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基于人工智能的智能车辆管理与调度系统设计智能车辆一直以来都是科技领域的研究热点之一。
随着人工智能技术的不断发展，基于人工智能的智能车辆管理与调度系统也得到了广泛关注和研究。
本文将围绕该主题展开讨论，并设计实现一种智能车辆管理与调度系统。
一、智能车辆管理系统的需求分析智能车辆管理系统通过对车辆的信息进行收集、分析和处理，实现对车辆的管理和调度。
在设计该系统时，需要考虑以下需求：1. 车辆信息管理：系统需要能够对车辆的基本信息进行存储，如车辆型号、车牌号、车辆状况等，以便管理人员进行查询和调度。
2. 行驶数据采集：系统应能够实时采集车辆的行驶数据，包括车辆位置、速度、行驶路线等，以便进行实时监控和数据分析。
3. 异常事件预警：系统应能够对车辆的异常行为进行监测和预警，如超速、违规停车等，及时通知管理人员并采取相应的措施。
4. 路线规划和调度：系统需要能够根据车辆的位置和任务需求，自动规划车辆的最优路线，并进行智能调度，使车辆的行驶效率最大化。
5. 智能维修管理：系统应能够对车辆的维修记录进行管理，包括维修时间、维修项目和费用等，并能根据车辆状况进行维修调度，以提高车辆的可靠性和运营效率。
二、智能车辆管理系统的架构设计基于以上需求分析，我们可以设计一个基于人工智能的智能车辆管理系统的架构，主要包括以下几个模块：1. 车辆信息管理模块：负责对车辆的基本信息进行存储和管理，包括车辆型号、车牌号、车辆状况等。
同时，该模块还提供查询和修改功能，便于管理人员对车辆信息的管理。
2. 数据采集和分析模块：负责实时采集车辆的行驶数据，并进行数据分析。
通过对行驶数据的分析，可以实现对车辆行为的监测和预警功能。
3. 路线规划和调度模块：根据车辆位置和任务需求，通过智能算法实现最优路线规划和智能调度。
该模块可以帮助提高车辆运营效率和降低成本。
4. 维修管理模块：负责对车辆的维修记录进行管理和调度。
系统可以根据车辆状况和维修需求，智能调度维修任务，以提高维修效率和车辆的可靠性。
智能汽车的智能交通管理系统智能交通管理系统（Intelligent Traffic Management System，ITMS）是指基于先进的信息技术和智能交通设备，对城市内的交通流动进行监控、调度和优化的一种智能化系统。
随着智能汽车技术的日益成熟和应用范围的扩大，智能交通管理系统也越来越受到关注和重视。
本文将围绕智能汽车的智能交通管理系统展开论述，并探讨其对交通流动的影响及未来发展趋势。
一、智能交通管理系统的基本构成智能交通管理系统主要包括以下几个方面的内容：车辆感知与识别技术、交通信息采集与处理技术、交通流量预测与调度技术、智能信号控制技术以及智能路网规划与设计等。
其中，车辆感知与识别技术是智能交通管理系统的基础和核心，通过车载传感器和摄像头等设备对车辆行驶状态进行感知和识别，为交通管理决策提供准确的数据支持。
二、智能交通管理系统的功能和作用1. 实时监测和分析交通状况：智能交通管理系统能够实时获取路况信息，包括交通流量、车辆速度、拥堵情况等，并通过数据分析和处理，提供准确的交通状况图，帮助交通运输部门进行决策和调度。
2. 优化交通流动：智能交通管理系统能够根据实时交通情况，调整信号灯的时序，优化交通流动，减少拥堵和排队时间，提高道路通行能力。
3. 提供智能导航和路线规划：智能交通管理系统通过与智能汽车互联，为驾驶员提供智能导航和路线规划服务，根据实时交通情况调整最佳路径，减少驾驶时间和交通事故的发生率。
4. 智能停车管理：智能交通管理系统可以通过智能停车设备，实时监测和管理停车位的使用情况，并提供驾驶员停车指引和管理服务，提高停车效率，减少停车难题。
三、智能交通管理系统的挑战与未来发展趋势虽然智能交通管理系统在提高交通效率和减少交通事故方面具有巨大潜力，但目前仍存在一些挑战和问题。
首先，智能交通管理系统的建设需要大量的资金投入和技术支持，需要协调各方的力量和资源。
其次，智能交通设备与系统的兼容性和互操作性也是一个亟待解决的问题。
【最新资料,Word版，可自由编辑！】基于CDPD的智能车辆管理系统上海邮电移动数据通信有限公司黄平郑武摘要：本文主要阐述了智能车辆管理系统的各个子系统的结构并分析了各部分的原理，结合实际的车辆管理系统，介绍了其工作原理，对系统中的不足及其进一步修改提出了看法。
