车联网环境下无信号交叉口车辆协同控制算法研究
发布时间：2023-02-26 00:43
作为道路拥堵和交通事故的多发地带,无信号交叉口交通顺畅与否直接影响整个路网的通行效率。随着自动驾驶和车联网等先进技术的发展,道路交叉口的协同优化已成为智能交通领域的研究热点,多车协同通行控制是其重要组成部分,具有重大的现实意义和广阔的发展前景。此外,不同车辆混行将成为常态,由于复杂性的增加,对于协同控制机制也提出了更高的要求。本文依托国家重点研发计划资助项目“车路协同系统要素耦合机理与协同优化方法”(编号:2018YFB1600500),以网联自动驾驶车辆和人工驾驶车辆为研究对象,以行车安全场理论为基础,以降低行车风险、提高通行效率为研究目的,围绕网联自动驾驶车辆协同控制、无信号交叉口驾驶人操作意图识别、网联自动驾驶车辆和人工驾驶车辆协同控制开展研究,并搭建耦合式仿真平台分析通信性能对车辆控制算法的影响。本文具体的研究工作包括:针对无信号交叉口网联自动驾驶车辆,提出一种基于模型预测和行车安全场理论的行车风险最小化算法(MPC-based Driving Risk Minimization Algorithm,MPC-DRMA)。传统车辆协同控制算法忽略各交通参与要素的影响,存在一定的局...
【文章页数】：111 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 车联网应用技术国内外研究现状
1.2.2 车联网仿真技术国内外研究现状
1.2.3 交叉口车辆协同控制国内外研究现状
1.2.4 驾驶人意图识别国内外研究现状
1.2.5 通信性能对车辆控制影响国内外研究现状
1.3 研究现状综合分析
1.4 研究内容与技术路线
第2章 车辆冲突分析与行车安全场模型构建
2.1 无信号交叉口车辆冲突状态分析
2.2 车辆冲突状态检测与模型构建
2.2.1 车辆冲突判断检测
2.2.2 基于安全裕度的车辆模型构建
2.3 行车安全场理论
2.3.1 安全场理论研究现状
2.3.2 用场表征行车风险
2.3.3 行车安全场定义
2.4 行车安全场通用模型
2.4.1 势能场
2.4.2 动能场
2.4.3 行为场
2.4.4 统一行车安全场
2.5 本章小结
第3章 网联自动驾驶环境下车辆协同控制算法研究
3.1 网联自动驾驶环境定义
3.2 无信号交叉口车辆通行规则确定
3.3 模型预测控制理论
3.4 基于模型预测的行车风险最小化车辆协同控制算法
3.4.1 车辆协同控制算法设计思路
3.4.2 约束条件的设置
3.4.3 优化目标函数的设计
3.4.4 求解算法
3.4.5 MPC-DRMA算法实现流程
3.5 MPC-DRMA仿真试验与结果分析
3.5.1 仿真试验总体设计
3.5.2 试验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 基于风险感知水平的驾驶人操作意图估计方法研究
4.1 无信号交叉口驾驶人操作行为分析
4.2 驾驶人风险感知水平分析
4.2.1 驾驶人风险感知参数确定
4.2.2 可接受的风险感知水平
4.3 基于HSS+GM-HMM的驾驶人操作意图识别
4.3.1 混合状态系统模型架构HSS
4.3.2 隐马尔科夫模型架构HMM
4.3.3 隐马尔科夫结构确定与训练
4.3.4 基于HSS+GM-HMM的驾驶人操作意图识别
4.4 仿真试验与结果分析
4.4.1 仿真试验总体设计
4.4.2 结果与分析
4.5 本章小结
第5章 混行交通环境下车辆协同控制算法研究
5.1 混行交通驾驶环境定义
5.2 混行交通场景车辆建模
5.2.1 基于双状态安全速度模型的人工驾驶车辆建模
5.2.2 基于异结构交通流模型的网联自动驾驶车辆建模
5.3 无信号交叉口通行优先权决策
5.4 基于模型预测改进的行车风险最小化车辆控制算法
5.4.1 分支限界算法
5.4.2 基于分支限界算法的车速优化策略
5.4.3 MPC-mDRMA算法优化目标函数设计
5.4.4 MPC-mDRMA算法实现流程
5.5 MPC-mDRMA仿真试验与结果分析
5.5.1 仿真试验总体设计
5.5.2 结果与分析
5.6 本章小结
第6章 通信性能对车辆协同控制算法影响分析
6.1 仿真试验方案总体设计
6.1.1 网络仿真器确定
6.1.2 仿真试验平台搭建
6.1.3 网络评价指标的确定
6.1.4 仿真环境与参数设置
6.2 通信性能影响因素分析
6.2.1 根据节点密度进行性能分析
6.2.2 根据节点速度进行性能分析
6.2.3 根据网络区域进行性能分析
