基于车联网的协作邻居车辆定位和编队行驶研究

发布时间：2021-11-01 00:53

　　汽车行业的迅速发展给人们的出行带来极大的便利,同时也带来拥堵、交通事故频发、尾气排放和能源消耗等一系列问题。为了应对严重的交通问题,车辆自动驾驶和车联网（Internet of vehicle,IoV）技术成为研究热点。车辆自动驾驶技术依赖对周围交通环境（周围车辆定位等）的感知来进行车辆自身控制。车联网技术使得车辆与车辆、行人、路边节点等能够进行通信,为车辆驾驶及智能交通管理提供辅助信息。在自动驾驶技术基础上,车辆编队行驶（Platooning）技术通过车辆之间保持较小而稳定的间距来减小风阻,降低能耗并减少排放,同时保证车辆安全。论文针对车联网辅助的邻居车辆定位和车辆编队行驶技术进行研究,提高邻居车辆定位精度以及车队队列的稳定性和安全性。首先,我们研究了基于粒子滤波和V2V（Vehicle-to-vehicle）通信的协作邻居车辆定位方法。具体而言,测量车辆能够利用传感器对邻居车辆状态进行测量,同时利用无线通信接收邻居车辆发送的自身状态采样信息。考虑到车辆之间状态采样时间不同步,我们将邻居车辆定位问题转化为多传感器异步数据融合问题。我们设计了基于粒子滤波的异步数据融合方法,在获得邻居车... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

车辆编队行驶效果图

【参考文献】：
硕士论文
[1]基于Platooning技术的车队燃油控制及智能路径规划研究[D]. 李思予.西安电子科技大学 2019
[2]分布式车队协同控制研究[D]. 王玥明.西南交通大学 2018



本文编号：3469200