基于V2V通信的车队纵向协同控制

传统的车队在实现车辆纵向队列控制时,仅仅依靠雷达或者视觉传感器进行感知,从而致使车辆获取信息的能力有限,无法满足车辆在复杂交通环境下的跟随性能。为了克服雷达和传感器的不足,文章将车车（V2V）相连通信技术应用于车辆的纵向协同控制系统中,通过车辆上搭载的车载单元（OBU）之间的通信进行数据交互。首先,设计车队纵向跟随的控制策略,选择固定车头时距的间距跟驰策略,根据前车状态反馈对后车车速进行调节,该方法能够保证后车的跟驰安全,提升跟驰的稳定性。然后基于Prescan/Simulink建立车队纵向协同控制系统的模型和实验场景,仿真结果证明车辆纵向跟随控制策略的准确性和间距跟驰策略的准确性。     

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。     

IBE技术在V2X通信中的应用

V2X(Vehicle to Everything)技术是智能网联汽车的一项关键技术,为解决在V2X通信过程中在满足隐私保护的同时实现安全性,欧美等国提出了基于PKI/CA的认证体系,这种解决方案对通信证书发放中心的处理能力和性能要求较高,证书签发流程的复杂性无法满足车车、车路通信低时延的要求。为此提出了基于IBE技术的V2X通信身份认证体系,采用IBE服务器取代欧美方案中通信证书发放中心,由IBE服务器向通信参与方发放密钥用于身份验证,该认证流程相对简化,整体通信效率得到了优化。     

V2X通信中基于椭圆曲线加密算法的身份认证研究

随着汽车信息技术的发展,汽车之间和汽车与云互联通信的车联网成为现实,然而车联网在给人们带来方便之余,也给了黑客可乘之机,他们通过伪造虚假身份对发送中的数据包进行劫持和篡改,从而给用户带来安全威胁,因此汽车通信双方的身份认证,对于汽车的安全性起着至关重要的作用。本文中在对比常用公钥加密算法的基础上,提出利用椭圆曲线加密术和其他安全策略,对接入车联网用户的真实性进行验证。实验结果表明,采用该方法对车辆之间的通信进行加密认证,保证汽车之间的网络通信安全,且在时间上比传统公钥加密算法平均缩短了约83%。     

V2X技术在通信系统架构中的应用

近年来,随着无线通信技术的发展,车用无线通信（V2X）技术的性能优势逐渐受到重视,该技术可以有效弥补单车感知缺陷,并结合基础设施建设,打造智慧交通系统。文章对比分析V2X技术两大发展路线,阐述长期演进（LTE）-V2X各主要通信方式,基于现行LTE-V2X网络架构,设计了一种将V2X技术引入软件定义的通信恢复功能模块,可有效提高通信效率,保证链路正常切换和恢复。     

基于V2X应用场景的专用短程通信性能道路测试研究

基于试车场道路测试,研究了不同V2X应用场景下专用短程通信(DSRC)的时延和丢包率,重点分析了通信距离、车辆运动状态、障碍物类型等3方面因素对"车-车""车-路"通信性能的影响。同时,基于路径损耗理论和遮蔽效应理论,建模分析并阐释了试验结果的内在机理。研究结果表明,DSRC丢包率随着通信距离的增加而提高,时延和丢包率在建筑物等遮蔽环境下显著提高。     

考虑通信时延的智能网联汽车协同定位方法

为了满足网联环境下自动驾驶车辆安全行驶的需求,必须实现车辆全时空高精度定位。针对单车定位(Single Vehicle Localization, SVL)方法的不足,提出了一种基于双层滤波结构的智能网联汽车协同定位框架。首先,基于卡尔曼滤波对各车辆状态进行修正;然后设计基于联邦卡尔曼滤波的协同定位估计方法,通过构建一个主滤波器和多个局部滤波器,将本车状态与修正后的邻车状态进行融合;使用多种数据拟合方法,基于真实数据构建传输时延概率模型,基于高斯分布构建处理时延概率模型;此外,提出一种通信时延误差补偿方法,并融入协同定位框架;最后,设计了5组仿真试验,评估SVL、未进行通信时延误差补偿的协同定位方法(CLWC)和基于通信时延误差补偿的协同定位方法(CLC)的定位性能,并深入分析了速度和行驶方向对定位结果的影响。研究结果表明：在城市道路环境下,CLWC相较于SVL,精度提高了15%～23%;在空旷道路环境下,通信时延较小情况时,CLWC优于SVL,CLC在CLWC基础上将精度进一步提高了5%～13%。在长直道、弯道、隧道等场景,CLC能够保证定位轨迹平滑,精度明显高于SVL,同时进一步验...     

