基于车联网V2P 的行人碰撞风险辨识研究

为探索基于车联网V2P(Vehicle to Pedestrian)通信技术的行人碰撞风险辨识方法, 首先,在车联网环境下实时获取了目标位置、速度、运动方向等信息,并分析了典型人-车相 对运动场景中交通参与者的行为不确定性,进而提出了人-车碰撞区域随机几何模型;然后, 综合考虑了车联网系统的通信延时、定位误差、人-车相对运动不确定性等多因素的影响,建 立了人-车碰撞事故概率和冲突风险程度模型;最后,通过仿真实验分析了行车速度、通信延 时、定位精度等因素对行人碰撞风险辨识模型效果的影响,以及各因素间的相关性关系.本文 提出的方法对行人安全保护研究具有一定的参考价值,研究结果同时指出了车联网系统通信 延时与定位精度的技术要求.     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

网联环境下考虑非优先车辆延误的公交优先信号控制方法

网联环境具有数据采集和交互方面的优势，能更精确地评估交通需求，更科学地实施交通管控措施。根据公交车与非优先车辆权重及延误分布差异，研究了考虑非优先车辆延误的公交优先单点信号控制方法。利用交叉口车辆轨迹数据计算轨迹样本到达率参数，根据车辆到达交叉口的分布特征构建各相位的车辆到达率概率函数，并采用极大似然估计预测到达率，基于交通流冲击波模型分别计算出各相位的排队波、驶离波和消散波波速。公交车数量少权重较高且网联化程度高，利用基于冲击波的时距图推导延误表达式；而非优先车辆数量多单车权重低且网联化程度低，利用基于到达率的定数理论推导延误表达式。按乘员数对公交车延误值和非优先车辆延误值进行加权，以加权延误最小为目标函数建立了混合整数线性规划模型，解得相位时长整数解，并反馈到信号机系统实现公交优先自适应信号控制。以武汉市车城北路与东风大道交叉口为对象，采集不同时段交叉口流量数据，利用SUMO软件开展仿真实验，结果表明:相比优化前，低、中、高流量情况下公交车单车平均延误时间分别减少25.63%、25.25%、18.32%；同等条件下平均每周期非优先车辆延误时间分别减少8.80%、4.68%、1.99%；同等条件下平均每周期加权延误时间分别减少20.98%、9.39%、12.70%。证明所提方法能较好地适配交通需求，且流量较低时效果最好。