面向车联网的行车主动服务系统关键技术研究
发布时间：2021-03-06 12:49
随着智能化、网联化、电动化和共享化“新四化”技术飞速发展,行车服务系统已逐步成为智能车辆与智能交通领域的重要研究方向。近年来,能够对行车用户的服务需求进行主动、有效的感知与辨识,实现向行车用户主动推送服务并对服务质量提供有效保障的行车主动服务系统（Driving Active Service System,DASS）正成为研究热点。智能车辆作为行车过程的执行载体,可以更充分地掌握行车信息,通过服务平台提高行车安全,对促进无人驾驶技术发展具有重要应用价值。主要研究内容有:（1）针对DASS多设备多车辆协同推理、信息处理和分层集中控制需求,以多智能体协同控制框架为基础,构建了分层集中式协同DASS体系结构与服务流程。DASS中各层级感知与决策能力,为DASS的服务流程及其关键算法的设计奠定了基础。（2）针对传统行车服务方法无法满足自动化需求,提出了一种基于多智能体的服务生成平台。该框架通过行车环境建模、服务需求模型化、可执行能力匹配和服务评价的流程,使得DASS具有需求匹配和服务生成能力。在混行交通仿真场景中,一方面,以服务匹配度验证服务生成准确性和及时性;另一方面,通过特定行车场景,以不...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车联网环境下行车要素示意图
面向车联网的行车主动服务系统关键技术研究2图1.1车联网环境下行车要素示意图Fig.1.1Internetofvehiclesenvironmentelements在车联网环境下，行车主动服务系统（DrivingActiveServiceSystem,DASS）作为一种新型智能网联车行车服务方式，不仅对自车车辆相关的行驶数据的采集，而且利用车身安装的相关传感器设备和车联网获取自车与周边智能网联车的行驶参数，使得车辆为行车用户提供有关行车的全方位、智慧的行车服务支持，因此TTSS表现出的不足和缺点有望得到解决。如图1.1所示，车联网环境下行车服务系统可有效的将车联网服务、ADAS功能、后市场服务以及智能物联网和智能交通等平台组合起来，使车辆各种功能可以依据驾乘人员和网联车内外环境主动推送相关行车服务。能满足驾乘人员的多样化、个性化、智能化的服务需求。如图1.2所示，在车辆碰撞场景中，当驾驶人能力不能满足驾驶任务需求时会发生碰撞可能性，DASS通过“需求感知-服务生成”形式进行辅助控制或主动接管车辆，使得车辆由不可控变为可控，完成避撞控制。图1.2车辆碰撞场景需求与主动服务Fig.1.2Vehiclecollisionscenedemandandactiveservice
江苏大学硕士论文5图1.3车联网产业体系Fig.1.3Internetofvehiclesindustrysystem车联网产业圈包含了行车服务系统所需的通信、设备、产业研发等主要技术服务，在此基础上进行行车服务系统的构建和研发，可以整合系统内智能网联车、驾乘人及联网环境内所构成的一切服务，是城市智能交通系统的重要环节，在未来发展中，依托车联网技术的行车服务系统将成为自动驾驶车辆不可或缺的组成部分。1.2.2行车服务系统现状及分析随着如美国等发达国家越来越重视智能车的行车主动服务开发，在未来长时间的网联车混行环境中，DASS已成为汽车智能化、主动化市场规划的重要组成部分和研究热点。现阶段学者对车联网和智能车已经做出了深入研究，在此基础上能极大地促进了智能网联车主动服务系统的研究和发展，国内外相关学者已对网联车应用场景中涉及的智能化行车服务做出了部分相关研究。美国技术公司研发出首台行车应用服务平台，开始了对智能车行车服务系统的研究。国内行车服务相关研究也正在快速发展着。在国外，英国华威制造集团Birrell[14]在真实道路上测试了智能驾驶辅助行车系统，该系统通过车对车和车载诊断系统收集数据，对驾驶人提出驾驶建议。测试结果表明，该系统可以有效降低燃油消耗，提高安全性。为促进主动服务模式的发展，美国国家科学基金会在加利福尼亚大学洛杉矶分校设立了6000万美元的融资。加州大学洛杉矶分校[15]成立了车辆网络信息服务研究中心，主要研究基于专用短程通信的行车服务。2015年，麻省理工学院的技术评论杂志对行车服务新模式进行总结[16]。这种新模式将在未来极大地改变人类的生活[17]。Sakthi[18]研究了网联车环境中的车辆云服务系统，并创建了一个在模拟仿真
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于强化学习的服务规划生成方法[J]. 张梦洋,田国会,龚京,袁媛. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(09)
[2]网联辅助驾驶混合交通流稳定性及安全性分析[J]. 秦严严,王昊,王炜. 东南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]5G ENTERING INTO A NEW ERA[J]. Feifei Gao,Changle Li,Jun Fang,Kaizhi Huang,Zhi Quan,Chengwen Xing,Jianhua Zhang,Zhongshan Zhang,Liqiang Zhao,Yulong Zou. 中国通信. 2017(12)
[4]通用:智能将造成产业深刻的变化[J]. 曹晓昂. 汽车纵横. 2017(07)
[5]改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J]. 宋晓琳,周南,黄正瑜,曹昊天. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[6]车联网环境下基于MAS的行车主动服务模型[J]. 梁军,赵振超,陈龙,徐永龙,朱宁. 中国科学:技术科学. 2016(12)
[7]换道预警系统中参数TTC特性研究[J]. 王畅,付锐,张琼,郭应时,袁伟. 中国公路学报. 2015(08)
[8]车联网综述(英文)[J]. 杨放春,王尚广,李静林,刘志晗,孙其博. 中国通信. 2014(10)
