车联网环境下自动交叉口车辆协同驾驶研究
发布时间:2022-02-08 11:47
近年来,智能交通系统作为计算机技术在交通控制领域的一个重要应用,为实施道路交通控制提供了新的思路与解决方案。结合先进的无线通信、智能传感网络、云计算等技术,获取并处理大量车路信息,利用这些信息为道路交通控制以及乘车人员服务。智能交通系统可以使人们享受到智能化信息服务所带来的便捷,同时也能够为道路交通控制与规划提供更加智能高效的实施方案。本文基于车联网技术提供的可靠的车路通信,在传统交叉口的信号控制基础上,对基于车联网的交叉口车辆调度,尤其是近年来出现的自动交叉口管理办法进行研究,本文主要的研究内容有以下几方面:1.针对稀疏车流环境下的主动式交叉口车辆控制,设计了一种基于全局规划的车辆调度方法,该方法属于优化车辆通过交叉口顺序的协同控制策略。通过对交叉口设定范围内的车辆进行建模,利用车辆信息与道路信息为当前范围内的所有车辆设置控制策略,控制车辆通过交叉口的先后次序,使得所有车辆通过交叉口的旅行时间更加优化。2.设计出一种基于车队的动态调速策略。通过分析车队行驶过程,针对不同的停车与冲突场景,分别设计了相应的动态调速策略,对车速进行调整,控制车辆到达交叉口的时间,避免车辆冲突,减少停车次数...
【文章来源】:长安大学陕西省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】:86 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
车联网技术功能体系三层架构
图 2.1 协调控制时距图头时距距是在同一行车道上行驶的两辆车辆,它们头部连续通过同一断小绿灯时间灯时间又称初始绿灯时间,是预先设置每个感应相位的最小绿灯内,每个相位必须为绿灯。信号控制性能评价指标号控制性能评价指标用于描述交叉口交通状况的优劣性,先对常。叉口通行能力的通行能力是指各个方向(或相位)通行能力之和:
中:道饱和流率,pcu/h;饱和车头时距,s。实测路口饱和流率时,可利用公式(2.3)估算:S()fbii S fF中:第i条进口车道基本饱和流率,pcu/h;各类进口车道校正系数。误叉口延误根据度量单位可分为平均延误(s)、总延误(pcu h)等;道延误、排队延误、停车延误、控制延误等[54]。述了对于一辆驶向当前信号灯为红灯的交叉口的车辆将产生的延误
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于禁忌搜索的交叉路口自治车辆调度方法[J]. 刘明剑,谭国真,魏欣,丁男,孙亮. 中国公路学报. 2016(02)
[2]基于运行距离最短的车队调度问题图解算法[J]. 李冰,邱献红,轩华. 控制工程. 2014(03)
[3]车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型[J]. 吴伟,马万经,杨晓光. 控制理论与应用. 2014(04)
[4]车队协同驾驶混成控制研究现状与展望[J]. 马育林,徐友春,吴青. 汽车工程学报. 2014(01)
[5]清洁机器人路径规划算法研究综述[J]. 赵晓东,鲍方. 机电工程. 2013(11)
[6]车联网系统架构及关键技术研究[J]. 唐红杰. 网络安全技术与应用. 2013(09)
[7]车联网的关键技术及应用研究[J]. 孙小红. 通信技术. 2013(04)
[8]车辆主动式交叉路口调度模型[J]. 高强,付超,王健,刘衍珩,邓伟文. 吉林大学学报(工学版). 2013(06)
[9]通用EN-V电动联网概念车[J]. 高美嘉. 轻型汽车技术. 2010 (09)
[10]智能交通系统及其信息化模型[J]. 杨东凯,吴今培,张其善. 北京航空航天大学学报. 2000(03)
硕士论文
[1]基于车辆队列的交叉口信号主动控制方法研究[D]. 尚龙华.长安大学 2015
本文编号:3615010
【文章来源】:长安大学陕西省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】:86 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
车联网技术功能体系三层架构
图 2.1 协调控制时距图头时距距是在同一行车道上行驶的两辆车辆,它们头部连续通过同一断小绿灯时间灯时间又称初始绿灯时间,是预先设置每个感应相位的最小绿灯内,每个相位必须为绿灯。信号控制性能评价指标号控制性能评价指标用于描述交叉口交通状况的优劣性,先对常。叉口通行能力的通行能力是指各个方向(或相位)通行能力之和:
中:道饱和流率,pcu/h;饱和车头时距,s。实测路口饱和流率时,可利用公式(2.3)估算:S()fbii S fF中:第i条进口车道基本饱和流率,pcu/h;各类进口车道校正系数。误叉口延误根据度量单位可分为平均延误(s)、总延误(pcu h)等;道延误、排队延误、停车延误、控制延误等[54]。述了对于一辆驶向当前信号灯为红灯的交叉口的车辆将产生的延误
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于禁忌搜索的交叉路口自治车辆调度方法[J]. 刘明剑,谭国真,魏欣,丁男,孙亮. 中国公路学报. 2016(02)
[2]基于运行距离最短的车队调度问题图解算法[J]. 李冰,邱献红,轩华. 控制工程. 2014(03)
[3]车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型[J]. 吴伟,马万经,杨晓光. 控制理论与应用. 2014(04)
[4]车队协同驾驶混成控制研究现状与展望[J]. 马育林,徐友春,吴青. 汽车工程学报. 2014(01)
[5]清洁机器人路径规划算法研究综述[J]. 赵晓东,鲍方. 机电工程. 2013(11)
[6]车联网系统架构及关键技术研究[J]. 唐红杰. 网络安全技术与应用. 2013(09)
[7]车联网的关键技术及应用研究[J]. 孙小红. 通信技术. 2013(04)
[8]车辆主动式交叉路口调度模型[J]. 高强,付超,王健,刘衍珩,邓伟文. 吉林大学学报(工学版). 2013(06)
[9]通用EN-V电动联网概念车[J]. 高美嘉. 轻型汽车技术. 2010 (09)
[10]智能交通系统及其信息化模型[J]. 杨东凯,吴今培,张其善. 北京航空航天大学学报. 2000(03)
硕士论文
[1]基于车辆队列的交叉口信号主动控制方法研究[D]. 尚龙华.长安大学 2015
本文编号:3615010
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