基于车路协同的交叉口车辆最大流量协调方法

设计了一种无信号灯的交叉口车辆协调控制策略,该策略将交叉口车辆通行控制问题转化为以最大流量为目标的整数规划问题,通过求解该问题获得最佳的通行策略达到车辆安全高效通过交叉口.与定时控制和自适应控制策略在各种交通负载下的仿真对比表明,所提出的协调控制策略能明显降低交叉口车辆的平均停车等待时间、平均排队长度和停车率.      

车路协同系统中的车辆精确定位方法研究

为了解决车路协同系统中车辆定位误差较大的问题,提出了一种基于信息标识识别的车辆定位方法。该方法设计了一种能够储存道路信息的信息标识,并在路面上设置信息标识。当车辆驶过标识时,安装于车上的成像装置实现对信息标识图像的拾取。利用加权最小二乘法对图像进行直线拟合得到车辆的运动方向,识别图像信息得到车辆的精确位置,结合车辆对于自身运动状态的感知,从而实现车辆的精确定位。试验结果表明,车辆的运动方向检测误差仅为0.71°,定位误差仅为2.17 cm。可见该方法在车辆定位上更为直接、准确、成本低廉。     

基于车路协同的高速公路车辆碰撞预警模型

为了预防和减少高速公路碰撞事故的发生,及时向高速公路一定范围内的相关车辆提供事故预警信息,提出了一种基于车路协同的高速公路车辆碰撞事故预警模型。首先,基于4G和DSRC通信网络构建了高速公路通信场景与事故预警框架。其次,建立了高速公路环境下双车道两车相撞的事故场景,分析了车辆在高速行驶时发生碰撞的动机以及可能发生的碰撞事故类型。最后,分析了追尾碰撞与侧向碰撞发生之前两车在横向和纵向两个方向接近的全过程,探索两种碰撞事故发生的内在规律,建立潜在碰撞事故判定规则,并基于车路协同技术建立了以时间、位置、速度、车间距以及制动距离为参数的车辆追尾碰撞预警模型与车辆侧向碰撞预警模型。针对实车场地试验对碰撞事故测试成本高难度大等问题,基于Veins仿真平台搭建了具备4G和DSRC异构通信网络环境的高速公路车联网仿真场景,对两种事故预警模型的性能进行测试。测试结果表明,在车速低于120 km/h的情况下,通过潜在碰撞事故判定得到预警结果,并给相关车辆发送事故预警消息广播,能有效避免追尾碰撞和侧向碰撞的发生。     

车路协同车辆编队系统研究

车辆编队是通过网络技术,使车辆彼此之间紧跟在一起行驶。设计了基于信息物理系统(cyber-physical system CPS)理论的货车编队系统的框架,利用路侧摄像头、毫米波雷达等路侧智能设备、车载OBU智能终端获取道路及车辆信息进行多源信息融合,并通过V2X通信技术进行数据传输,从而实现车、路、云协同工作。     

基于人车路协同的车辆弯道安全车速预测

为保证车辆弯道行驶的安全,综合考虑影响车辆行驶安全的人、车、路和环境等因素,运用层次分析法和加权最小平方法建立多层次车辆弯道行驶安全度静态因素综合评价体系。基于车辆动力学理论分析车辆弯道行驶临界车速,通过引入安全系数k,将车辆弯道行驶安全度评价模型与临界车速结合,提出基于人车路协同的车辆弯道安全车速预测模型。仿真结果分析表明,该模型可预测车辆弯道行驶安全车速,为车辆弯道车速预警提供一种方法。     

车路协同环境下车辆前照灯自适应控制方法研究

针对现有自适应前照灯控制系统仅仅根据汽车行驶状态及转向盘触发车灯偏转,使得车灯偏转动作带有明显的滞后性的问题,引入车辆行驶前方道路线形信息,建立了车路协同环境下车辆前照灯自适应控制方法的系统。在不改变原有车灯控制系统执行机构的情况下,利用车路协同装置将线形曲率等道路信息提前传输给汽车,综合利用行车状态信息实时计算出车灯偏转角度,自适应调整灯光照明方向。经仿真结果表明,该方法可以更加主动精确的调整车灯偏转角度,减少视野盲区,提高行车安全性。     