6.3 通信性能对车辆控制算法的影响分析
6.3.1 通信延迟对平均车速和冲突数目影响分析
6.3.2 数据包投递率对平均车速和冲突数目影响分析
6.3.3 数据包投递率与通信延迟对算法影响分析
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究主要成果与结论
7.2 主要创新点
7.3 研究展望
参考文献
作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果
致谢
本文编号：3749482
【文章页数】：111 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 车联网应用技术国内外研究现状
1.2.2 车联网仿真技术国内外研究现状
1.2.3 交叉口车辆协同控制国内外研究现状
1.2.4 驾驶人意图识别国内外研究现状
1.2.5 通信性能对车辆控制影响国内外研究现状
1.3 研究现状综合分析
1.4 研究内容与技术路线
第2章 车辆冲突分析与行车安全场模型构建
2.1 无信号交叉口车辆冲突状态分析
2.2 车辆冲突状态检测与模型构建
2.2.1 车辆冲突判断检测
2.2.2 基于安全裕度的车辆模型构建
2.3 行车安全场理论
2.3.1 安全场理论研究现状
2.3.2 用场表征行车风险
2.3.3 行车安全场定义
2.4 行车安全场通用模型
2.4.1 势能场
2.4.2 动能场
2.4.3 行为场
2.4.4 统一行车安全场
2.5 本章小结
第3章 网联自动驾驶环境下车辆协同控制算法研究
3.1 网联自动驾驶环境定义
3.2 无信号交叉口车辆通行规则确定
3.3 模型预测控制理论
3.4 基于模型预测的行车风险最小化车辆协同控制算法
3.4.1 车辆协同控制算法设计思路
3.4.2 约束条件的设置
3.4.3 优化目标函数的设计
3.4.4 求解算法
3.4.5 MPC-DRMA算法实现流程
3.5 MPC-DRMA仿真试验与结果分析
3.5.1 仿真试验总体设计
3.5.2 试验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 基于风险感知水平的驾驶人操作意图估计方法研究
4.1 无信号交叉口驾驶人操作行为分析
4.2 驾驶人风险感知水平分析
4.2.1 驾驶人风险感知参数确定
4.2.2 可接受的风险感知水平
4.3 基于HSS+GM-HMM的驾驶人操作意图识别
4.3.1 混合状态系统模型架构HSS
4.3.2 隐马尔科夫模型架构HMM
4.3.3 隐马尔科夫结构确定与训练
4.3.4 基于HSS+GM-HMM的驾驶人操作意图识别
4.4 仿真试验与结果分析
4.4.1 仿真试验总体设计
4.4.2 结果与分析
4.5 本章小结
第5章 混行交通环境下车辆协同控制算法研究
5.1 混行交通驾驶环境定义
5.2 混行交通场景车辆建模
5.2.1 基于双状态安全速度模型的人工驾驶车辆建模
5.2.2 基于异结构交通流模型的网联自动驾驶车辆建模
5.3 无信号交叉口通行优先权决策
5.4 基于模型预测改进的行车风险最小化车辆控制算法
5.4.1 分支限界算法
5.4.2 基于分支限界算法的车速优化策略
5.4.3 MPC-mDRMA算法优化目标函数设计
5.4.4 MPC-mDRMA算法实现流程
5.5 MPC-mDRMA仿真试验与结果分析
5.5.1 仿真试验总体设计
5.5.2 结果与分析
5.6 本章小结
第6章 通信性能对车辆协同控制算法影响分析
6.1 仿真试验方案总体设计
6.1.1 网络仿真器确定
6.1.2 仿真试验平台搭建
6.1.3 网络评价指标的确定
6.1.4 仿真环境与参数设置
6.2 通信性能影响因素分析
6.2.1 根据节点密度进行性能分析
6.2.2 根据节点速度进行性能分析
6.2.3 根据网络区域进行性能分析
6.3 通信性能对车辆控制算法的影响分析
6.3.1 通信延迟对平均车速和冲突数目影响分析
6.3.2 数据包投递率对平均车速和冲突数目影响分析
6.3.3 数据包投递率与通信延迟对算法影响分析
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 研究主要成果与结论
7.2 主要创新点
7.3 研究展望
参考文献
作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果
致谢
本文编号：3749482
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