车路协同环境下驾驶行为特性与交通安全综述

随着车路协同技术的发展,车路协同安全应用的相关技术是否会影响驾驶人的感知、判断、操作等驾驶行为受到愈来愈多的关注.基于这样的背景,通过对国内外车路协同技术的当前研究进展进行综述,分析车路协同环境下驾驶行为的变化,从而得出在车路协同安全应用技术全面推广之前,应充分评估车路协同技术对驾驶人行为,以及驾驶安全可靠性的影响,特别是如何最大限度地发挥其安全保障作用.     

面向车路协同关键通信技术的研究

车路协同系统的应用已是新一代智能交通系统的发展方向,是缓解交通拥堵、减少交通事故的重要手段。本文研究了车路协同通信技术的特点,分析并对比了DSRC、LTE-V2X两种主要面向车路协同关键通信技术,并介绍了在车路协同应用领域极具潜力的5G技术。最后对各种通信方式在不同场景下的通信性能进行实际测试和分析,对智慧公路车路协同系统的发展起到了重大作用。     

交通运输智能化发展概述与智能驾驶展望

"十二五"期间,交通运输要素资源数字化水平稳步提高,智能化水平持续发展,发展环境不断优化;建立了全国重点营运车辆联网联控系统,推动了全国道路货运车辆公共监管与服务平台建设。"十三五"期间,将提升中国交通运输行业的智能化水平。同时,加强自动驾驶和车路协同技术发展统筹规划,支持鼓励自动驾驶和车路协同关键技术创新,开展智能驾驶与车路协同标准化工作,加强自动驾驶和车路协同的测试基地建设,开展车路协同集成与试点示范应用,推动中国智能驾驶技术的发展。     

面向人因的车路协同系统综合测试及影响评估

面向冬奥主干通道兴延高速，以驾驶人适应性为导向，构建一种面向人因的车路协同系统硬件在环效能测试平台，针对多种道路条件、交通状态、特殊事件等面向高速公路设计13种交通情境，从主、客观2个维度实现车路协同系统包括主观感受、高效性、安全性、生态性、舒适性、有效性6个方面的驾驶人适应性评价，分析车路协同驾驶状态下的综合评估指标及影响机理。主观评估结果显示，车路协同技术对驾驶人有积极作用，52%的被试认为车载预警信息可以使行车过程更安全。客观运行结果表明：由于车路协同状态下驾驶人对于前方道路危险状况的可预知性，导致驾驶人提前降速，运行速度降低，效率有所下降；车路协同条件下的加速度和换道次数明显减小，其安全性显著提升；由于车路协同系统避免了驾驶人对于突发危险状况的紧急制动，因此车辆的油耗、排放均明显降低，其生态性改善效果显著；归因于驾驶人对于车路协同系统熟悉程度不足，导致舒适度各系统存在不一致的结论，也表明驾驶人对于车路协同系统的接受度和信任度均有待进一步提高；驾驶人在车路协同条件下可获取不同路段的限速值和超速提示，其有效性表现出明显的优势，速度跟随比有显著提升。所构建的测试平台和指标体系为进一步深层次挖掘车路协同的作用机理奠定了基础。     

最大自动驾驶测试基地在京建成

正近日,位于北京经济技术开发区的百度Apollo Park正式建造完成。这也是全球最大的自动驾驶和车路协同应用测试基地,将进一步加速我国自动驾驶技术、车路协同等技术走上街头的速度。据悉,基地占地面积13500平方米,使用面积11000     

面向高速公路运管的车路协同云控平台架构设计

随着自动驾驶技术的发展,中国从自身国情及优势出发,明确了车路协同的技术发展路径。文章相较于既有云控平台的设计,明确了以高速公路运营管理单位为服务对象,通过车路协同应用场景梳理,推导云控平台功能架构及技术架构,细化各类数据资源项,明确建议行驶速度阈值,并对应匝道汇入场景,列出关键控制数据项及设备协同控制方法,为提升道路管控能力,实现安全、便捷、高效、绿色、经济的目标,提供切实可行的技术方案。     

基于蜂窝通信车联网系统的车路协同应用场景测试方法

近年来,车路协同系统车联网(V2X)技术已成为中国汽车行业智能化、网联化融合的重点研究方向之一。V2X技术将行驶车辆过程中的数据信息与外界共享,增强了车机感知与处理数据的能力。基于蜂窝通信的蜂窝车联网(C-V2X)通信技术已在中国开始商业化的应用,但是,该技术应用带来的信息安全、交通安全、数据存储,以及与各类车载与路端设备的互通性、应用稳定性和兼容性等 问题尚未有完备的解决方案。本文研究了C-V2X技术测试方法,并对复杂的车路协同应用场景测试标准进行了分析。     

高速公路智能车路协同系统应用场景库构建研究

在对现有车路协同场景研究情况分析的基础上,综合考虑交通需求与道路环境属性双重因素,提出了面向高速公路智能车路协同系统的场景构建方法,构建了适合不同高速公路需求的功能完备、场景丰富、要素齐全的车路协同应用场景库,满足新基建与智慧高速建设应用需求,为高速公路车路协同示范应用提供参考。     

基于LTE-V2X车路协同技术仿真验证方法的研究

智能网联汽车是我国战略发展的重点支持领域。车路协同技术是智能网联汽车的重要应用方向和基础支撑。车路协同仿真验证技术是车联网智能化基础设施建设及示范应用开展的重要保 障。     

