车路协同技术在城市交通中的应用研究

本文阐述了车路协同技术的基本概念,并从车、路、边、网、云等方面分析了车路协同技术在智慧交通中的应用途径。结合车路协同技术,对城市交通中典型应用场景进行分析研究,得出车路协同技术的应用有利于提升城市交通智能化、信息化水平,对解决城市交通拥堵、道路安全等问题,提升交通系统运行效率有着现实意义。     

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.     

智慧道路系统架构研究

为推动智慧道路建设,增强道路网络运行的整体感知能力,实现道路网络管理、车辆道路协调和旅行信息服务智能化,全面提高道路网络运行效率和交通安全水平,文中考虑车路协同的需求,提出智慧道路系统框架,揭示智能道路的外部配置和内部机制,为智能道路研究和施工提供参考。     

新一代智能交通全出行链集成系统设计

智能网联汽车已成为汽车技术发展的大势,通过融合智能网联汽车和智慧交通技术,以自动驾驶车辆的需求为核心,应用深度学习、边缘计算以及领先水平的车路感知融合、车路云控协同等方法,构建"智能网联汽车+智能交通+智慧城市"全出行链场景,实现无人驾驶在智慧道路、智慧停车、智慧园区的综合应用,为后续工程建设、产业化落地提供强大的技术支撑,进一步推动自动驾驶产业的发展。     

智慧高速公路基于安全的车路协同应用场景探索

随着我国经济和社会的快速发展,作为通往现代化国家建设的重要战略基础设施之一的公路,截至2020年末我国公路总里程已突破510万公里,其中高速公路建设和运营里程已达15万公里。车路协同作为智慧公路建设的关键核心技术之一,对提升智慧公路的安全性具有重要的意义和作用。文章将从安全的角度阐述智慧公路尤其是智慧高速公路与安全行车密切相关的相关场景并进行论述,探索车路协同的应用场景。     

一种车路协同封闭场地测试系统设计方法

智能网联汽车搭载了先进的环境感知系统及智能逻辑算法功能,具备环境感知及智能决策功能。但对于道路盲区的预测及控制,是单车智能无法跨越的壁垒。目前,路侧感知及车联网技术已成为未来发展无人驾驶汽车、道路通行安全及效率提升的公认技术路线之一。文章通过标准梳理及走访调研国内车联网测试场、示范区,以测试场景为依托,提出道路技术参数设计方法及最小通信距离设计方法,结合设备设施布置要求,提出一种封闭测试场车路协同系统设计方法,满足智能网联汽车车路协同全场景封闭场地闭环测试及验证。     

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。     

浅析“双智”试点工作下成都市智慧道路建设路径

成都市于2021年12月入选“智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第二批试点城市”,城市道路作为城市基础设施的重要组成部分以及智能网联汽车的应用场景，智慧道路将是“双智”试点城市建设的重要内容，同时有助于助力“智慧蓉城”的建设。通过分析成都市智慧道路的建设现状，以指导智慧道路建设落地为目标，探索适合于成都市智慧道路建设的路径。     

车路协同技术在智慧高速建设中应用展望

现代交通问题面临两大主要挑战:交通安全和通行效率,传统的解决方法是采用车辆安全保障和控制诱导等方法,随着近年来我国国民经济的快速发展,汽车总量不断增长,交通问题日益严重,传统解决方法处理起来存在很大的局限性,近年来自动驾驶和车路协同技术的出现,为解决交通安全和通行效率提供了根本性解决方案.但目前受制于技术和成本的限制,无法满足多种复杂情况下无人驾驶,而对于一些稍微简单、结构化的场景,借助车路协同技术有望实现无人驾驶,我国高速公路基本属于封闭式道路,相对市政开放式道路来说,人对交通不利影响得到大幅度遏制,相对环境简单;其次是高速公路道路条件优良,相比市政道路路面、弯道、交叉道口来说,高速公路具有更平整的路面、更简捷的线性、更简单的互通结构,最后高速公路经过三十多年的发展,包括收费、监控、通信等机电设施比较齐全,这些条件更有利于车路协同自动驾驶在智慧高速中的实现.     

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。     

基于5G+智慧灯杆的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究

随着国内城市化的稳步推进,智慧交通建设的理念逐渐得到了广泛的关注.在智慧交通的建设中,车载传感器因其载体局限性,对于规避道路拥堵、优化行车路线上无法起到关键性作用.车路协同的模式越来越受到科研人员的关注.智慧灯杆,因其可拓展性成了智慧交通建设中最佳的感知载体.杆件上可安装监控设施、广播、大屏幕,以及各类传感器、检测器等等一系列的感知设备.依托5G技术,相关交通管理部门可以更及时地掌控实时的交通运行情况.通过对交通流预测模型及区域交通协调优化模型的建立,提前预测中短期内道路交通流的运行情况,依托5G+智慧灯杆编织起的城市感知网络及定向广播系统,对沿途车主定向定量地决策最优的行车导航方案,对城市道路交通进行高效、有效的管理.现以上海5G+智慧灯杆的工程实例为依托展开基于交通流预测模型而开发的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究.     