关键词：智能车辆管理系统、TOC、CDPD、GPSAbstract:Each subsystem structure and principle of Intelligent Vehicle Information System is described. According to practical system, its working principle is introduced and some suggestion is given for the fault of the system.Key Word:Intelligent Vehicle Information System, TOC (Traffic Operation Center), CDPD (Cellular Digital Packet Data), GPS (Global Position System)一、引言随着交通事业的发展，人们对车辆管理的需求也越来越高，在公交、出租以及企事业单位的内部，如何行之有效地提高车辆的使用效率，加强管理也成为一个日益重要的问题，随之一系列的智能车辆管理系统应运而生。
二、系统体系结构及功能智能车辆管理系统集成了现代移动通信技术、GPS技术以及计算机技术等。
系统由交通操作中心（TOC）、移动终端以及选择的移动通信网络三部分组成。
1．TOC是整个智能车辆管理系统的核心所在。
操作中心的功能达到的程度就决定了TOC 系统设计的复杂度。
TOC可以归纳为4个主要的子系统（子系统间关系如图1所示）：数据库系统：用于存储从多个信息源接收到的数据；用户接口：该模块提供给操作者执行管理和控制功能，例如监视网络的当前状态、管理用户帐户等。
基于人工智能的智能车辆识别与管理系统智能车辆识别与管理系统：重塑交通安全与效率随着科技的不断进步，人工智能技术正日益融入到我们的生活之中。
在交通领域，智能车辆识别与管理系统正逐渐成为一种重要的解决方案。
该系统基于人工智能技术，通过使用图像识别和数据分析算法，能够自动识别车辆、管理车辆信息、提高交通安全性和效率。
本文将介绍智能车辆识别与管理系统的核心功能和优势，并探讨其未来发展的前景。
首先，智能车辆识别与管理系统主要包括车辆识别和车辆管理两个核心功能。
其车辆识别功能可以通过视频监控、车牌识别和人脸识别等技术，实时捕捉和识别车辆的信息。
通过对图像和数据的分析处理，识别系统能够自动检测违法行为，如超速、闯红灯和逆行等，从而快速反应和处置违法行为。
此外，该系统还能够识别不同类型的车辆，如客车、货车和私家车，以及车辆的颜色和型号等信息，为交通管理提供更多的数据支持。
而车辆管理功能则主要通过车辆信息的数据库和管理平台，对车辆的登记和核准信息进行管理。
系统可以记录车辆的基本信息，如车辆所有人、车辆所属单位、车辆所有证照等，以便进行快速查询和核实。
通过与公安和交管部门的信息对接，识别系统还可以实现车辆的实时追踪和流动管控，从而提高交通管理的精细化程度。
智能车辆识别与管理系统的核心优势在于提高交通安全性与效率。
首先，车辆识别功能能够实时捕捉并记录违法行为，实现无人值守的交通监管，避免了人为因素可能引发的疏漏和纰漏，确保了交通规则的执行。
其次，通过车辆管理功能，交通部门可以实时获取车辆信息，精确定位车辆的位置、状态和属性，并对车辆进行管控和追踪，便于快速应对交通事件和应急情况，提高交通管理和处理的效率。
另外，智能车辆识别与管理系统还能够为交通决策提供数据支持，通过大数据分析，帮助交通部门洞察交通状况，优化交通规划，提高交通流量的分配效果。
展望未来，智能车辆识别与管理系统还有着广阔的发展前景。
首先，随着5G技术的应用和智能设备的普及，系统的实时性和准确性将会进一步增强，能够更好地应对交通管理的需求。
基于C D D的智能车辆管理系统pThis model paper was revised by LINDA on December 15, 2012.【最新资料,Word版，可自由编辑！】基于CDPD的智能车辆管理系统上海邮电移动数据通信有限公司黄平郑武摘要：本文主要阐述了智能车辆管理系统的各个子系统的结构并分析了各部分的原理，结合实际的车辆管理系统，介绍了其工作原理，对系统中的不足及其进一步修改提出了看法。
