基于车辆排序的异质性货车队列低能耗配置方法

考虑了燃油车和电动车动力系统差异以及货车车型对队列运营节能效果的影响,基于货车物理能耗模型和车形节能关系矩阵,建立了不同类型货车队列的能耗表征模型;为了不损失队列运营效率,构建了货车队列运营节能模型;以队列运营节能效益最大为目标,以不同类型货车数量、队列长度、队列排序位置要求为约束,建立了异质性货车队列低能耗配置优化模型,优化了队列规模和各个队列内部的车辆排序;基于数值试验,量化分析了异质性队列节能情况,解析了队列行驶工况、节能系数、不同车型比例对能耗的影响规律。研究结果表明：相较于独立行驶,12、18辆车试验的异质性货车队列运营节能率分别为6.5%、6.6%;相较于同质性队列,12、18辆车试验的异质性队列节能率分别增大了4.6%和4.8%;异质性货车队列配置情况不随行驶工况的变化而变化,但相较于匀速行驶状态,加速状态下节能率相对较低,约为3.6%;就车型排列规律而言,首先应依据“钟形”规律排布燃油车,其次应按照“钟形”规律插入电动车,使电动车帮助燃油车减少能耗,最后应优先配置队列前方位置;队列运营节能率随着速度的提升而增大,弹性系数为0.05,表明了队列技术在高速公路场景下可带来较为可观的效益;随着电动车比例的不断增大,队列节能率略有增加;节能系数对队列节能率影响最大,弹性系数为1.2。     

考虑网络拥堵与系统公平的车载异构网络选择方法

利用演化博弈的有限理智特性执行网络选择, 以实现车载异构网络系统中网络资源的均衡分配; 利用双层博弈对演化博弈方法进行优化, 保证极端拥堵中部分车辆消息传输的同时, 维持系统公平; 设计了专用短程通信、长期演进和无线局域网融合的车载异构网络仿真场景, 对比了基于多准则决策的传统方法、基于演化博弈的网络选择方法和基于双层博弈的网络选择方法。仿真结果表明: 采用基于演化博弈和双层博弈的车载异构网络选择方法首次解决了动态网络环境中车载异构网络切换时出现的大规模乒乓效应, 利用双层博弈能够实现拥堵抑制和系统公平; 采用基于双层博弈的网络选择方法能够驱动异构网络系统在2~3个切换周期内实现网络系统状态的稳定; 在预设的动态网络评价条件下与80个终端的一般场景中, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈19.5%, 为3种网络协同工作提供可靠服务; 在190个终端极端拥堵场景中, 终端合理分配, 共享专用短程通信网络资源, 双层博弈终端平均网络评价指标高于演化博弈10.3%, 双层博弈专用短程通信网络评价指标为演化博弈的2.18倍, 可以保证车联网基本安全信息的广播、系统的公平并维系基本车联网服务。     

基于GPS的公路视频影像信息系统

为了提高公路路况管理及路产管理的效率，开发了基于全球定位系统（GPS）的公路视频影像信息系统.通过视频影像的实时采集压缩和GPS定位，系统可实现基于里程和道路设施的多种视频影像搜索和定位功能，同时可根据电子地图快速定位到相应的视频图像帧.在论述了系统的体系结构后，推导了利用GPS坐标推算里程的算法，该算法通过录入关键帧对应的里程，内插出每帧的里程数，并对其进行修正.实践证明：该算法可有效地控制图像帧的里程误差，该系统可有效用于公路路况管理和公路路产管理.     

基于体素柱形的激光雷达点云车辆目标检测算法

环境车辆是自动驾驶汽车行驶时的主要障碍物之一,对环境车辆的尺寸、位置、朝向等空间信息进行感知对于保障行驶安全具有重要意义。激光雷达点云数据包含了场景中物体表面扫描点的三维坐标,是实现车辆目标检测任务的重要数据来源。结合SECOND与PointPillars方法,提出一种基于体素柱形的三维车辆目标检测模型,利用三维稀疏卷积聚合点云局部特征,在体素特征图上构造柱形并进行特征编码,有效解决点柱形方法缺乏柱形间特征交互问题,增强点云特征的空间语义信息;基于均值池化操作生成锚框点云占据位图并提出一种简单负样本过滤策略,在模型训练阶段筛除预设在无点云覆盖区域的无效锚框,缓解正负样本或难易样本不均衡问题;在目标框回归模块中,使用类别置信度与交并比(IoU)预测值计算混合置信度,改善分类分支与位置回归分支结果不一致问题,并使用KITTI三维目标检测数据集进行模型训练与评估。研究结果表明：在严格判定标准下(IoU阈值设置为0.7),所提算法在简单、中等、困难3种难度级别下分别获得了89.60%、79.17%、77.75%的平均检测精度(AP_3D),与SECOND、PointPill...     

基于小波神经网络的出租车保有量预测模型

为了提高出租车保有量的预测精度,利用小波神经网络逼近出租车保有量与其影响因素之间的非线性特性,并建立影响因素的预测模型,然后,将影响因素的预测值输入出租车保有量预测模型便实现了出租车保有量的预测.利用某市2000-2009年的出租车保有量及影响因素数据进行仿真预测,结果表明,相对于传统的BP神经网络,基于小波神经网络的出租车保有量预测模型具有更高的预测精度,该市2010-2012年的出租车保有量应分别达到9020、9 350、9 560 veh,才能保证平均候车时间在4 min左右.     

汽车制动性能检测中制动力数据拟合与优化方法研究

在分析传统的汽车制动力检测数据拟合方法存在不足的基础上,提出了采用三次B样条函数拟合与优化的新方法,并对该方法进行了深入的理论分析。试验结果和应用情况表明:该方法很好地解决了汽车性能检测中难以解决的制动力检测数据的分析与处理问题,使其检测精度、数据重复性乃至整个检测系统的稳定性与可靠性都大为提高。最后,对该方法的软件实现技术作了简单介绍。     

IntelliWay-变耦合模块化智慧高速公路系统一体化架构及测评体系

根据当前智慧高速公路系统的发展历程,总结一些典型的车路协同系统逻辑与物理模型。在总结国内外智慧高速公路系统的整体架构之后,提出新一代智慧高速系统的总体架构-IntelliWay,包括智慧高速公路系统分层模块化架构、基于变耦合程度的智能分级和基于事件驱动的数据分发机制。同时,根据当前智慧高速公路系统的主流应用技术,总结车载高精度定位、高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS)与车载总线、路侧设备优化、异构网络融合、网络负载均衡、网络信息安全、多传感器融合与协同感知、以用户为中心的场景自适应信息发布、车辆群体协同自动驾驶、基于大数据与人工智能的交通态势预测、车道级主动交通管理、组件式应用服务开发等驱动智慧高速公路系统快速发展的新兴技术研究现状,然后基于以上关键技术的特点提出未来智慧高速公路系统应用的实施建议;分析广播式交通信息服务、主动交通管理、伴随式信息服务、自动驾驶专用道、车辆队列协同驾驶等智慧高速公路系统的典型应用场景,进行智慧高速系统的测评方法分析和相关案例分析。最后,系统性地分析和预测智慧高速系统存在的挑战及未来发展趋势,以...     

一种新型的汽车检测线控制系统体系结构

在对传统的汽车检测线控制系统结构进行分析的基础上。提出了一种新的体系结构，将整个系统划分为4级，并对该系统的物理结构和逻辑结构进行了系统介绍。该系统运用开放的计算机网络体系结构将车辆检测子系统、决策管理子系统、网络服务子系统和语音服务子系统互联起来并接人因特网。能够有效地实现检测、控制与管理的一体化。