车路协同环境下混合交通群体智能仿真与测试研究综述

归纳了车路协同及其仿真测试技术的发展历程,并结合典型仿真结果探讨了萌芽期、起步期、发展期阶段下的仿真需求、经典方法与技术瓶颈;在此基础上,提出了基于交通主体建模、群体行为仿真、测试结果分析的3层新型虚实交互仿真测试架构;针对混合交通主体仿真需求构建了异构交通主体模型,解析了混合交通运行机理,以此作为仿真系统底层模型支撑;结合设计的虚实交互仿真测试架构,突破了混合交通群体智能场景生成技术,提出了混合交通群体智能仿真方法;在此基础上,选取交叉口和路段典型交通场景,开展了不同群体智能决策控制方法的仿真试验,以验证所提方法的效能;最后,总结了车路协同的未来发展方向和相关建议。研究结果表明:相比于传统仿真测试方法,提出的虚实交互仿真测试方法的系统仿真粒度从500 ms减小到100 ms以内,仿真规模从9个节点和500个交通主体提升到150个节点和2 000个交通主体,仿真场景数量由36个扩展到98个,实现了异构交通主体渗透率0~100%动态可调,有效提高了车路协同混合交通仿真测试的效率、规模和覆盖度;目前新型混合交通环境下车路协同仿真测试需求快速朝着群体化、智能化、规模化演变,开展基于虚实交互和运行环境数据模拟的车路协同群体智能仿真测试方法技术研究,将有力推动下一代智能交通系统的发展。      

车路协同系统仿真信息多分辨率交互方法

车路协同系统仿真研究对于交通系统的发展具有重要的意义.为了研究车路协 同系统的仿真关键技术并构建车路协同系统仿真平台,本文提出信息多分辨率交互方法 解决基于HLA的系统仿真过程中的网络拥塞问题,建立了高分辨率车辆行驶状态信息模 型、中分辨率车队状态信息模型、低分辨率交通流信息模型,运用聚合解聚法实现不同信 息分辨率间的仿真过程,采用模糊预测发送缓冲区信息排队长度方法确定多分辨率模型 间的聚合解聚时机.通过仿真管理器联邦成员的运行结果分析表明,该方法能够有效减少 系统属性吞吐量,从而较好控制网络拥塞,降低系统属性延时,提高仿真效率.     

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车路协同系统能实时获取车辆个体的运行状态信息,并能通过速度引导实现车辆与交通控制系统之间的动态交互,为交通信号控制提供了新的数据源和技术手段.分析了现有车路协同下交通信号控制方法存在的不足,引入基于时间窗的滚动预测方法,提出了改进的交叉口信号控制优化流程;将相位饱和度作为表征信号控制效果的指标,在考虑速度引导对车辆运行状态影响基础上,建立了车路协同环境下道路交叉口信号控制优化方法和模型.运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,本文方法优于感应控制方法,在各种交通流量下均能有效降低交叉口平均延误和停车次数.     

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。      

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.     

车路协同混合交通场景要素解析与测试案例生成

面向混合交通环境下多车效率类和单车安全类场景测试需求，研究了基于混合交通场景要素解析的车路协同测试案例生成方法; 为提高测试案例的多样性和覆盖度，分析了混合交通特征要素相互作用机理，构建了混合交通场景要素层次模型，提出了场景要素重要度的一致性描述指标，并在此基础上建立了测试案例复杂度模型; 针对多车效率类场景仿真测试，提出了复杂度激励的组合测试案例生成方法，设计了场景要素强耦合组合策略; 针对单车安全类场景仿真测试，提出了基于复杂度聚类的蒙特卡洛测试案例生成方法，设计了风险场景特征参数抽样机制; 选取车路协同混合交通典型场景开展仿真试验，验证了提出的测试案例生成方法的有效性。研究结果表明，对于多车效率类混合交通高速公路匝道合流场景测试，提出的方法比传统成对测试方法的场景最大复杂度提高了11.93%，高复杂度场景占比提高了60.02%，测试案例覆盖度提高了12.08%;对于单车安全类车路协同换道预警场景测试，提出的方法比传统蒙特卡洛测试方法的危险场景数提高了195%，且其参数估计误差降低了5.95%，高风险场景数提高了119%，且其参数估计误差降低了4.78%。可见，提出的方法能够提高测试案例的多样性和覆盖度，有助于开展复杂环境和风险条件下车路协同系统功能测试，能够有效满足多车效率类和单车安全类场景测试需求。      

基于车路协同多业务优先级的车载通信退避算法

为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略（Binary Exponential Backoff, BEB）仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。     

