基于GRI的多车协同定位研究

为提高自动驾驶技术中的车辆定位精度,提出了一种基于GRI的多车协同定位方法。采用该方法时,一辆车依据GPS定位信息对本车位置进行估计,再通过车车通信接收周围车辆发来的根据其GPS测定的位置及其与该车相对位置而估计的该车位置。将这些位置信息进行融合,通过一定的修正,估算出该辆车更为精确的位置。最后应用MATLAB对所提出方法进行仿真,以模拟多车直行跟随和换道行驶场景。结果表明,该方法合理、可行,能有效提高车辆的定位精度,具有广阔的工程应用前景。     

基于自然轨迹考虑车型的多车道公路交通指标分析

分析了HighD和NGSIM两个开放的自然驾驶数据集中交通流参数(如速度和流量)与安全指标(如车头空距(DHW)、车头时距(THW)和碰撞时间(TTC))的异同。首先针对两个数据集分析了交通状态、不同车道和车辆类型等参数对交通流参数的影响。然后,针对车辆跟驰情况,研究了基于不同车道和不同车型的安全指标分布,探讨了安全指标与车辆行驶速度的关系。结果表明：(1)各车道平均车速与最小DHW和THW呈显著正相关,速度分布受交通状态、不同车道和车型的影响;(2)不同车道、不同车型对DHW和THW分布有显著影响;(3)THW适合于高速场景下跟驰状态的安全评价,THW和TTC的组合可以用来对低速场景进行安全评价。     

高速公路智能车路协同系统事件—信息集研究

分析高速公路智能车路协同系统(Intelligent Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems on Highways, ICVIS-H)总体建设需求和用户需求,构建基于事件集成业务驱动的车路协同系统数据交互机制与框架,梳理ICVIS-H与各系统业务交互流程。针对ICVIS-H安全高效及优质服务需求,提出车路协同系统事件-信息集和相应的行人、车辆、道路、环境以及管控等5类数据结构并明确数据要求及传输要求,实现ICVIS-H的信息整合和利用。     

基于GRI的多车协同定位研究EI北大核心CSCD

为提高自动驾驶技术中的车辆定位精度,提出了一种基于GRI的多车协同定位方法。采用该方法时,一辆车依据GPS定位信息对本车位置进行估计,再通过车车通信接收周围车辆发来的根据其GPS测定的位置及其与该车相对位置而估计的该车位置。将这些位置信息进行融合,通过一定的修正,估算出该辆车更为精确的位置。最后应用MATLAB对所提出方法进行仿真,以模拟多车直行跟随和换道行驶场景。结果表明,该方法合理、可行,能有效提高车辆的定位精度,具有广阔的工程应用前景。