GPS/CP车辆定位与交叉口冲突检测

针对车辆行驶在城市道路中时GPS定位性能受限的问题,提出了一种基于车路协同定位(CP)与高度约束模型的紧耦合定位方法.基于短程通信协议(DSRC)实现交叉口车路共享车辆状态信息,提出了一种车车(V2V)/车路(V2I)信息协同交互的交叉口车辆冲突检测方法.为了验证GPS/CP车辆定位与交叉口车辆冲突检测方法的效能,搭建了基于场景的仿真环境,进行组合定位仿真验证与多场景交叉口冲突检测仿真验证.仿真结果表明:在可见卫星数量下降的情况下车辆定位误差保持在3m以内;在交叉口车辆为20 veh,且无定位误差的情况下,车辆冲突数和冲突率减少,车辆通过数略有下降;要实现交叉口冲突检测,车辆定位误差应小于6 m.综合利用GPS/CP车辆定位方法较高的定位精度和基于V2V/V2I的交叉口冲突检测方法较高的安全性,能获得较低的交叉口车辆冲突率和较高的交叉口车辆通过数.     

基于交通业务特征理解的车路协同可信交互方法

为保障车路协同环境下信息的可信交互，分析了车车、车路协同信息交互流程和不同模式下的交互需求，设计了车路协同可信交互架构；构建了车辆行为状态推演模型与路径扰动因子量化模型，设计了车辆主体可信度计算方法与等级评估规则，实现了车辆主体行为可信认证；通过对交通业务的有效特征理解构建了消息紧急度量化模型，利用低分辨率筛选策略初步过滤了消息报文，基于支持向量机(SVM)对消息内容进行了深度理解，形成了多分辨率交互内容认知方法；使用包含OMNeT++和SUMO仿真模拟器的Veins搭建了仿真测试环境，针对不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的开放道路和交叉口场景开展了仿真试验，对提出的车路协同可信交互方法进行了测试验证。研究结果表明:结合交通业务特征理解能够有效改善车路协同信息交互的可信度判别，提出的方法对信标位置消息的平均认知正确率可以达到90.91%，相比基于时效性检测的可信交互方法提高了8.68%；在安全效率消息可信交互验证试验中，随着恶意车辆比例的增加，传统基于投票机制的车路协同可信交互方法逐渐失效，而提出的方法在保证单次认证时延小于13 ms的条件下，平均正确率达到94.96%，较传统基于反向传播(BP)神经网络的方法提高了3.05%，且CAV渗透率越大，可信交互检测结果的准确率越高，漏报率越低，能够满足车路协同可信交互需求。      

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明:集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。      

基于GNSS／DSRC融合的协同车辆定位方法

以全球导航卫星系统（GNSS）定位与专用短程无线通信（DSRC）协同定位的集成信息融合为目标,在DSRC协同定位层面,基于水平精度因子最小化原则,提出了一种邻车节点的优选策略。在GNSS/DSRC融合定位层面,采用分散式融合估计思想,设计了一种松耦合模式下的车辆组合定位方法,基于GNSS、DSRC 并行滤波进行全局估计,利用反馈策略改善了对不同定位条件的适应能力。利用车路协同仿真平台对协同车辆定位方法进行了仿真验证。验证结果表明：邻车节点优选策略显著提升了DSRC定位精度,将其用于GNSS/DSRC融合定位,在常规运行条件下,带反馈机制的分散式估计精度优于单传感器模式与无反馈分散式估计精度;在给定的GNSS 多径干扰条件下,东向、北向位置估计的均方根误差与单GNSS模式相比分别降低了42．6％和37．0％,与集中式融合估计相比分别降低了24．8％和20．3％。协同车辆定位方法的定位性能优于常规定位方案,对GNSS多径干扰条件具有良好的适应能力,具备更优的精确性、可用性及工程应用价值。     

车路协同系统的视景仿真模型

在车路协同系统仿真的基础上,以局部交通网络的实时交通仿真为例,建立了车路协同系统视景仿真模型库,确立了视景仿真系统的框架体系结构。将视景仿真集成为整个仿真系统的一个联邦成员,建立了车车信息交互、车路信息交互的典型视景仿真功能模型。使用LOD模型简化技术对视景仿真功能模型进行分解,生成了5个不同精细程度的LOD模型。采用DOF、LOD、Switch功能化节点,从节点结构上优化了典型应用场景中的交叉口信号灯、车辆运动等相关模型,建立了一套类似模型几何形状的层级节点结构。构建了车路协同系统可视化视景仿真平台,包括HLA/RTI信息交互与控制模块、车路协同数据处理模块、信息交互模块、模型引导控制模块、视角动态切换模块与模型状态参数动态显示模块。采用建模优化相关技术,对典型交通场景进行了视景仿真。仿真结果表明:通过LOD模型简化技术,模型简化率最高可达95.5%,内存占用减少86.3%;通过视景仿真方法的使用,提高了渲染效率与系统仿真效率,车路协同典型交通场景验证了仿真方法的可行性。     

基于车路协同的商运车辆载重实时监测技术的应用

车路协同系统(Cooperative Vehicle-Infrastructure System,CVIS)是基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取,通过车车、车路信息交互和共享,实现车辆和基础设施之间智能协同与配合,达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标.车路协同的建设与发展,将对交通运营管理和提高交通运行质量有着划时代的意义.美国政府的车路协同概念涉及智能交通的诸多方面.     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。      