关键词：智能车辆管理系统、TOC、CDPD、GPSAbstract:Each subsystem structure and principle of Intelligent Vehicle Information System is described. According to practical system, its working principle is introduced and some suggestion is given for the fault of the system.Key Word:Intelligent Vehicle Information System, TOC (Traffic Operation Center), CDPD (Cellular Digital Packet Data), GPS (Global Position System)一、引言随着交通事业的发展，人们对车辆管理的需求也越来越高，在公交、出租以及企事业单位的内部，如何行之有效地提高车辆的使用效率，加强管理也成为一个日益重要的问题，随之一系列的智能车辆管理系统应运而生。
二、系统体系结构及功能智能车辆管理系统集成了现代移动通信技术、GPS技术以及计算机技术等。
系统由交通操作中心（TOC）、移动终端以及选择的移动通信网络三部分组成。
1．TOC是整个智能车辆管理系统的核心所在。
操作中心的功能达到的程度就决定了TOC 系统设计的复杂度。
智能汽车控制系统功能与系统特点概述智能汽车控制系统是一种基于先进技术的车辆控制系统，旨在提供更安全、更高效的驾驶体验。
本文将介绍智能汽车控制系统的主要功能和系统特点。
功能1. 自动驾驶功能：智能汽车控制系统能够通过使用传感器和相应的算法，判断并自动控制车辆的行驶。
这包括自动巡航、自动泊车和自动避障等功能。
通过自动驾驶功能，驾驶员可以更加轻松地驾驶车辆，并减少驾驶过程中的疲劳。
2. 交通信息监测：智能汽车控制系统可以实时监测和分析交通信息，包括道路拥堵、交通事故和交通信号等。
通过获取这些信息，系统可以提供最佳的行驶路线和实时交通提示，减少驾驶时间和改善行驶效率。
3. 车辆诊断与维护：智能汽车控制系统可以对车辆的各种部件进行诊断，并发出警报或建议进行维修。
系统可以监测引擎、制动系统、轮胎和电池等关键部件的状态，提早预知潜在故障，并帮助驾驶员避免不必要的事故和损失。
系统特点1. 先进的传感器技术：智能汽车控制系统采用了先进的传感器技术，如雷达、摄像头和激光扫描仪。
这些传感器能够实时获取车辆周围的环境信息，并将其传输给系统进行分析和决策。
2. 高效的处理算法：智能汽车控制系统使用高效的处理算法，能够快速、准确地处理从传感器获取的数据，并做出相应的驾驶决策。
这些算法基于人工智能和机器研究技术，能够不断研究和改进，提高系统的性能和智能化水平。
3. 可靠的通信系统：智能汽车控制系统依赖于可靠的通信系统，能够实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的实时通信。
通过与其他车辆和交通管理系统的互联互通，系统可以获取更全面的交通信息，并做出更加准确的驾驶决策。
结论智能汽车控制系统的功能和系统特点使得驾驶变得更加安全、便捷和高效。
随着科技的不断进步，智能汽车控制系统将继续演化和改进，为驾驶员提供更好的驾驶体验和道路安全保障。
*注意：本文所述智能汽车控制系统为一般性描述，实际系统特点可能因不同厂商和车型而有所差异。
请以具体车辆和产品说明为准。
基于人工智能的智能车辆管理系统设计与实现智能车辆管理系统是当前交通运输领域的重要发展方向之一。
基于人工智能的智能车辆管理系统在实现车辆调度、路况监测、驾驶辅助等方面发挥着重要作用。
本文将从系统设计与实现两个方面探讨基于人工智能的智能车辆管理系统的相关问题。
系统设计方面，基于人工智能的智能车辆管理系统需要包括多个模块，例如车辆调度、路况监测、驾驶辅助、用户服务等。
车辆调度模块是智能车辆管理系统的核心，主要负责根据用户需求和路况情况进行车辆调度和路径规划。
该模块需要借助人工智能算法，进行实时的交通模拟和预测，以提供最优的车辆分配方案。
路况监测模块则依靠传感器和智能监控系统，实时采集和处理道路交通数据，为车辆调度模块提供准确的路况信息。