新一代智慧高速公路系统架构设计

伴随中国高速公路的快速发展,智慧高速成为下一代公路系统技术形态演变的必然趋势.对其功能描述与架构解析能够有效指导未来高速公路的规划与建设,为智慧交通体系提供有力支撑.针对智慧高速的基本服务功能,结合车路耦合发展脉络,首先提出了以服务能力升级为导向的新一代智慧高速技术特征与系统内涵.面向不同服务对象与功能,明确了智慧高速...     

基于无限长梁模型的车路振动耦合系统半解析解

针对无限长道路与车辆耦合系统响应计算复杂难题,考虑地基的弹性特性与道路不平度,建立基于无限长欧拉-伯努利梁模型的车路振动耦合系统。进而以车辆为参考点建立移动坐标系,提出通过积分变换推导耦合系统振动响应解析解的方法,并应用留数定理对其进行数值计算,获得车辆垂向位移、加速度、路面振动响应等系统响应的半解析解。与传统应用模态叠加法的有限长道路与车辆耦合响应相比,具有更高的计算效率与精度,系统参数化研究也证明了该半解析解的有效性。     

快速路车路协同场景交通流运行效率仿真评价

为研究车路协同系统在不同车间信息交互水平下对快速路交通流的影响,采集并提取北京市四方桥快速路段早高峰交通流轨迹,同时分析车路协同场景下快速路车辆运行特征,实现对常规驾驶场景和信息交互场景的车辆行驶模型标定。选取期望速度行驶车辆占比、横向车距收缩比、纵向车距收缩比、通行能力拓展比对车辆运行效率进行评价,提出车辆横向偏移距离缩小比用以评价车辆空间占用状况;搭建仿真模型并进行仿真试验,分析不同信息交互水平对交通的影响程度。结果显示,车辆运行效率随信息交互水平的提升而提升,其中通行能力的提升幅度最为显著,车路协同场景下信息交互水平从4级提高到1级,道路通行能力较常规驾驶场景分别拓展了19.42%,28.06%,46.48%,74.62%,仿真时段内其余指标值提升幅度较小。车间信息交互场景下车辆行驶的横向偏移幅度缩小,且在高水平信息交互下缩小比例达到17.33%,表明相同车道宽度下车辆行驶的横向安全性提升。      

智能网联汽车开放测试道路建设研究

基于智慧交通领域的探索及智能网联汽车测试道路项目的实践,对智能网联汽车开放测试道路建设的基本设计原则、设计标准、技术路线、场景设计进行了介绍,提炼了建设方案。对国家和行业相关规范、规程所明确的检测项目及场景要求进行了解析,并明确了道路的4条选线原则,强调智能化改造整体架构应整体遵循“端-边-云”的车路协同体系。针对车联网领域重要的落地场景,具体介绍了6个重点场景的必测项目和选测项目场景设计。对项目在满足智能网联汽车测试需求的同时所产生的显著的社会效益和预期经济效益进行了分析总结。     

基于大数据城市ITS构建绿色低碳交通系统

近年来,伴随我国人口密度增多,因城市道路系统复杂性所造成的高峰拥堵、交通污染、突发事故等时有发生。本文通过对城市智能道路系统的分析,构建绿色低碳的智慧公交系统。有效提升城市交通综合运营及管理能力,提升城市经济良好发展。     

基于3D点云语义地图表征的智能车定位

为提高智能车节点定位准确率, 研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分: ①基于三维激光点云的语义分割, 包括地面分割, 交通标志牌分割和杆状语义目标分割; ②面向智能车的点云语义地图表征, 利用分割的语义目标投影, 生成带权有向图, 语义路, 语义编码, 再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型; ③基于语义表征模型的智能车定位, 包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行, 节点定位准确率分别为98.5%, 97.6%和97.8%, 结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。      

沿河道路布置形式及交通组织方式研究

针对河流既可增强道路景观,又对两岸道路交通形成分隔的矛盾,结合河流及两岸道路的不同情况,介绍了沿河道路的两种布置形式.通过对影响沿河道路布置形式和交通组织方式的因素进行分析研究,得出结论:布置于宽度较宽的大江、大河侧的沿河道路,宜采用两岸道路各自双向交通的"一河两路"形式;布置于宽度较窄的、连接处道路长度不满足交叉口最...     

武汉智能网联汽车配套基础设施及车路协同建设研究

新时代科技革命与产业升级进行得如火如荼,智能网联汽车作为一个新兴产业正快速进入产业化与市场部署阶段,成为汽车行业技术变革的重要突破口。武汉作为国内第一批发展车路协同与智慧城市的“双智”试点城市之一,正在大力促进智能网联车及配套技术的发展和应用。依托武汉光谷区域交通基础设施的工程实例,构建光谷完整的“车路智行的生态系统”,着重研究车路智行一体化的智能网联体系,归纳总结智能网联汽车示范段的建设,为推动自动驾驶、V2X等技术的研发应用进程奠定坚实基础,不断完善光谷智能网联汽车产业链,促进智能网联汽车产业发展。