基于车联网技术的车路协同系统设计

在全面分析系统功能的基础上,基于车联网技术提出了一种具有感知功能的车路协同系统的设计方案,对系统的物理框架和逻辑框架进行了设计,重点研究了各子系统的组成与功用,分析了系统的智能感知、车路协同通信和智能信息处理等关键技术.研究表明:该系统可以实时、准确地感知和采集车辆、道路环境以及全路网的交通运行状况等信息,有效实现车与...     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明：多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

车路协同环境下交通业务服务系统设计与开发

为解决车路协同个性化服务和交通管理应用需求的冲突问题,对现有应用进行了总结,基于应用集成设计了车路协同环境下的交通业务服务系统。综合考虑国标、国内外研究组织提出的应用以及国内实际落地的应用,并分析了上述应用的发展方向,共整合总结得到14个依托实际交通场景的交通业务,作为系统目标。针对现有主体产品集中于路侧单元和车载单元两类核心设备的现状,运用结构化的系统分析和设计方法进行了功能模块和逻辑框架的设计,统一考虑了各类交通设施的实体特性和通信特性,设计了服务系统的物理架构和数据流内容,实现了对所提出的14项交通业务的兼容。开发了示范系统并实现了样例功能,系统表现出良好的适应性和可移植性。     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定权方法

为确保基于卫星导航系统的车辆定位性能满足特定交通应用需求,本文针对导航卫星观测量权重分配对复杂动态运行环境的跟踪适配问题,建立基于车路信息交互的车辆卫星定位协同定位增强总体框架;基于加权最小二乘定位解算模式,设计基于轻量级梯度提升机建模与多车信息综合决策的协同定权方法,提出面向学习建模通道的导航卫星伪距残差轻量级梯度提升机建模方案,面向定权计算通道设计了基于多车信息综合决策的导航卫星观测量权重决策策略。实验结果表明：运用轻量级梯度提升机构建伪距残差模型,相较于支持向量机、随机森林以及仅基于基础卫星观测特征的轻量级梯度提升机,均方根误差分别降低了62.1%,29.9%,60.4%;运用所建立的预测模型协同定权所得水平误差标准差,相对于等权和卫星仰角/信噪比组合定权策略分别降低了48.5%和47.6%。研究结果对于充分发挥车路协同系统模式下,信息交互机制的核心优势和优化车辆卫星定位性能具有重要意义。     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

关于我国智能交通车路协同系统的探讨与研究

随着人类进步的不断发展．我国的智能交通车路协同系统的研究在各个交通研究领域也在不断被深层次探索。为了保障我国交通道路的顺利通行,车路协同系统被提出。车路协同系统的应用非常广泛．在交通公司管理交通中,即可以保证交通的安全还能．通过数学的智能算法来优化出最好的方法路径以及其他车路车速车辆等信息。     

车路协同系统仿真信息多分辨率交互方法

车路协同系统仿真研究对于交通系统的发展具有重要的意义.为了研究车路协 同系统的仿真关键技术并构建车路协同系统仿真平台,本文提出信息多分辨率交互方法 解决基于HLA的系统仿真过程中的网络拥塞问题,建立了高分辨率车辆行驶状态信息模 型、中分辨率车队状态信息模型、低分辨率交通流信息模型,运用聚合解聚法实现不同信 息分辨率间的仿真过程,采用模糊预测发送缓冲区信息排队长度方法确定多分辨率模型 间的聚合解聚时机.通过仿真管理器联邦成员的运行结果分析表明,该方法能够有效减少 系统属性吞吐量,从而较好控制网络拥塞,降低系统属性延时,提高仿真效率.     

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文章是国家“十五”科技攻关重点课题的部分研究成果，分析了ITS在国内外的发展现状以及存在的差异，指出在我国研究ITS 评价的必要性；进一步基于ITS 及其项目评价的特点与难点分析研究，应用霍尔三维结构构筑了ITS评价的三维框架，提出了面向对象的ITS评价方法，以及成本效益分析方法和成本效果分析方法，并讨论了各自的实用性。最后分析了ITS 评价的未来发展趋势，指出实验交通工程学在ITS 评价中的重要作用。     

GIS在ITS中的应用分析

在介绍GIS、GIS-T的概念、GIS在ITS的作用、GIS系统结构发展的基础上确定采用B/S结构设计GIS，并设计了GIS的功能：数据采集、数据管理、空间分析和系统维护与刷新；设计了GIS-T的应用界面，这样的设计是合理和可行的，并已经用于兰州市ITS的建设中。文中最后列举了GIS-T急需解决的问题。     