驾驶辅助模块是为驾驶员提供辅助功能的模块，如自动泊车、车道保持等。
用户服务模块则是为用户提供线上预约、查询等功能的模块，通过人工智能的技术手段，提供更便捷的用户体验。
在系统实现方面，基于人工智能的智能车辆管理系统需要依赖大数据平台和云计算技术。
大数据平台可以对海量的车辆和路况数据进行高效的存储和分析，为车辆调度和路况监测等模块提供数据支持。
云计算技术则可以提供强大的计算和存储能力，使得系统能够处理大规模的数据和复杂的算法。
同时，系统还需要借助机器学习和深度学习等人工智能技术，对数据进行分析和建模，以提高车辆调度的效率和精确度。
此外，系统还需要与车载终端设备和交通基础设施进行无缝连接，以实现数据的实时传输和交互。
基于人工智能的智能车辆管理系统的实现还面临一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私保护是最重要的考虑因素之一。
智能车辆管理系统涉及大量的用户和车辆信息，如何保证数据的安全性和隐私性是一个亟待解决的问题。
其次，系统的稳定性和可靠性是系统设计的重点之一。
在交通运输领域，系统的可靠性尤为重要，一旦系统出现故障或错误，可能会对交通安全和正常运营造成严重影响。
再次，与现有交通基础设施的兼容性和互联性也是一个关键问题。
基于人工智能的智能车辆识别与管理系统设计与实现智能车辆识别与管理系统：基于人工智能的设计与实现智能交通系统是现代城市交通管理的重要组成部分，而其中一个关键的技术就是智能车辆识别与管理系统。
基于人工智能的设计与实现可以使该系统更智能、更高效，并提供更准确的数据支持，以实现对车辆的实时监控、智能调度和安全管理。
本文将介绍基于人工智能的智能车辆识别与管理系统的设计原理和实现方法。
一、系统设计原理智能车辆识别与管理系统的设计原理是基于人工智能技术，主要包括图像处理、深度学习和数据分析三个关键环节。
1. 图像处理：系统需要能够从摄像头获取车辆的图像信息，并对图像进行预处理、特征提取和目标检测。
预处理包括图像去噪、灰度化和尺寸归一化等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取是将图像中的车辆特征信息提取出来，如车辆的颜色、形状和纹理等。
目标检测是对图像中的车辆进行定位和识别，常用的方法有卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。
2. 深度学习：为了提高车辆的识别准确率和系统的稳定性，可以采用深度学习算法对车辆图像进行训练和识别。
深度学习是一种基于神经网络结构的机器学习方法，通过多个层次的网络结构进行特征抽取和模式识别。
可以结合大量的车辆图像数据进行训练，建立起车辆图像识别的模型，从而实现对车辆的快速准确识别。
3. 数据分析：系统需要对识别出的车辆进行数据分析和统计，以提供对车辆轨迹、流量和停留时间等信息的分析和报表展示。
通过对车辆数据的统计和分析，可以为交通管理部门提供有效的决策依据，优化道路资源的利用，提高城市交通运行的效率。
二、系统实现方法基于人工智能的智能车辆识别与管理系统可以采用以下实现方法：1. 数据采集与存储：系统需要部署摄像头来采集车辆图像数据，并将数据存储在数据库中。
通过数据库存储大量的车辆图像数据，可以为后续的训练和识别提供充分的数据支持。
2. 图像处理与目标检测：将从摄像头采集的车辆图像进行预处理、特征提取和目标检测。
智能交通智能车辆管理系统集成智能交通智能车辆管理系统集成是当今社会发展的重要课题之一。
随着人工智能和物联网技术的不断进步，车辆管理系统也逐渐向智能化、自动化方向发展。
本文将探讨智能交通智能车辆管理系统集成的意义、挑战以及已有的解决方案。
一、意义智能交通智能车辆管理系统集成的意义不言而喻。
首先，它可以实现车辆和交通设施的信息互联互通，提高交通流通效率。
通过智能交通管理系统，车辆可以实时了解路况信息，并选择最佳路径，减少拥堵和交通事故的发生。
其次，智能车辆管理系统可以提高车辆安全性和驾驶者的舒适度。
通过智能监控和预警系统，可以及时发现并处理交通违规行为，减少事故发生的可能性。
此外，智能车辆管理系统还可以提供个性化、差异化的服务，满足人们对交通出行的不同需求。
二、挑战智能交通智能车辆管理系统集成面临着一些挑战。