基于车路协同的车辆换道Logistic模型研究

本文基于车路协同系统下的多车数据,提取车路协同中距离和速度指标,利用python进行参数估计,并验证了模型的可靠性,同时结合车辆换道过程中的目标车道上前车和后车的距离和速度信息进一步对换道需要满足的最小间距问题进行说明,提出在车路系统系统中嵌套车辆换道最小间距模块,结合车辆换道最小间距和Logistic模型可以减小车辆换道判断误差,为驾驶者提供更加准确的换道参考。     

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息,为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性,目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势,提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先,定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式,并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性;其次,从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合,应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标,并根据层次分析法确立指标权重,同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则,从而融合动态车辆数据与静态路段参数,计算得出交通状态评价结果与评分;最后,由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致,能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性,同时为车路协同技术应用于实时交通诱导,缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

车路协同下避让紧急车辆协同换道策略

为加快紧急车辆抵达事故现场的速度,同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响,运用车路协同系统,提出避让紧急车辆协同换道策略,通过调整紧急车辆下游车辆位置,实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象,根据相邻车道车辆间距与车车通信范围,搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标,确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化,引导车辆完成协同合流,既能保障车辆安全换道,还能降低换道造成的速度振荡传递。同时,为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动,对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响,并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明：采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s,此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现,恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s,比未采用上下游协同换道策略降低了34%。     

车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略.针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略.通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完...     

基于车路协同环境的信号交叉口车速引导方法

针对现有的车速引导模型存在未综合考虑车辆跟驰行为、引导场景划分较粗略等问题,研究了4种基于车路协同环境下实时优化各车的车速引导模型。对车辆进行所属车辆列队划分,考虑车速引导影响对FVD跟驰模型进行改进。以车辆列队为引导单元,将车辆可能面临的交通状况细分为8种引导场景,以引导车辆不停车或少停车通过交叉口为目标,直接优化车辆加/减速度,建立车辆列队后车根据改进的跟驰模型计算目标跟驰加/减速度,并与头车组成列队以同一目标车速通过交叉口停车线的4种车速引导模型。以南昌市海棠北路/枫林西大街交叉口为例进行仿真验证,结果表明,所提出的车速引导模型能使车辆行程时间减少18.9%,最大排队长度减少58.8%,延误减少60.8%,燃油消耗减少36.4%,且适用于不同交通饱和状态,对提高信号交叉口通行效率和减少车辆燃油消耗有显著效果。     

车路协同环境下的车辆跟驰行为研究

城市交通流中存在着大量可挖掘的信息,对于这些信息的获取、总结和应用是我们治理交通问题的核心手段。基于多样化的通信手段形成的车路协同系统开辟了在智能交通系统环境下研究交通流问题的新思路,从根本上改进了交通流问题的处理方式。文中采用仿真的手段,结合合理的跟驰模型,从微观层面入手,对在车路协同相关功能作用下的跟车行为进行参数标定,并放入宏观的交通流中进行仿真验证,以呈现车路协同对于交通效率的提升。     

基于车路协同的交叉口控制系统设计

由于车路协同系统(CVIS)还无法完全应用于现实中,文中在5个假设的前提下以总延误最小为目标提出了4条交叉口信号控制方案设计原则和设计方法。该方法通过同时采集到的交叉口每个进口道的车流量来同时进行渠化设计和信号配时设计。结果表明,所建立的交叉口信号控制方法在一定程度上优于现有的交叉口信号控制方法。     