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制，将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程，将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程，提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法；利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性，动态精准地量化解析上下游交通耦合关系；在此基础上建立了分层动态决策框架，在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响，解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系；设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法，并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法，群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求，在交通效率和稳定性上具有显著优势，在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上；在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%，控制优势更加明显；由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出，可降低路网最大排队长度超40%，有效规避路网溢流风险；通过对群体决策协同控制模型的分布式求解，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。      

车路协同场景下导航播报方式有效性评估

导航信息作为驾驶人进行决策的重要依据， 其播报方式差异性会对驾驶人的信息接受程度和理解程度产生不同的作用效果， 因此， 有必要研究不同播报方式对驾驶行为的影响表现。 针对高速公路大流量路段车路协同场景下， 不同导航播报方式对驾驶行为的有效性评估， 缺乏量化依据的问题， 文章基于驾驶模拟器， 搭建了 4 类车路协同典型场景， 并选取 38 名驾驶人进行驾驶模拟实验， 获取驾驶行为数据并采用灰色近优综合评价法， 从驾驶效率和安全 2 个层面选取 4 个指标， 评估了近距离、 远距离两种播报时机和哔声、 语音两种播报形式 4 种组合方案的有效性。 研究结果表明， 高速公路大流量路段车路协同场景下驾驶人偏向远距离语音播报。     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。      

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

连续流交叉口信号协调配时及延误模型

为解决连续流交叉口车辆二次停车和人-车冲突问题,防止车辆排队溢出,破坏连续流交叉口稳定的运行状态,提出人-车信号协调优化控制策略。根据车流运行特征,协调主、预信号配时,优化信号相位方案,以车均延误最小为目标构建优化模型。通过仿真对比可知,本文模型计算的延误估算误差在5%以内。通过案例分析可知,现状方案南北左转车均延误和车均停车次数是优化方案的2倍以上,说明优化方案避免了车辆二次停车;从整个交叉口来看,优化方案在两种流量场景下,车均延误分别降低了27.8%、18.5%,提升了交叉口运行效率。通过敏感性分析发现,移位左转车道长度在100 m时,综合效益最佳。     

基于车路协同的无控十字路口行车方案

针对紧急车辆在无信号控制十字路口处通行效率低和事故频发的问题,基于SUMO与OMNet++的双向耦合车联网仿真平台Veins中搭建了车辆运动控制系统模型,设计路口处紧急车辆与普通车辆碰撞的判定方法和紧急状况下车辆避免碰撞行车措施,提出基于车路协同技术的无控十字路口紧急车辆行车方案。在Veins车联网仿真平台上对行车方案进行仿真验证。结果表明:应用方案可提高紧急车辆通过无信号控制十字路口效率64.3%以上,并将紧急车辆在无信号控制路口处的事故率由36.7%降低至3.3%。     

物联网环境下的重点车辆监控海量信息处理研究

重点车辆监控是借助物联网技术,通过感知设备对重点监控车辆进行识别、定位、跟踪、监控和管理。重点车辆监控平台需面对海量数据的处理问题．云计算信息处理模式为重点车辆信息管理提供了新思路。借助云计算的概念,提出基于Hadoop分布式并行编程框架的重点车辆信息管理模式和基于MapReduce编程模型的重点车辆海量信息处理方案。然后,采用广东省的重点车辆监控平台的历史数据作为样本,搭建基于Hadoop的重点车辆海量信息处理测试平台。实验结果表明,该平台能够实现物联网环境下的重点车辆海量数据的快速处理与查询．满足实时监控的要求。     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

Dynamic Channel Allocation in Sectored Cellular Systems

It is known that dynamic channel assignment(DCA) strategy outperforms the fixed channel assignment(FCA) strategy in omni-directional antenna cellular systems. One of the most important methods used in DCA was channel borrowing. But with the emergence of cell sectorization and spatial division multiple access(SDMA) which are used to increase the capacity of cellular systems, the channel assignment faces a series of new problems. In this paper, a dynamic channel allocation scheme based on sectored cellular systems is proposed. By introducing intra-cell channel borrowing (borrowing channels from neighboring sectors) and inter-cell channel borrowing (borrowing channels from neighboring cells) methods, previous DCA strategies, including compact pattern based channel borrowing(CPCB) and greedy based dynamic channel assignment(GDCA) schemes proposed by the author, are improved significantly. The computer simulation shows that either intra-cell borrowing scheme or inter-cell borrowing scheme is efficient enough to uniform and non-uniform traffic service distributions.     

连续流交叉口左转非机动车交通组织创新设计

为解决连续流交叉口左转非机动车和直行机动车冲突问题,提出一种左转非机动车过街创新设计方案,对比常规设计和两步过街方案,将3种方案整合到一个统一的优化模型中。以交叉口机动车通过量最大为优化目标,建立混合整数非线性规划优化模型,将其转换为非线性模型以便于求解,并利用VISSIM仿真验证3种方案的运行效益。结果表明,两步过街和创新设计相对于常规设计能提升交叉口机动车通行能力,且在高流量场景下拥堵改善效果更佳,分别能降低 55.58%、57.18%的机动车延误;常规设计不适用于直行机动车流量较大的场景,两步过街和创新设计不适用于左转机动车流量较大的场景;常规设计和两步过街左转非机动车流量增加,会导致机动车通行能力迅速下降,创新设计受左转非机动车流量的影响较小,在各种流量场景下适用性较好。