首先是技术挑战。
智能交通系统需要融合多种技术，如物联网、大数据、云计算等，对系统集成的技术要求较高。
其次是安全挑战。
智能车辆管理系统需要处理大量的车辆和用户数据，保护个人隐私和信息安全成为一项重要任务。
此外，还有法律法规和人口流动等方面的挑战，需要制定相应的政策和管理措施来保障系统的顺利运行。
三、解决方案为了应对上述挑战，已经提出了一些解决方案。
首先是技术方面的解决方案。
研究人员提出了基于云计算的智能交通平台，通过将车辆信息存储在云端，实现车辆之间的信息共享和协同。
此外，还有基于大数据的智能交通系统，通过分析车辆行驶数据，提供实时的交通状况和路线推荐。
其次是安全方面的解决方案。
研究人员提出了可信任计算和加密技术，并建立了车辆网络安全和数据隐私保护机制，保证车辆和用户信息的安全性。
此外，政府和相关部门也需要采取措施，加强对智能车辆管理系统的监管和规范。
综上所述，智能交通智能车辆管理系统集成具有重要的意义，但也面临着一些挑战。
通过技术创新和政策支持，相信在不久的将来，智能交通智能车辆管理系统集成会取得更大的进步，为我们的交通出行提供更加便捷、安全和高效的服务。
智慧车辆系统设计方案智能车辆系统是指将最新的信息技术、通信技术和智能控制技术应用于汽车中，使汽车具有智能化、自动化的功能。
设计一个智能车辆系统需要考虑到安全、便利、效率等因素。
下面是一个智能车辆系统的设计方案。
1. 车辆安全系统：智能车辆系统的首要任务是确保车辆和乘客的安全。
安全系统可以包括：- 自动制动系统：通过感知前方障碍物和实时监测车辆速度，自动控制车辆制动，避免碰撞。
- 车道保持辅助系统：通过感知车辆所在的车道线，并自动调整方向盘，保持车辆在车道内行驶。
- 疲劳驾驶检测系统：通过监测驾驶员的眼睛和脸部表情，检测驾驶员是否疲劳，并及时提醒驾驶员休息。
- 盲点监测系统：通过感知车辆周围的盲点区域，并在驾驶员转向时发出警告，避免盲点事故发生。
2. 交通导航系统：智能车辆系统应该提供精准的导航功能，为驾驶员提供最佳的路线选择，并及时提醒驾驶员交通状况的变化。
交通导航系统可以包括：- GPS导航系统：通过GPS接收器定位车辆位置，并提供准确的地图和行驶路线。
- 实时交通信息：通过与交通管理中心通信，获取实时的交通状况信息，并将信息呈现给驾驶员，帮助驾驶员避开拥堵路段。
- 前方监测系统：通过感知前方路况，包括交通信号灯、道路工程等，并向驾驶员提供相应的建议和警告。
3. 智能驾驶辅助系统：智能驾驶辅助系统可以提供一系列的辅助功能，减轻驾驶员的驾驶负担，提高行驶效率。
常见的智能驾驶辅助系统包括：- 自适应巡航控制系统：通过感知前方车辆的距离和速度，自动控制车速和保持与前车的安全距离。
- 倒车辅助系统：通过倒车摄像头和距离传感器，提供准确的倒车镜像和倒车引导线，帮助驾驶员安全倒车。
- 自动停车系统：通过车辆的传感器和控制系统，自动控制车辆的停车和起步，提供更加准确和安全的停车体验。
4. 车辆信息娱乐系统：智能车辆系统还应该提供丰富多样的信息娱乐功能，提高乘客的体验。
信息娱乐系统可以包括：- 蓝牙音响系统：可以连接驾驶员和乘客的移动设备，提供高质量的音乐播放和电话通话功能。
基于c d d的智能车辆管
理系统p
This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
【最新资料,Word版，可自由编辑！】
基于CDPD的智能车辆管理系统
上海邮电移动数据通信有限公司
黄平郑武
摘要：
本文主要阐述了智能车辆管理系统的各个子系统的结构并分析了各部分的原理，结合实际的车辆管理系统，介绍了其工作原理，对系统中的不足及其进一步修改提出了看法。
关键词：
智能车辆管理系统、TOC、CDPD、GPS
Abstract:
Each subsystem structure and principle of Intelligent Vehicle Information System is described. According to practical system, its working principle is introduced and some suggestion is given for the fault of the system.