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随着智能交通系统在中国许多城市的广泛应用,对城市智能交通系统实施后所产生的综合效益进行深入研究和分析已成为迫在眉睫的任务. 本文的研究目的是提出一种能够快捷准确地获取各项评价指标的城市智能交通系统综合效益评价体系,并以北京城市智能交通系统为例将体系在实际中加以应用,给出了各项评级指标的数据来源和获取方法,并最终计算出系统投入使用以来所带来可估算的社会经济效益. 研究结果表明,用于智能交通系统建设的资金能够产生明显的“杠杆效用”,所带来可估算社会经济效益约为原始投入的20倍左右.     

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本次论坛针对城市交通的发展需要,探讨了智能交通物联网和综合交通信息服务问题,认为智能交通物联网就是将技术实用、理念先进的物联网技术,融合各种先进的智能交通技术以及人工智能等技术,运用于交通管理、信息服务和车辆控制等智能交通领域,以达到人、车、路和环境之间的和谐统一,从而形成高效、准时、舒适、低碳的城市综合运输系统.在综合交通信息服务方面,强调服务内容的深刻性和个性化,以及服务模式的人性化、智能化.强调使综合交通物联网信息最大限度地与其他各类相关信息系统实现互联互通,进而催生新的应用和服务.     

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开放的RITS体系框架是建设RITS标准体系的前提，而适宜的RITS标准体系则是构建开放的RITS体系框架并确保其大规模无缝集成的基础.在2000年开展的RITS体系框架研究已取得阶段性成果的基础上，中国铁道科学院于2003年在国家科技部的支持下启动了有关RITS标准体系的研究.本文介绍了RITS标准体系的研究背景，在对国内外RITS相关标准研究现状进行分析的基础上，从系统的角度提出了中国RITS标准体系的总体架构及其中涵盖的标准的种类和标准要素群内容.     

智能汽车系统研究的若干问题

智能汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品, 不久的将来会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。对智能汽车的概念、研究内容、技术关键、最终目标及国内外研究现状进行了分析讨论, 指出了在中国开展智能汽车系统研究的必要性、紧迫性和应注意的几个问题     

综合智能交通系统分析

从未来世界的三大流,即人流、物流和数据流的角度出发,提出了综合智能交通系统的 概念.综合智能交通系统进一步可分为城市智能交通系统和区域智能交通系统两个子系统.换 言之,一个国家或一个地区的综合智能交通系统是由若干个城市智能交通系统和区域智能交通 系统构成的.文章描述了两个子系统的基本构成.     

大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述

大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战.从交通大数据的基本概念、交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面,阐述了交通大数据给智能交通系统带来的变革.为了深入理解交通大数据的内涵,分析交通大数据的产生背景,提出了交通大数据的“6V”特征,总结了智能交通系统中大数据的基本类型.面对交通大数据带来的数据安全、网络通信、计算效率和数据存储等诸多问题,提出了应对策略和思路.对数据驱动的建模方法进行了分析,说明了混合模型的意义.最后,讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架.     

云计算在智能交通中的应用

随着汽车数量的迅速增长,交通拥堵日益严重。交通参与者的交通行为变得繁杂多变,交通安全问题突出,交通流预测的准确度下降。为了给用户提供时时高效的交通信息,同时为交通管理部门提供有效的交通管制措施,必须完善智能交通系统的信息采集、处理、分析、存储和发布等功能。云计算具有分布式存储、超强计算能力、信息融合共享等优点,利用云计算的这些优点,构建智能交通系统云平台,实现交通信息从采集到发布全过程的优化,最显著的是提高了交通信息的时效性和准确性。云计算已经在基于GPS的浮动车技术、短时交通流预测、最优路径诱导和交通信号控制等智能交通的各个领域得到应用,并且对综合交通的发展起到了积极的推动作用。     

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针对上海新一轮大发展，从5个方面对智能交通提出需要，介绍了上海智能交 通建设的目标:建成城市交通信息共享平台，成为华东地区乃至全国交通信息汇聚中心之一，城市交通管理达到发达国家先进水平.该目标分近期、中期、远期分段设定.因此，上海市将实施建设交通信息中心和上海智能交通工程研究中心等10大工程项目.