基于车路协同的车辆状态估计方法

提出了一种基于车路协同的车辆质心侧偏角估计方法。该方法通过专用短程通信技术获取路侧基站的差分GPS信息,在车辆运动学模型的基础上,通过建立二次卡尔曼滤波器,融合差分GPS的航向角、车速和车载传感器的纵向加速度、横向加速度与横摆角速度信号,来估计车辆横摆角和质心侧偏角,并进行了实验验证。结果表明,即使在横向加速度较大的情况下,该方法仍具有较好的估计精度,可满足车路协同系统中车辆安全控制的要求。     

基于车车通信的车辆并行协同自动换道控制

为研究多车协同自动换道,分析了三车道八车场景中两车协同行为,对两车并行协同行为进行界定,提出了两车并行协同自动换道控制策略。针对三车道八车场景,以车车通信为条件,实时获取周围车辆的运动状态变化和换道意图,根据周围车辆的运动状态,设计了两车协同换道轨迹模型,规划换道车辆的参考协同换道轨迹。在此基础上,提出了并行协同自动换道安全距离模型,以形成换道车辆与周围车辆的换道轨迹约束,保证生成安全可靠的协同换道轨迹。最终根据规划的安全参考轨迹,采用模型预测控制算法,实时优化换道车辆的速度和前轮转角,实现轨迹纵横向跟踪。仿真结果表明,所提出的并行协同控制策略能够实现两车安全协同自动换道,同时提高换道效率。     

专用短程通信辅助的车辆卫星定位故障检测方法

为了确保卫星定位性能满足特定协作式智能交通应用需求,提高车辆定位系统的故障容错能力,针对车辆卫星定位的自主故障检测与性能优化问题,提出基于专用短程通信辅助的卫星定位故障检测方法,充分利用专用短程通信设备的测距率观测信息,实现故障检测对不同类型卫星可视条件的有效适应。基于专用短程通信多普勒观测特性,构建基于载波频偏的车间测距率观测模型;设计卫星定位与专用短程通信组合观测与解算框架;基于容积卡尔曼滤波提出适于非线性观测特征的故障检测、识别与排除算法,并叠加量测噪声方差矩阵动态调整策略,对故障检测性能进行优化;基于实测试验检验车间测距率的观测性能,并运用实车轨迹对多车协同运行及定位采集过程进行仿真,检验所提出方法的故障检测性能。研究结果表明：提出的方法有效解决了常规接收机自主完好性监测算法受卫星可视条件限制的问题,所引入的量测噪声方差矩阵调整策略提升了故障检测及故障排除性能的稳定性,在给定仿真场景中,常规卫星观测条件下阶跃故障、斜坡故障排除率相对常规方法最高可分别提升52%、18%,受限观测条件下不同水平2类故障的排除率最高分别可达100%、89%,边界观测条件下不同水平2类故障的检测率最高分别可达100%、96%。研究结果对于充分发挥车-车协同模式的核心优势、保障车辆定位性能具有重要价值。     

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。     

基于空间圆三维重建的车辆定位方法

确定事故车辆在交通事故现场的空间位置,是以摄影图像三维重建为基础的交通事故现场信息快速获取技术的重要内容.以图像椭圆识别及空间圆三维重建技术为基础,通过重建事故车辆轮胎轴心同心圆来获得同心圆圆心的坐标,可以实现事故车辆轮胎轴心的三维重建,从而达到事故车辆定位的目的.     

基于车辆模型紧耦合的封闭园区车辆定位方法

自主定位是自动驾驶车辆的一项基本能力,全球导航卫星系统(GNSS)可在开阔环境提供定位解决方案,然而在封闭园区环境如港口或工业园区等,高密度的植被和建筑等环境因素会导致GNSS信号不稳定,从而影响定位精度,对自动驾驶系统的安全造成严重威胁.为解决这一问题,本文中提出融合激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)的自...     