Key Word:
Intelligent Vehicle Information System, TOC (Traffic Operation Center), CDPD (Cellular Digital Packet Data), GPS (Global Position System)
一、引言
随着交通事业的发展，人们对车辆管理的需求也越来越高，在公交、出租以及企事业单位的内部，如何行之有效地提高车辆的使用效率，加强管理也成为一个日益重要的问题，随之一系列的智能车辆管理系统应运而生。
二、系统体系结构及功能
智能车辆管理系统集成了现代移动通信技术、GPS技术以及计算机技术等。
系统由交通操作中心（TOC）、移动终端以及选择的移动通信网络三部分组成。
1．TOC是整个智能车辆管理系统的核心所在。
操作中心的功能达到的程度就决定了TOC 系统设计的复杂度。
TOC可以归纳为4个主要的子系统（子系统间关系如图1所示）：
数据库系统：用于存储从多个信息源接收到的数据；
用户接口：该模块提供给操作者执行管理和控制功能，例如监视网络的当前状
态、管理用户帐户等。
显然，一个很重要的需求就是快的系统响应速度和刷新速
率；另外还要求交互的友好以减少操作失败的可能；
与交通管理相关的功能（TRF）：该模块执行所有的计算为车辆提供相关的交通信
息，其利用来自于数据源的实时数据，对其进行分析并采用预测模型来进行交通
管理；
通信子系统：在TOC和车载系统之间负责信息传输的主要接口，用于向车辆发送
用户接口
与交通管理
通信接口
相关的功能
数据库
信息，以指导车辆花费最短的时间到达目的地；从车辆接收定位信息以及来自于
公路感应器等传感器上的道路拥塞信息等。
图1 TOC各子系统之间的关系
.
2．有关无线技术的选择：
当前存在着许多种的无线传输技术，因而对于车辆管理系统来说，面临着多
种选择，这种多样性也会大大影响管理系统的可行性。
这项决定必须基于对无线传输手段的成本和一系列的性能参数的清晰考虑之上。
主要考虑的内容包括：可靠性、网络覆盖状况、传输机制和系统安全性等（目前国内几种主要移动通信网的比较如表1所示）。
蜂窝较好均可
CDPD很好一般19.2很好很好双工数字数据
从以上目前国内存在的几种移动通信网可以看出，CDPD网络在可靠性、数据速率、成本费用和安全性等方面等都具有一定的优势：
CDPD系统采用了空间分集接收技术以及FEC同ARQ相结合的差错控制技术，改善了无线信号传输中由于衰落和多径效应等造成的信号损伤，提高了系统的可靠性；
无线终端在登录系统时，系统需比较其ARN和ASN，以决定其是否有获得网络服务的权限，随后动态交换一对密钥，采用RC40加密，加强了无线链路上数据的安全性；
CDPD是无线的IP网络，每个无线终端都有自己的IP地址，可以方便地与其它通信网络（如DDN、X.25和ISDN等）进行互联；
CDPD网络作为数据通信网络，一般按照数据量来计费，而且其链路的使用效率较高，因此费用比较便宜。
CDPD技术区别于以往的以电路交换为基础的移动通信技术，采用了分组数据传输，因此特别适合于突发数据的传输。
避免了电路交换进行的数据通信首先必须进行连接。
从而造成接续时间很长而实际传输时间又很短的弊病。
实际上，在车辆管理系统之中，不论是移动终端送至操作中心的定位数据还是下传的控制指令，都是属于小数据量的信息。
因此，作为这种应用，CDPD技术是一种优选的方案。
当然由于CDPD的发展的时间比较晚，正处于成长壮大期，网络的覆盖问题还有待于进一步完善。
3．无线终端
基于CDPD网络传输的车辆管理系统的无线终端部分由三个模块组成：GPS接收机模块、CDPD Modem模块和数据处理及串口通信模块。
GPS系统是基于卫星的无线电导航系统,提供了对无限数量用户的全球连续覆盖，用户配置了接收机后就可以处理由卫星广播的信号。