车辆侧倾状态估计的研究

针对复杂行驶工况下车辆侧倾状态无法准确测取,因而对车辆侧倾无法有效控制的问题,本文中利用车辆耦合动力学与模糊T-S理论,设计了基于模型的T-S状态观测器算法,实现了复杂工况下车辆侧倾状态的实时有效观测。首先,构建了不同路面激励与转向盘转角工况下的车辆垂向与横向运动学模型;接着,在考虑轮胎受力具有强非线性特点的基础上,提出了基于T-S理论的轮胎T-S模型,并采用"魔术公式"对其进行了仿真验证;然后,基于轮胎T-S模型与整车动力学模型,利用贝叶斯理论,设计整车T-S观测器算法;最后,利用Car Sim软件对标准A/C级路面激励工况下整车T-S观测器实时估计的车辆侧倾角与侧倾率进行仿真验证。结果表明,所设计T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,最大标准偏差不超过12%。     

基于车路协同技术的BRT信号优先控制方法研究

针对交叉口延误过大制约着快速公交系统的发展问题,基于车路协同技术,通过预测BRT车辆行程时间并确定到达时间窗在信号周期中的定位,以交叉口总体人均效益最大化为目标,兼顾乘客乘坐舒适性、车辆运行状态、社会车辆交通效益等因素提出了绿灯延长、红灯早断和相位插入等3种BRT单点交叉口信号实时优先控制方法.最后以济南市BRT一号线北园大街无影山路交叉口为背景,基于VISSIM仿真软件进行信号优先控制方案的验证,结果显示:该方案可以使交叉口人均延误平均降低18.60%,BRT车辆运行速度平均提升7.28%.     

基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计

针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合"魔术公式"轮胎模型对汽车行驶过程中的纵、侧向速度、轮胎力和质心侧偏角分别进行了估计。在利用UKF对汽车状态参数进行估计的同时,引入遗传算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。仿真和道路模拟试验的结果表明,UKF结合遗传算法的方法,能提高估计精度且具有很好的抗干扰性。     

基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计

针对车辆行驶过程中的状态估计问题,提出了基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了采用Dugoff轮胎模型非线性3自由度车辆估算模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角和车轮轮速低成本传感器信号的信息融合以实现对车辆行驶状态的准确估计。应用驾驶员模拟器进行在环试验结果表明,基于强跟踪容积卡尔曼滤波的估计算法能够较准确地对车辆行驶状态进行估计。     

基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。     

车路协同信息融合的智能汽车行驶状态模糊评判

为了监测与评判道路上行驶的智能汽车的实时状态,基于研发的智能汽车的车载感知系统,包括通过视觉传感器、激光雷达、GPS定位、车载传感器系统及车载总线获取车内及周围环境信息。采用V2X通讯设备等获取路侧端雷视一体机、路侧传感器、气象传感器传输的交通信息,通过V2X通讯设备、4G通讯模块传送到云服务器并建立模糊评判模型。基于可信度的模糊推理算法对环境信息和交通信息进行融合,并以此为依据对行驶车辆的状态进行评判。首先,建立针对车辆行驶状态的模糊评判集合和各参数隶属度函数,计算出各参数的隶属度,并对行驶车辆的各个参数建立典型的行驶状态评判参数数据集合。其次,采用模糊假言推理方法,以典型的数据集合为基础建立带可信度和阈值的模糊规则库。应用麦姆德尼方法,建立与规则库的每个规则所对应的模糊关系矩阵库。以车辆行驶时接收到的车载端和路侧端信息作为输入,应用规则库规则进行带有可信度的模糊推理。然后,以相似度作为匹配度,对推理规则设定阈限,按照证据与规则的前件不相等的情况,计算结论的可信度得出结论。对结论进行冲突消解时,冲突消解的策略为取可信度高的结论。最后,应用匹配度对结论的可靠性进行验证,并在多个道路场景实时行驶的车辆上对算法进行试验验证。研究结果表明:算法对行驶车辆状态的评判与实车的状态相一致,可实现对车辆不安全状态的报警与行驶状态的干预,对保障行车安全有显著积极的实际应用意义。     

基于LTE-V2X车路协同技术仿真验证方法的研究

智能网联汽车是我国战略发展的重点支持领域。车路协同技术是智能网联汽车的重要应用方向和基础支撑。车路协同仿真验证技术是车联网智能化基础设施建设及示范应用开展的重要保 障。