内河船舶操纵模拟器视景系统的建模与仿真

基于过程法建立河流流体运动模型,并利用有限差分的方法解算,从而获取视景系统中河流运动的速度场;利用Multigen Creator建模软件创建视景系统中的场景模型,并运用细节层次技术提升视景系统仿真的效率;最后采用相关的可视化技术,实现了内河船舶操纵模拟器中视景系统的实时仿真。仿真结果表明:建立的河流流体速度场模型可较真实地体现河流流动性,视景系统可增强内河船舶操纵模拟器的环境真实感,并且视景系统的效率远超过仿真实时性要求。     

混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明:在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能不断提高,较无渗透条件最高可分别提升42.0%和14.2%;即使智能网联汽车渗透率仅达到20%,较无渗透条件也可以在交通效率方面实现20.4%的显著改善;较长的交通信号周期与较短的网联人工驾驶汽车驾驶人反应时间有助于协同控制效能的提升。      

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。      

股份制、合作制、与股份合作制

本文通过对股份制、合作制的分析，总结出股份合作制的制度特机     

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论文阐述了大型智能交通系统工程项目开发方法的基本内容，介绍了智能交通系统工程项目开发建设的特色;并且阐述了这类工程项目开发的系统工程方法、特别运用了钱学森教授提出的“定性与定量相结合的综合集成方法”和顾基发教授总结出的“物理--事理--人理方法”来进行实践.基于“北京公交智能化调度系统”项目建设中对这两种方法进行的融合，以及工程完成后进行的方法论总结，为便于操作，本文提出了大型系统工程项目开发过程的几个阶段及其所要达到的目标、内容和具体实施方法.方法论的总结将有助于进一步推动我国智能交通系统工程项目建设。     

收费监控图像系统设计方案探讨

阐述了辽宁省高速公路收费监控系统的建设实施情况,并探讨了基于全数字视频管理平台下的收费监控系统的系统组成及管理模式。     

基于Cognex视觉的机器人自动搬运控制

针对企业原有生产圆盘类连接轴的工艺,设计了基于Cognex视觉的机器人自动搬运系统,将S7-300 PLC、Cognex视觉系统和FANUC机器人系统集成在一起,实现了1台机器人同时为铣床和车床2个加工系统自动上下料;通过Profibus总线和Ethernet通讯将PLC技术、视觉技术与工业机器人结合起来,发挥了工业以太网传输速度快、信号稳定的优势,提高了机器人的柔性取料能力;目前已应用在企业当中,提高了企业的自动化程度及生产效率,降低了企业的用工支出。     

高速公路交通机电工程简介

对高速公路机电工程系统给予详细的介绍。     

ROBBINS盾构机液压系统组成及工作过程分析

介绍了美国ROBBINS公司生产的EPB6260盾构机的推进、铰接两大主要液压系统的原理、特点、工作方式,及其与盾构推进控制的联系。有助于盾构机设计与使用者更好了解液压系统工作方式,促进国外先进技术的消化吸收及日常维护保养。     

城市公共交通系统之系统分析

从系统整体出发首先对城市公共交通系统的要素结构进行了全新的剖析，并在结合实际工作的基础上指出目前公共交通系统存在的问题及可能解决的方向；其次对城市公交系统进行了系统分析，建立了相应的系统分析工作流程，对公交系统特征、系统边界、系统外部环境、要素关联性、系统评价及系统决策等方面进行了论述，为公交系统全面有效的规划提供了新的理论基础。     

智能最优化系统功能分析与框架结构

智能最优化系统（ＩＯＳ）是一个结合最优化和人工智能技术、实现自主、完美地解决实际最优化问题的软件系统。本文详细分析了ＩＯＳ的功能,指出其各部分之间的逻辑联系,提出了ＩＯＳ的体系结构,从而建立了ＩＯＳ的基本理论框架,为进一步的研究打好基础。     

BRT的智能交通运营系统关键技术理论研究

本论文以智能交通运输系统为研究背景,针对中国城市常规公交运营的正点率低,换乘不方便,舒适性差,乘客信息系统不规范等问题,运用智能交通运输系统相关理论和方法,探讨研究能够改变上述问题,达到良好效果的更高层次的新型城市公共交通运输形式——智能快速公交系统(BRT),创造性的提出了适合于我国快速公交系统的智能交通理论体系,为进行更深的细节研究构造了理论框架。     

海南省信息化建设

给出了海南省公共信息网络拓扑结构设计思路.采用交互式信息共享平台和全省各区 域网络节点构成,形成一个覆盖全省、用户驱动的交互式的网际网.通过建设公共信息网络系 统来沟通和激励各专用信息网络外部信息流的横向交换,将相互独立的专用网联接成能发挥综 合效益的有机整体海南省公共信息网络主要由基础层、信息交换与服务层用户层三大部分构 成逻辑结构网络.