GPS导航卫星距离地面高度约为20200km，其覆盖区域之大是任何地面导航台所不及的，GPS的卫星数目较多且分布合理，所以地球上任何地点都可连续同步地观测到至少4颗卫星，从而构成全球定位。
CDPD网络用户必须通过CDPD Modem来获得无线通信的接入，其与网络之间的通信是通过A接口来实现的。
根据定义，其物理位置可以随着时间的变化而变化，但必须保持连续的网络接入。
无线资源管理以及移动性管理能够保证无线终端平滑地进行越区切换和漫游。
三、智能车辆管理系统的实现
智能车辆管理系统实现的网络框图如图2所示。
由于CDPD作为无线的IP网络，可方便地与DDN、X.25和ISDN等网络互联，因此来自于移动终端的定位数据通过CDPD网络，再经过其它网络传输传送至指定的服务器。
在实际的车辆管理系统之中，交通操作中心（TOC）采用了客户机-服务器的体系结构。
服务器上的应用主要由两部分组成：
定位数据采集及其处理；
数据库采用的是Microsoft SQL Server6.5，用于存储定位数据、用户信息、车辆里程统计信息等。
其工作原理是：收集来自于移动终端的定位信息，写入数据库中，同时将包含定位信息的该份报文发送给客户机，以便于客户机的实时处理与轨迹显示；数据库中保存了一段时期的车辆轨迹信息，以便于历史回放等功能的实现。
另外，在数据库的设计之中，还加入了有关过桥及隧道的次数统计，通过连续分析车辆的经纬度进行实时统计。
图2 智能车辆管理系统网络结构图
客户端的实现中，采用了电子地图，在客户机收到来自于服务器转发的定位信息时，根据经纬度值显示在电子地图上并进行动态地更新。
客户端中还包括一系列对数据库的处理操作，增加、删除和修改车辆信息、用户信息以及设定用户权限等。
另外，除了获取车辆的运行状态信息之外，操作控制中心还可以发出信息用于控制车辆的运行，从而做到对整个运行状况的纵览。
M obile Term inal M obile Term inal
终端主要就是在单片机的控制之下，将来自于GPS接收模块的信息按照预先设定的发送频度，发送给CDPD Modem，通过CDPD网络发送给控制中心；同时还要将来自于控制中心的指令进行分析，以决定下一步的行动。
当然整个系统的设计中还是有一些不足的。
例如，终端的实现中，目前的产品还不能根据车速来动态地决定发送间隔，这就会造成车速很慢时，会发送大量冗余的数据，造成服务器的处理负担，也加大了CDPD的网络流量；智能车辆管理系统的“智能”程度还需要进一步地完善，如对道路拥塞程度的分析以指引其它车辆及时避开，还需要和其它智能系统的互联进行实时数据交换才能得到，而我们现在的相对还是一个独立的系统。
这一切都需要在软件的进一步开发中得到完善。
四、结束语
从智能车辆管理系统的框架体系结构和具体实现中可以看出，系统是顺应现代交通管理以及企业内部管理的需求，技术上是可行的，同时CDPD技术也为数据传输提供了一个优秀的网络基础。
实际上，无线数据通信领域的应用有着非常巨大的市场，许多原本为话音设计的移动网络也正在开展一系列的附加业务来支持分组服务，如GSM中的GPRS技术等。
CDPD在无线ATM、无线POS、车辆定位和遥感遥测等方面都有着出色的应用，同时CDPD也面临着严峻的挑战，其网络覆盖以及频率资源问题制约了许多应用的开展。
参考文献：
1.CDPD System Specification Release1.1-January 19,1995
2. Peter Rysavy, Wirelesss IP: Ready to Lift Off, March 1999
3.Scott D. Elliott, Daniel J. Dailey, Wireless Communications for Intelligent Transportation Systems, Artech House, Inc., 1995。