智能网联先导区道路交叉口车路协同系统设计

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。     

基于车路协同的城市智慧道路关键技术框架研究

车路协同技术不断成熟,智慧城市发展不断进步,智慧道路研究和建设尤其重要。研究智慧道路需求分析,明确智慧路口和全息路段两个典型应用场景,通过构建道路数字基础设施,研究多方位立体监测与多因素动态耦合下道路安全风险精确感知方法,实现微观场景内交通参与物认知、运动状态及协同感知,进而通过边缘计算单元支撑车路协同,为面向车路协同场景的智慧道路建设提供技术条件。     

国内外车路协同系统发展现状综述

车路协同系统（CVIS）作为智能交通运输系统（ITS）的重要子系统,近年来备受国内外科研人员关注,是世界交通发达国家的研究、发展与应用热点。文中介绍了CVIS的概念以及内涵,介绍了美国IntelliDriveSM、欧洲eSafety、日本Smartway以及我国车路协同的发展情况,并对我国车路协同未来的发展进行了展望。     

车路协同自动驾驶技术在民航机场的应用前景展望

通过分析民航机场飞行区内围绕航空器的保障车辆,结合物联网技术、三维可视化技术、智能决策系统、专家决策、人工智能、深度学习、智能网联以及移动通信等先进技术,针对航班生产作业过程,探讨民航机场飞行区保障车辆引入基于车路协同自动驾驶技术的实现方式,通过对民航机场空侧车辆典型应用场景的分析和阐述,切实提高机场航班运行生产效率、提升机场旅客服务水平、增强机场核心竞争力.     

信号交叉口车路协同诱导策略下ACC车辆控制模式研究

信号控制交叉口是城市道路交通网络中的基本节点,车辆在通过交叉口时频繁地启停和加减速等严重降低了交叉口的通行效率,并产生了更高的燃料消耗和污染物排放。无人驾驶技术中的车路协同技术和自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)技术为缓解交叉口处的交通拥堵和提高节能减排水平带来了新的契机。ACC车辆可以通过车载检测设备和传感器技术等实时获取自身与前车的行驶状态,并通过ACC控制系统做出比人类驾驶员更精确、稳定和安全的决策判断。根据ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的行驶工况信息,考虑了ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的控制模式,利用诱导策略对ACC车辆的控制模式进行了划分。在智能驾驶模型(IDM)的基础上建立了不同控制模式下的加速度算法,利用MATLAB对信号交叉口车路协同诱导策略下的ACC车辆的交通特性进行仿真模拟,对比分析了传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在通过交叉口时的平均延误、平均燃油消耗和平均污染物排放。仿真结果表明,车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同等级车流密度下均能够降低交叉口的延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量。     

车路协同环境下的车辆跟驰行为研究

城市交通流中存在着大量可挖掘的信息,对于这些信息的获取、总结和应用是我们治理交通问题的核心手段。基于多样化的通信手段形成的车路协同系统开辟了在智能交通系统环境下研究交通流问题的新思路,从根本上改进了交通流问题的处理方式。文中采用仿真的手段,结合合理的跟驰模型,从微观层面入手,对在车路协同相关功能作用下的跟车行为进行参数标定,并放入宏观的交通流中进行仿真验证,以呈现车路协同对于交通效率的提升。     

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息,为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性,目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势,提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先,定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式,并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性;其次,从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合,应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标,并根据层次分析法确立指标权重,同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则,从而融合动态车辆数据与静态路段参数,计算得出交通状态评价结果与评分;最后,由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致,能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性,同时为车路协同技术应用于实时交通诱导,缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

车队协同驾驶混成控制研究现状与展望

车队协同驾驶是车路协同技术在智能交通领域中的重要应用与示范。混成动态系统理论与半实物仿真技术已成为研究车队协同驾驶系统的重要手段。阐述了车队协同驾驶在智能车路系统中应用的可行性和优点;对近十年车队协同驾驶研究进行了回顾和综述,包括系统结构、车车通信、车队协作策略以及半实物仿真技术等4个方面;概括了车队协同驾驶混成控制系统内容与仿真手段,并给出车队协同驾驶半实物仿真结果;对车队协同驾驶混成控制研究进行了总结和展望。     

车路协同 V2X仿真验证系统设计

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。     

基于车路协同的车灯自适应控制数学模型研究

为了有效减少夜间弯道中的交通事故,本文提出了基于车路协同的自适应车灯控制系统。以公路的停车视距、弯道曲线长度和弯道曲线转角为基础,建立车灯水平转角与路面情况的数学模型。对该模型进行模拟后,结果表明该系统在国家车路协同技术推广中具有广泛的应用前景。     

业内首发量产的福特车路协同系统正式落地广州

正作为业内首个量产应用车路协同系统的整车企业,福特宣布车路协同系统正式落地广州,这是继无锡、长沙之后落地的第三大城市。按照计划,至2021年年底,福特车路协同系统将在四款量产车型全系标配,并接入国内九大城市的智慧交通网络,实现人-车-城市互联的智慧出行。车路协同可使得车与车(V2V)、车与智能基础设施(V2I)、车与人(V2P)之间进行"实时对话"。借助该技术,