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近年来,车路协同是汽车与交通行业发展的重要方向之一,而车路协同环境建设和推广也成为先导区建设的重中之重。车路协同系统利用无线通信、传感器检测、高精度地图定位、人工智能、计算机等众多技术来获取车辆和道路信息,在实现人、车、路充分协同的同时,从而达到主动提高道路交通安全、最优化利用系统资源、缓解交通拥挤的目标,形成安全、效率、环保的道路交通系统。先导区一般选址在车流量大、道路环境复杂、附近居住人口密集的区域。先导区内汽车智能与网联化测试、V2X场景实现均需要借助于车路协同系统环境。本文介绍了先导区道路交叉口车路协同系统涵盖的技术,以及实现的功能和信息服务场景,并从车端、路端给出了相应场景的解决方案。 相似文献
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为验证车路协同技术的有效性和安全性,基于车联网(V2X)测试需求,提出了一种车路协 同仿真验证系统的设计方案。使用 Prescan软件搭建了仿真场景,以用户数据报协议(UDP)形式将 仿真数据发送至 V2X 协议栈,通过 LTE-V 信道仿真设备仪表和被测器件(DUT),并经由直连通信 接口(PC5)进行通信。采用全球卫星导航系统(GNSS)模拟器,将模拟测试车辆的位置和时间等信息 与协议栈及 DUT 进行同步交互,DUT 接收到测试场景及位置的数据后,触发车路协同相关预警功 能。该方案可真实模拟 V2X环境,实现了 V2X应用场景的测试验证,能够有效推动车路协同系统的 开发和算法验证,促进 V2X技术的快速发展。 相似文献
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<正>自从业界出现了V2V、V2P、V2N、V2X等词汇,车路协同的概念深入汽车人的心,业内希望实现车辆与一切可能影响车辆的实体实现信息交互,也就是创造更好的车路协同系统,目的是为了减少事故的发生,减缓交通拥堵现象,降低环境污染及提供其它信息服务。 相似文献
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新时代科技革命与产业升级进行得如火如荼,智能网联汽车作为一个新兴产业正快速进入产业化与市场部署阶段,成为汽车行业技术变革的重要突破口。武汉作为国内第一批发展车路协同与智慧城市的“双智”试点城市之一,正在大力促进智能网联车及配套技术的发展和应用。依托武汉光谷区域交通基础设施的工程实例,构建光谷完整的“车路智行的生态系统”,着重研究车路智行一体化的智能网联体系,归纳总结智能网联汽车示范段的建设,为推动自动驾驶、V2X等技术的研发应用进程奠定坚实基础,不断完善光谷智能网联汽车产业链,促进智能网联汽车产业发展。 相似文献
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OBU(On Board Unit),即车载单元[1]。在智能网联车路系统中,OBU使不同厂商车辆,以及路侧单元RSU(Road Side Unit)[1]互联互通。本文设计了一种新型OBU系统,融合了5G通信、C-V2X通信(Cellular Vehicle to Everything,V2X)[2]和GNSS定位、硬件加密等功能。针对客户需求和OBU系统架构,对软硬件子单元进行了详细分析和设计,经落地优化、批量生产,成功大规模应用于城市公交系统与车路协同项目中。 相似文献
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本文阐述了车路协同技术的基本概念,并从车、路、边、网、云等方面分析了车路协同技术在智慧交通中的应用途径。结合车路协同技术,对城市交通中典型应用场景进行分析研究,得出车路协同技术的应用有利于提升城市交通智能化、信息化水平,对解决城市交通拥堵、道路安全等问题,提升交通系统运行效率有着现实意义。 相似文献
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绍兴城市智慧快速路管理是一项全周期、多领域、综合性的系统工程。为满足智慧快速路管理新需求,在项目规划阶段即构建了贯穿城市快速路设计、施工、运维全生命周期的智慧管理系统。智慧管理系统主要包括数字化管理平台(BIM)、结构智能监测系统(IMS)、智慧交通系统(ITS)、车路协同系统(ICV)和智慧照明系统(ILS)。总体来看,为城市快速路设计施工、运营管理和交通服务带了显著提升。 相似文献
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近日,招商局检测车辆技术研究院有限公司(以下简称"招商车研")在重庆市永川区承建的西部自动驾驶开放测试基地——测试系统技术服务项目,顺利通过百度公司和业主单位的验收.
该项目是永川区西部自动驾驶开放测试基地的重要组成部分,覆盖交通流量密集、道路场景丰富的两个交叉路口和一条双向十车道道路,由交通数据采集系统、自动驾驶及车路协同场景库生成系统、车路协同规模测试系统、数字孪生可视化系统等模块组成,具备全年不间断典型场景采集、C-V2 X消息实时转化、车路协同场景可视化回放、真实车辆与虚拟车辆可动态交互等功能. 相似文献
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路侧单元(Road Side Unit,RSU)作为车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System,CVIS)中路侧感知控制网与网联化车辆自组网的重要节点,其布设方案对车路交互效能、系统建设成本与协同服务水平均产生较大影响。现有RSU优化布设研究主要基于车路(Vehicle to Infrastructure,V2I)通讯,忽视了车车(Vehicle to Vehicle,V2V)通讯的转发和中继作用,也缺乏对RSU设备及线网布设成本的相关考量。针对上述问题,面向V2V和V2I通讯并存环境,考虑信息覆盖正向收益与设备/线网布设负向收益,构建面向综合收益最优的RSU布设方案优化模型。首先结合信息流-交通流耦合模型获取传播时间矩阵,提出权重约束可达性算法,构建布设方案与信息覆盖正向收益之间的关系方程。然后针对动态最优布设方案条件下的最优线网布设问题,提出改进的最小生成树模型,并以此设计综合收益最优的RSU优化布设模型。最后,基于井字形算例路网,进行模型验证和关键系数敏感性分析;并基于Sioux Falls路网,将所提出的模型与现有未考虑信息流-交通流耦合特性的RSU优化布设模型进行对比。研究结果表明:所构建的布设方法可较好地反映实际信息流传播状态,覆盖率误差在5%以内;RSU最优布设方案与交通流运行状态密切相关,交叉口及路段中节点均有成为最优节点的可能;RSU布设方案将受线网/设备布设成本和信息生命周期的直接影响;对比现有模型,在Sioux Falls路网和所给定参数的条件下,所提方法在信息覆盖率和布设后的综合收益方面相较现有方法均提升了30%以上。 相似文献
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车路协同环境是利用无线通信技术、电子信息技术等高新技术建立的新颖交通环境,其以车车、车路通信为基础,有效实现了信息在系统内部的快速、准确、有效的传输,弥补了目前交通基础数据实时性、可靠性等方面存在不足.利用车路协同环境下,在单车车速引导的基础上,以交叉口整体效益最佳为目标,提出信号交叉口多车协同车速引导模型,以最大限度地降低交叉口车均延误,减少平均停车次数,提高绿灯时间利用率.同时,以上海市曹安路-绿苑路交叉口为例进行仿真验证,研究结果表明,相比于单车引导而言,多车协同引导可适用于高、中、低等不同饱和状态,且可有效降低交叉口车均延误及平均停车次数. 相似文献
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汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战,网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展,对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先,从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程,其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环,针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理;其次,从智能运输系统的各类非同源异构数据出发,分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于"人-车-路"交互体系的智能信息与数据;然后,针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题,从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍;针对"人-车-路-云"多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题,从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状;并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究,说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后,总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响,并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。 相似文献