【摘要】：隨著我國汽車保有量的持續(xù)增加,有限的道路資源和持續(xù)增長的車輛構(gòu)成了難以調(diào)和的矛盾,導(dǎo)致了交通事故頻發(fā)、交通擁堵加劇等一系列問題。在此背景下,行車主動服務(wù)系統(tǒng)(Driving Active Service System,DASS)應(yīng)運而生,DASS采集車輛在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境(Internet of Vehicles,IV)下的行駛信息,通過信息融合對行車服務(wù)進行有效的自動感知與辨識,為車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的車輛行駛提供實時、主動、高效的服務(wù)。論文在現(xiàn)有DASS的基礎(chǔ)上,依托中國博士后科學(xué)基金:面向車聯(lián)網(wǎng)的行車主動服務(wù)機理分析與系統(tǒng)建模(項目號2016M600375),針對現(xiàn)有系統(tǒng)在生成服務(wù)過程中服務(wù)選取和服務(wù)組合的不足,提出基于動態(tài)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)和主客觀賦權(quán)評價法的行車主動服務(wù)選取方法以及基于服務(wù)需求驅(qū)動的服務(wù)組合方法。解決了在DASS服務(wù)選取中沒有考慮QoS波動和QoS參數(shù)權(quán)重分配不合理以及服務(wù)組合中難以掌握服務(wù)需求的動態(tài)變化的問題。論文主要完成了以下4部分研究工作:(1)系統(tǒng)整理分析了車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、服務(wù)選取與組合技術(shù)以及DASS的研究和發(fā)展現(xiàn)狀。同時闡述了DASS基本原理、服務(wù)分類和相關(guān)技術(shù),并從技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用推廣的角度分析了DASS的可行性。(2)針對DASS動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的QoS波動和QoS參數(shù)權(quán)重分配不合理,提出一種基于動態(tài)QoS和主客觀賦權(quán)評價法的DASS選取方法。通過建立DASS-QoS區(qū)間模型表示QoS動態(tài)性,兼顧QoS客觀數(shù)據(jù)和行車用戶主觀偏好得到QoS參數(shù)綜合權(quán)重,最終兩者結(jié)合指導(dǎo)服務(wù)選取。以甩掛運輸車輛調(diào)度服務(wù)為例驗證上述服務(wù)選取方法,結(jié)果顯示本方法選取的服務(wù)使車輛調(diào)度運輸總時間降低了36%,總成本降低了26%。(3)針對DASS服務(wù)組合中難以掌握服務(wù)需求動態(tài)變化的不足,設(shè)計了基于服務(wù)需求驅(qū)動的服務(wù)組合框架及算法。通過實時感知服務(wù)環(huán)境和服務(wù)需求的變化,自動組合DASS服務(wù)供用戶使用,同時建立了行車用戶需求感知算法和行車服務(wù)匹配算法,并描述了DASS服務(wù)組合的流程。以甩掛運輸中牽引車和掛車匹配服務(wù)為例驗證上述服務(wù)組合方法,結(jié)果表明本方法組合的服務(wù)在服務(wù)需求變化前后分別可以提升32%和30%的綜合服務(wù)質(zhì)量。(4)搭建了基于PreScan-Matlab/Simulink及Logitech G29的半實物駕駛員在環(huán)DASS仿真驗證平臺,以實時動態(tài)路徑規(guī)劃為例,綜合測試并驗證了基于動態(tài)QoS和需求驅(qū)動的DASS服務(wù)生成關(guān)鍵技術(shù)。仿真結(jié)果表明本方法生成的路徑規(guī)劃服務(wù)平均能節(jié)約9%的行車時間,最高能節(jié)約15%的行車時間。
【圖文】：

圖 1.1 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的行車服務(wù)示意圖Fig. 1.1 Schematic diagram of vehicle service in internet of vehicles

在車輛泊車引導(dǎo)服務(wù)中，駕駛員可以通過屏幕獲取附近停到達停車位后，倒車影像也通過車載屏幕顯示給駕駛員。圖 2.6 中種傳感器、攝像頭在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下感知周圍車輛的運動狀態(tài)，車務(wù)信息，，接受 DASS 提供的個性化服務(wù)。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U495

【參考文獻】

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本文編號：2623739