缩微交通环境下路口多车协作控制方法研究
[Abstract]:The cooperation of multiple intelligent vehicles is helpful to solve the practical problems such as traffic accidents and road congestion. It can improve the security of intelligent transportation system and run efficiently. It is very expensive to use real-vehicle to study multi-vehicle cooperative control, but software simulation can not reflect real-time. Therefore, based on the platform of micro-traffic environment, this paper carries out the research of multi-vehicle collaborative control method. First of all, in order to better study the multi-vehicle cooperation in microform traffic intersection, a microform transportation platform with typical traffic scene and multiple microvehicles is built. The model of the vehicle fleet system which can simulate the actual intelligent motorcade in the aspects of dynamics and communication is established, which is the foundation to complete the multi-vehicle cooperative control system. Secondly, in order to meet the requirements of real-time and reliability of multi-vehicle cooperative control system in microform traffic environment, a vehicle-borne wireless communication network system suitable for multi-vehicle cooperative control at microcompact traffic junctions is designed by using ZigBee communication technology. The information exchange between vehicle-vehicle and vehicle-road system is realized, and the state and position of vehicle in the system are shared. Using the four layers of MAC layer, PHY, application layer and network layer (NWK) in the OSI seven-layer model of ZigBee network, the reliability and real-time performance of multi-vehicle cooperative control are improved. Finally, two different control algorithms are designed for traffic signal signals in micro-traffic junctions. In the case of traffic lights, the fuzzy control method based on genetic algorithm is used to realize the fast crossing of vehicles. In the case of no signal traffic lights, the method of conflict table control is used to realize the safe passage of vehicles. Avoid collision of vehicles. Experimental results show the effectiveness and efficiency of the two control algorithms.
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:U491.54
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,本文编号:2135587
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