基于车联网的公共服务平台的设计

车联网是物联网在智能交通系统领域的延伸,将会在智能交通中发挥极其重要的作用,是人们未来生活中不可缺少的一个重要组成部分。本文首先介绍了车联网的概念、分层,提出一个基于车联网的公共服务平台的设计,并介绍了平台的体系架构,希望能为大众提供优质的交通服务。     

一种基于NSC通讯车载网络控制的车辆跟驰模型建立

建立、利用车联网理论跟车模型,基于网络控制的原则,应用在跟车模式.分析了车联网状态的流量、车联网对交通流造成的影响,并对单向某个特定场景进行了定量评估.研究表明车联网可有效利用和增强道路的容量.     

车联网技术及其在交通管理中的应用

随着交通问题的日益加剧,交通安全和效益逐渐成为交通领域的研究热点,智能交通系统的建设已成为必然。车联网技术作为系统的主要核心,对其进行研究具有较强的需求性。结合交通管理问题,介绍车联网技术的基本原理和框架,对其应用和发展趋势进行阐述,为进一步深入研究打下基础。     

智能网联环境下的混合交通流LWR模型

LWR（Lighthill,Whitham and Richards,LWR）模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具。应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）模拟驾驶人在智能网联环境中的"智能"驾驶特性。基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型。最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验。研究结果表明：所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10%以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19%~26%,但绝对误差仍然较小。研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑。     

车联网环境下信号交叉口车速控制策略

为了减轻城市道路上信号交叉口对交通流的阻断,针对车联网环境下个体车辆可 以与路侧设施及交叉口中心控制系统实时信息交互的特征,提出了信号交叉口车速控制策 略,在提高交叉口通行效率的基础上兼顾驾驶舒适性与环境友好性.为验证车速控制模型的有 效性,基于多智能体技术建立了车联网环境下信号交叉口车速控制仿真系统,以典型十字交 叉口为例,模拟对比分析了传统驾驶和车联网2 种环境下车辆通过交叉口的行程时间、燃料消 耗与污染物排放.结果表明,该速度控制策略下车辆通过交叉口的平均行程时间减少了约 60%,燃料消耗减少了约40%,污染物的排放也有显著减少.     

车联网信息技术高速公路预警与应急避险模型

为减少高速公路车辆追尾和连环追尾等事故,本文研究了车联网信息技术高速公路预警与避险模型.本文利用车联网系统,将交通事故快速预报给后方车辆,并实时分析路面车辆信息,帮助后方车辆及时做出合理应急方案和应急措施.试验证明,跟车预警模型能够及时提醒驾驶人员避免追尾,在无法避免正面碰撞时,应急避险模型能够根据路面状况做出有效判断,成功进行避险,避免连环追尾事故发生.公路试验中第3车减少制动距离9.2 m,第4车减少制动距离21.4 m,较大地缩减事故后续车辆行车制动距离,能够在密集的行车路段,有效降低连环追尾事故的发生,提高高速公路交通运输安全.     

基于车联网的驾驶行为影响因素探究

由于汽车驾驶员驾驶行为的多样性与复杂性,极大影响了道路交通安全,近年来,对驾驶员驾驶行为的分析能有效改善驾驶员的不良行为,对减少道路交通事故起了一定的作用。本文通过查找和整理文献,基于车联网技术,就驾驶行为的相关概述、驾驶行为的影响因子、驾驶行为的数据采集和存储、驾驶事件的识别指标、驾驶事件的识别方法、驾驶行为的分类等进行了分析。研究表明,驾驶员的驾驶行为可分为冒险型、稳定型、焦虑型、愤怒型,其中稳定型对道路交通安全的影响极小,其它三种类型都有不同程度的影响。     

基于大数据的交通规划技术创新应用实践——以深圳市为例

深圳市长期坚持数据和模型驱动的交通规划理念,经过20年的积累,建立了面向规划决策支持的综合交通大数据应用体系,在多元数据融合与大数据挖掘应用方面进行了探索。总结深圳市交通大数据平台包含的三类数据:偏静态的城市空间数据、传统调查数据、偏动态的交通多元数据,阐述大数据对交通规划技术创新的影响。基于大数据对交通模型和运行仿真的影响,深圳市积极推动交通规划技术创新,建立区域–宏观–中观–微观一体化的交通仿真模型体系、融合实时数据的交通运行和评价系统,也使得绿色交通优先等规划理念更易实施。最后,对车联网、智慧交叉口、交通主动控制、个性化信息交互等影响交通规划创新的技术进行展望。     

交通拥堵智能监测的车联网环境构建

车联网是互联网以及物联网通讯技术引入交通领域而发展出来的一类智能交通应用技术。本文在解析车联网基本架构体系的前提下,围绕交通拥堵智能监测的优化实现,基于V2V模型,构建一种智能监测的车联网典型应用环境,并参考车联网基本特征,探讨定义智能监测条件下的交通拥堵评价基准。     

车联网安全问题的研究及应对方法

讨论车联网的定义以及架构,进一步分析车联网的安全问题,最后提出解决问题的方法。