基于车载自组织网络的车辆路口碰撞预警算法研究

发布时间：2017-08-02 11:26

  本文关键词：基于车载自组织网络的车辆路口碰撞预警算法研究

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【摘要】：在车载自组织网络众多应用中提高车辆行驶的安全是车载自组织网络最重要的应用之一,而对于交通运输系统而言,交通路口就像是人的关节一样重要,交通路口因车流量交汇,形状多样,交通状况复杂而成为交通事故高发区域也最容易成为影响交通流量的瓶颈节点。因此利用车载自组织网络提高交通路口处的行车安全也就成为了一个研究热点。为了降低交通路口处的事故率,结合车辆在交通路口处的行驶特点,提出了一种交通路口处的车辆轨迹预测碰撞预警算法,该算法分为行驶轨迹预测算法和车辆碰撞预警算法两部分。正常情况下车辆的行驶受交通道路的限制,又一定条件下车辆在交通路口处转弯时的行驶轨迹符合回旋曲线这一特点,从而能对车辆下一刻的位置进行预测。路边单元在收集到进入路口处车辆的状态信息之后能够计算出车辆的行驶轨迹曲线方程,进而算得轨迹曲线之间是否有交点以及交点的位置坐标,从而预测到可能发生的碰撞提前发出碰撞预警,避免交通事故的发生。为了对轨迹预测碰撞预警算法进行验证,利用MATLAB软件进行了仿真实验,数据显示该车辆轨迹预测算法能够准确的预测出车辆在下一刻的行驶轨迹,路口处车辆碰撞预警算法能够准确的预测出路口处潜在的车辆碰撞,对交通事故预警的准确率达到了85%以上,具有较高的准确性。然后我们又做了实测补充实验,利用MATLAB对实测的车辆行驶轨迹数据进行了轨迹预测算法处理,实验结果显示路口处算法预测轨迹与车辆实际的行驶轨迹十分接近,预测误差小于或接近于车辆自身的尺寸,能够准确预测出车辆在路口处的行驶轨迹,具有较高的准确性。
【关键词】：车载自组织网络 轨迹预测算法 路口碰撞预警 交通路口行车安全性
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.67;U495;TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 国内研究现状11-13
• 1.2.2 国外研究现状13-14
• 1.2.3 国内外研究存在的问题14-15
• 1.3 论文研究的主要工作及创新点15-16
• 1.4 论文的组织安排16-19
• 第二章 VANETs及碰撞预警相关技术支撑19-33
• 2.1 VANETs概述19-27
• 2.1.1 VANETs简介及发展19-22
• 2.1.2 VANETs的网络架构及参考模型22-25
• 2.1.3 VANETs特点及应用25-27
• 2.2 VANETs实现车辆碰撞预警的通信技术支撑27-29
• 2.3 VANETs实现车辆碰撞预警的定位技术支撑29-33
• 第三章 基于车辆行驶轨迹预测的交通路口车辆碰撞预警33-55
• 3.1 碰撞预警系统概述33-37
• 3.1.1 碰撞预警系统的组成34-35
• 3.1.2 碰撞预警系统的工作流程35-37
• 3.2 车辆行驶轨迹数学模型37-42
• 3.2.1 直行车辆的行驶轨迹模型38
• 3.2.2 转弯时车辆的行驶轨迹模型38-42
• 3.2.1.1 转弯车辆行驶轨迹特征38-39
• 3.2.1.2 车辆行驶轨迹的数学公式推导39-42
• 3.3 路口车辆行驶轨迹预测算法42-47
• 3.3.1 直行车辆的轨迹预测算法42-43
• 3.3.2 转弯车辆的轨迹预测算法43-47
• 3.4 路口车辆碰撞预警算法47-53
• 3.4.1 几种碰撞情况下碰撞地点的确定47-49
• 3.4.1.1 直行与直行车辆碰撞47-48
• 3.4.1.2 直行与转弯车辆碰撞48
• 3.4.1.3 转弯与转弯车辆碰撞48-49
• 3.4.2 碰撞时间的计算49-52
• 3.4.3 碰撞严重等级的判定52-53
• 3.5 本章小结53-55
• 第四章 软件仿真实验与实地测试55-65
• 4.1 软件仿真实验55-61
• 4.2 实地测试实验61-63
• 4.3 本章小结63-65
• 第五章 结论与展望65-67
• 致谢67-69
• 参考文献69-75
• 附录A 攻读学位期间发表论文目录75-77
• 附录B 攻读学位期间参与的研究工作77-79
• 附录C 文章中出现的英文缩写79

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