车辆V2X功能硬件在环仿真测试系统研究

随着车辆智能化的发展,V2X功能在车辆应用中越来越重要,对其功能成熟度测试的需求也越来越大。文章介绍了一套车辆V2X功能硬件在环仿真测试的系统方案,包含系统的硬件组成和软件实现原理等,并通过对FCW功能的实际仿真,验证了本硬件在环仿真测试系统方案的实用性,为量产之后的实车道路测试提前发现风险,降低测试成本,提高测试效率。     

基于V2X技术的FCWS测试方法研究

为搭建基于V2X技术的FCWS测试环境,验证其性能并与基于自主式的FCWS产品进行比较,该文首先对基于自主感知传感器的FCWS产品的测试方法进行了介绍,然后对V2X技术及高精定位技术的特性进行了分析,同时根据已有的法规测试规程对测试场景进行了设计,并介绍了过程中所需要的测试设备。最后对V2X方式FCWS及自主式FCWS测试结果的进行比较,结果表明,在保证通信环境和定位精确度的情况下,采用V2X技术的方案在性能和稳定性上均稍优于采用自主传感器技术的方案。     

车联网V2X通信技术及应用介绍(上)

正一、概述智能网联汽车是《中国制造2025》规划中提出的新概念,是智能汽车与互联网相结合的产物。近年来,随着我国汽车保有量的不断增加,带来了能源短缺、环境污染、交通拥堵和事故频发等社会问题。智能网联汽车是解决这些社会问题的有效方案。在《节能与新能源汽车技术路线图》中明确了智能网联汽车的定义:"智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信和网络技术,实现车与X(X指人、车、路、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能     

车联网V2X通信技术浅析与应用(下)

正(接2020年第5期)(2)车联网典型应用场景车联网实现了车辆、行人、基础设施、网络之间的互联互通,从而在道路安全、交通管理、网络服务方面极大地提高交通的智能化程度。下面分别介绍一些V2X的典型应用场景:①前方静止/低速车辆报警如图19所示,本车(B)根据前方车辆(A)发出的消息内容识别出其属于静止/低速运动状态,且处于本车(B)前方行驶路线上,可能造成追尾事故。则本车产生自身警告同时,若路边有路侧     

车联网V2X通信技术浅析与应用(中)

正(接2020年第3期)(4)LTE-V2X通信方式LTE-V2X系统的通信方式采用了"广域集中式蜂窝通信"(LTE-V-Cell蜂窝)和"短程分布式直通通信"(LTE-V-Direct直通)两种技术方案。分别对应LTE-Uu(UTRAN-UE,接入网-用户终端)和PC5(ProSeDirectCommunication,     

一块用于V2X通信的国密安全芯片设计与验证

随着车联网的不断发展,人们对车联网系统的安全性也提出了更高的要求。为了保护用户的隐私和人身安全,需要采用加解密算法对车联网通信进行保护。在中国,国密算法是被广泛采用的一种加解密算法,因此,本文设计了一块支持SM2、SM3、SM4算法,用于车联网场景的安全芯片,同时兼容RSA和ECC算法,完成了仿真及FPGA验证并使用55nm工艺库进行了流片。电路总面积为3.98mm²,约1.2×106个MOS管,外设最高工作频率为200MHz,可在2.14M时钟周期内完成一次257位二元扩域点乘运算,具有较高的面积利用率和兼容性。     

基于汽车前照灯的夜间车辆定位方法研究

全天候车辆视频检测白天和黑夜车辆时其检测条件差异很大,要选择不同的检测方法。在夜间无补光光源环境下,将摄像机获得的彩色视频图像进行灰度处理,夜间图像中汽车前照灯具有很强的特征,因此对灰度图像进行二值化处理和灰度统计来提取前照灯的特征,根据汽车前照灯在画面中的形态特征设计了相应的定位算法,实现了夜间车辆的定位检测。实验结果表明,该方法实现夜间车辆定位的突出特点是定位准确,且定位时间短,满足了视频交通系统实时性的要求。