[9]基于时间自动机的物联网服务建模和验证[J]. 李力行,金芝,李戈. 计算机学报. 2011(08)
[10]基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法[J]. 陶俊,张宁. 计算机系统应用. 2011(05)
硕士论文
[1]弯道驾驶行为研究及无人驾驶车辆智能行为评价[D]. 董芳.北京理工大学 2016
[2]基于社会网络的主动信息推送算法研究[D]. 余天豪.杭州师范大学 2012
本文编号：3067132
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车联网环境下行车要素示意图
面向车联网的行车主动服务系统关键技术研究2图1.1车联网环境下行车要素示意图Fig.1.1Internetofvehiclesenvironmentelements在车联网环境下，行车主动服务系统（DrivingActiveServiceSystem,DASS）作为一种新型智能网联车行车服务方式，不仅对自车车辆相关的行驶数据的采集，而且利用车身安装的相关传感器设备和车联网获取自车与周边智能网联车的行驶参数，使得车辆为行车用户提供有关行车的全方位、智慧的行车服务支持，因此TTSS表现出的不足和缺点有望得到解决。如图1.1所示，车联网环境下行车服务系统可有效的将车联网服务、ADAS功能、后市场服务以及智能物联网和智能交通等平台组合起来，使车辆各种功能可以依据驾乘人员和网联车内外环境主动推送相关行车服务。能满足驾乘人员的多样化、个性化、智能化的服务需求。如图1.2所示，在车辆碰撞场景中，当驾驶人能力不能满足驾驶任务需求时会发生碰撞可能性，DASS通过“需求感知-服务生成”形式进行辅助控制或主动接管车辆，使得车辆由不可控变为可控，完成避撞控制。图1.2车辆碰撞场景需求与主动服务Fig.1.2Vehiclecollisionscenedemandandactiveservice
江苏大学硕士论文5图1.3车联网产业体系Fig.1.3Internetofvehiclesindustrysystem车联网产业圈包含了行车服务系统所需的通信、设备、产业研发等主要技术服务，在此基础上进行行车服务系统的构建和研发，可以整合系统内智能网联车、驾乘人及联网环境内所构成的一切服务，是城市智能交通系统的重要环节，在未来发展中，依托车联网技术的行车服务系统将成为自动驾驶车辆不可或缺的组成部分。1.2.2行车服务系统现状及分析随着如美国等发达国家越来越重视智能车的行车主动服务开发，在未来长时间的网联车混行环境中，DASS已成为汽车智能化、主动化市场规划的重要组成部分和研究热点。现阶段学者对车联网和智能车已经做出了深入研究，在此基础上能极大地促进了智能网联车主动服务系统的研究和发展，国内外相关学者已对网联车应用场景中涉及的智能化行车服务做出了部分相关研究。美国技术公司研发出首台行车应用服务平台，开始了对智能车行车服务系统的研究。国内行车服务相关研究也正在快速发展着。在国外，英国华威制造集团Birrell[14]在真实道路上测试了智能驾驶辅助行车系统，该系统通过车对车和车载诊断系统收集数据，对驾驶人提出驾驶建议。测试结果表明，该系统可以有效降低燃油消耗，提高安全性。为促进主动服务模式的发展，美国国家科学基金会在加利福尼亚大学洛杉矶分校设立了6000万美元的融资。加州大学洛杉矶分校[15]成立了车辆网络信息服务研究中心，主要研究基于专用短程通信的行车服务。2015年，麻省理工学院的技术评论杂志对行车服务新模式进行总结[16]。这种新模式将在未来极大地改变人类的生活[17]。Sakthi[18]研究了网联车环境中的车辆云服务系统，并创建了一个在模拟仿真
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于强化学习的服务规划生成方法[J]. 张梦洋,田国会,龚京,袁媛. 华中科技大学学报(自然科学版). 2018(09)
[2]网联辅助驾驶混合交通流稳定性及安全性分析[J]. 秦严严,王昊,王炜. 东南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]5G ENTERING INTO A NEW ERA[J]. Feifei Gao,Changle Li,Jun Fang,Kaizhi Huang,Zhi Quan,Chengwen Xing,Jianhua Zhang,Zhongshan Zhang,Liqiang Zhao,Yulong Zou. 中国通信. 2017(12)
[4]通用:智能将造成产业深刻的变化[J]. 曹晓昂. 汽车纵横. 2017(07)
[5]改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J]. 宋晓琳,周南,黄正瑜,曹昊天. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[6]车联网环境下基于MAS的行车主动服务模型[J]. 梁军,赵振超,陈龙,徐永龙,朱宁. 中国科学:技术科学. 2016(12)
[7]换道预警系统中参数TTC特性研究[J]. 王畅,付锐,张琼,郭应时,袁伟. 中国公路学报. 2015(08)
[8]车联网综述(英文)[J]. 杨放春,王尚广,李静林,刘志晗,孙其博. 中国通信. 2014(10)
[9]基于时间自动机的物联网服务建模和验证[J]. 李力行,金芝,李戈. 计算机学报. 2011(08)
[10]基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法[J]. 陶俊,张宁. 计算机系统应用. 2011(05)
硕士论文
[1]弯道驾驶行为研究及无人驾驶车辆智能行为评价[D]. 董芳.北京理工大学 2016
[2]基于社会网络的主动信息推送算法研究[D]. 余天豪.杭州师范大学 2012
本文编号：3067132
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