边缘计算环境下对行人车辆的碰撞避免研究

发布时间：2021-11-10 15:32

　　文中提出的车辆行人防撞系统使用移动边缘服务器（MEC）作为中间服务器,实现了车辆和行人设备（UE）的通信。通过行人设备获取行人状态信息,然后采用卡尔曼滤波器对车辆和行人的位置进行预测,能在非视距（NLOS）场景中使用。仿真结果表明,文中的系统能够为车辆与行人提供准确的运动关系。同时,提出的碰撞避免算法可以有效地降低碰撞风险。 

【文章来源】：信息技术. 2020,44(08)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

MECA系统示意图

本文首先考查车速对本系统的影响。选取行人数量和车辆数量总数为20,此时系统的表现良好,数量过多会导致预警准确率下降。为了突出车辆速度对系统的影响,选择平均速度为1.0m/s的行人数据进行输入,如图2所示。可以看到的是,在TTC=0时车速越高预警准确率越低,因为车速越高,误差和延迟对其影响越大。当阈值ξ增加时,首先预警准确率会随之增加,并且达到最高值,这是因为阈值增大后会逐渐降低系统误差的影响。到达峰值之后预警准确率开始下降,因为时间差即阈值越大轨迹预测越不准确。并且阈值增大到一定程度之后,存在车辆和行人中一方或者双方已经通过碰撞点的情况,这种情况出现的概率会随着阈值的增大而增大。

本部分考查行人速度对系统的影响,选取行人车辆总数为20,车辆速度为40km/h,此时系统表现良好。将速度不同的行人数据输入到系统中。由图3可以看出,行人速度和车辆速度对系统的影响大致相同。不同之处在于阈值ξ相同时,本部分的预警准确率一般是高于5.3中的准确率,这是因为行人速度相较于车辆来说比较缓慢,对系统的影响不会像车辆那么明显。


本文编号：3487540