车联网环境下自动驾驶车辆车道选择决策模型

试验车道选择行为是自动驾驶车辆最基本的决策行为之一,利用车联网技术可以使车道选择结果更加全面、合理.首先,对高速公路自动驾驶车辆车道选择决策过程进行分析,并以车联网感知通信范围内的车辆的平均速度、重车比例及前往车道的理想换道时间为主要指标创建成本函数,根据计算结果输出最优车道序列;然后,以Gipps安全驾驶模型为基础,...     

封闭测试场条件下基于DSRC的车联网通信性能测试

专用短程通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)是车联网的主要技术之一,针对DSRC测试评价的需求,在封闭测试场环境下构建了多个典型车联网应用场景。制定了详细的测试方案,以丢包率(PacketLoss Rate,PLR)和时延(Delay,DE)为评价指标,测试分析了速度、距离、遮蔽物等因素对DSRC通信性能的影响。测试结果表明,通信距离和遮蔽物是造成DSRC通信性能下降的主要因素。     

面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场

为了给智能网联试验场设计与建设提供参考,分析了智能网联交通系统中测试技术的研究现状;结合长安大学车联网与智能汽车试验场的测试和研究经验,提出了一种面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场,该试验场包括应用场景、感知发布、网络链路和管理服务4个层次。应用场景层通过模拟真实场景中的天气、道路和交通条件,验证智能网联交通设备和服务在不同环境、不同场景的适应性;感知发布层通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感设备以及可变情报板等信息发布设备,实现环境数据及交通信息的采集,并下发相应的控制信息和服务信息;网络链路层由车载异构网络构成,通过网络间的协同工作,为应用场景层和感知发布层的设备提供网络信息服务;管理服务层负责下层数据的存储、备份、处理和可视化,并实现下层测试设备的管理与维护。在上述模块化平台的基础上,开发智能网联汽车室内测试台架,配合试验场进行交通场景构建、测试场景复现和单一要素分析,实现智能网联交通的柔性场景测试。结果表明：所提出的试验场具有标准化的测试条件,可控可追踪的测试流程和科学的测试评价体系,能够模拟真实的道路交通场景,提高智能网联相关技术的开发和测试效率。该试验场的建设、推广与应用,能够推进智能网联和无人驾驶技术从理论研究到实际应用的转化,为实现未来交通信息服务和交通系统的创新与变革起到至关重要的作用。     

车联网技术在智能交通信号控制系统中的应用与优化

为了最大程度地降低交通堵塞、交通事故的发生概率,以车联网为落脚点,围绕交通信号控制系统中该技术的具体应用、未来优化方向展开讨论,详细介绍了系统逻辑架构、工作原理,希望能够给相关人员以启发,为日后升级该系统等工作提供支持。     

面向车联网的高速路OD矩阵估计模型

针对高速路OD矩阵的采集与估计,提出采用RFID技术的车联网进行部署,建立有缺失数据的OD矩阵采集方法.用拉格朗日乘数法求解OD矩阵元素概率的极大似然估计,给出基于EM算法的OD矩阵估计算法.通过912节点规模的仿真实验结果表明,提出的算法相比模拟采集准确性更高,真实数据的均方根误差降低了77.7%,验证了算法流程和模型的有效性.      

面向车载控制器分布式远程升级的研究与实现

随着智能网联汽车以及软件定义汽车时代的来临,为实现功能迭代,加剧了车载控制器软件升级的频率,同时信息娱乐控制器提供的功能也越来越丰富,随之,软件升级包也越来越大,远程升级花费的时间也越来越长,且在升级时用户无法使用车辆,即在远程升级时存在用户等待升级时间长、汽车蓄电池电能消耗大、汽车亏电抛锚、续航里程减少等新挑战。为此,文章提出一种分布式远程升级的解决方案,经过台架和实车测试验证,基于车载控制器分布式远程升级可实现大文件的软件升级,从而缩短软件远程升级时间,同时减少汽车蓄电池电量消耗,有利于提高汽车蓄电池的寿命。     

基于生物识别的汽车人机交互拓展化研究

随着智能汽车的逐步普及,智能汽车用户群体的需求和问题也在逐渐变化。在智能汽车快速发展的大环境,以及符合各项规章制度的前提下,通过生物识别及其相关技术探究如何满足用户的个性化需求,以实现更加安全、高效的新一代人机交互方式。以调研中用户反映的驾驶体验问题和日常发现的驾驶问题为导向,针对性地进行了拓展化研究,提出相应的技术解决方案。