一系列具有坚实理论基础的算法。

研究成果对于维护交通安全和城市治安，提高交通效率，实现交通全自动化管理，具有极为深刻的意义，其产品的推广将带来巨大的社会效益和经济效益，具有广泛的应用前景。多年来我国道路交通安全问题越来越严重，已成为重大社会问题，2011-2015年，我国每年道路交通事故次数基本维持在20余万次、死伤人数7万多人、经济损失超过10亿元，无所家庭妻离子散、分崩离析。借助本项目研究成果，预警和阻断成功率80[[%]]计算，未来每年可以降低道路交通事故次数16万次、挽救5万余人的生命和健康，节约社会成本约8亿元。此外所研制的智能车载终端设备以及开发的主动安全系列软件如在一些国内自主品牌主机厂和广阔的后装市场得到应用，必将取得了良好的经济效益。