近些年來,我國的社會經濟得到了快速發(fā)展,機動車保有量持續(xù)保持快速增長的態(tài)勢,人民群眾的交通需求呈現出多層次、高品質、個性化的特點。高速公路作為城市與城市之間物流和人流的重要通道,在交通量快速增長的背景下,其服務水平也逐步惡化。在不對高速公里進行擴建的前提下,提高高速公路的數據感知水平,實現對高速公路交通的主動管理逐漸成為了緩解高速公路交通問題的重要手段。此外,隨著新一代信息技術的發(fā)展,傳統交通系統正逐步往智能化和網聯化方向發(fā)展。智能網聯交通被認為是智能交通系統發(fā)展的終極形式。目前眾多互聯網公司和傳統車企為了能搶占市場先機都投入了巨資進行智能網聯汽車的研發(fā)。在未來很長一段時間內,將會出現智能網聯車輛與普通車輛混行的情況。本文立足于智能網聯混合交通流環(huán)境,對高速公路中普通車輛位置估計方法進行研究。首先,根據國內外對智能網聯交通的已有研究,對智能網聯交通系統的發(fā)展與構成進行了闡述。分析了智能網聯交通系統的三維發(fā)展體系,總結了智能網聯交通系統的主要構成。此外,對智能網聯汽車的主要構成模塊進行了詳細的分析,重點研究了智能網聯汽車的數據感知和傳輸流程。進而根據智能網聯環(huán)境和智能網聯汽車的特點,提出... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術路線圖

??應提出本文研究中對智能網聯環(huán)境的假設。同時根據假設環(huán)境獲取相應的數據集，并對數據進行相關的處理與分析。2.1智能網聯交通系統傳統交通環(huán)境中最重要的組成部分是人、車和路。在智能網聯交通中人的作用被逐漸弱化，取而代之的是高度的人工智能。因此在智能網聯環(huán)境中最重要的組成部分被簡化為智能的車和聰明的路。智能網聯交通系統在廣義上主要涵蓋了智能網聯汽車系統和智能網聯道路系統。冉斌等學者在多年的研究基礎上提出智能網聯交通技術體系可分為三個維度，分別為：車輛自動化、網絡互聯化和系統集成化[38]。圖2-1展示了智能網聯交通體系的三個維度的具體發(fā)展階段。圖2-1智能網聯交通體系三維體系發(fā)展架構智能網聯交通系統發(fā)展主要分為兩大方向：一是以車為主的智能網聯車方向，一是以路或者基礎設施為主的智能網聯道路方向。智能網聯車的發(fā)展重點是提高車輛本身的自動化水平。根據SAEInternational(國際自動機工程師學會)標準，自動駕駛水平可分為0-5共六個級別，分別為：無自動駕駛、駕駛協助、部分自動駕駛、有條件的自動駕駛、高級自動駕駛和完全自動駕駛。智能網聯道路的發(fā)展重點是提高道路的智能化水平，用“聰明的路”指引車輛行駛。

東南大學碩士學位論文10BinRan等人[39,40]在美國專利中對高速公路上的智能網聯交通系統進行了頂層設計。圖2-2展示了典型的智能網聯環(huán)境。在智能網聯環(huán)境中主要存在著智能網聯車、路側單元(RoadSideUnit,RSU)、交通控制單元(TrafficControlUnit,TCU)和交通控制中心(TrafficControlCenter,TCU)。同時由于發(fā)展的限制，必然會存在智能網聯車與普通車混行的過渡時期，因此在環(huán)境中還可能存在著普通車輛。智能網聯車是具有一定的自動駕駛功能，在行駛過程中能夠實車車通信(VehicletoVehicle,V2V)和車路通信(VehicletoRoadSideUnit,V2R)的智能車。路側單元裝載有各類傳感器，能夠與智能網聯車進行信息交互以及車輛調度控制。交通控制單元能與多個路側單元進行通信，可根據路側單元所提供的信息，為實現某一控制目的進行數據計算，并將計算后所得的控制指令傳遞給路側單元。交通控制中心與多個交通控制單元進行通信，能夠實現對道路區(qū)域交通狀態(tài)的檢測和交通控制。同時交通控制中心具有豐富的面向交通管理者的UI界面，可供交通管理者對道路進行控制。圖2-2智能網聯系統2.2智能網聯汽車智能網聯汽車是指搭載有先進的傳感器、控制器和執(zhí)行器等設備，并且融合網絡技術和現代通信，實現車與X(車、路、人、云等)智能信息交換、共享，具備先進的環(huán)境感知、智能決策、協同控制等功能，可最終實現替代人駕駛的新一代汽車[1]。智能網聯汽車可帶給用戶更加安全、舒適、高效、環(huán)保的出行。智能網聯汽車相比傳統汽車具有智能化和網聯化的特點。智能化與網聯化的實現主要依賴于車輛四個主要功能模塊：環(huán)境感知模塊、車載決策模塊、底層控制模塊和網絡通信模塊[41]。2.2.1環(huán)境感知模塊環(huán)境感知模塊由各類車載傳感器構成，主要有攝像頭、毫米波雷達、激光雷

【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能網聯交通技術發(fā)展現狀及趨勢[J]. 冉斌,譚華春,張健,曲栩.  汽車安全與節(jié)能學報. 2018(02)
[2]自適應巡航控制車輛跟馳模型綜述[J]. 秦嚴嚴,王昊,王煒,NI Dai-heng.  交通運輸工程學報. 2017(03)
[3]智能網聯汽車（ICV）技術的發(fā)展現狀及趨勢[J]. 李克強,戴一凡,李升波,邊明遠.  汽車安全與節(jié)能學報. 2017(01)
[4]基于軌跡預測的車輛協同碰撞預警仿真研究[J]. 宋曉琳,熊琦瑋,曹昊天.  湖南大學學報(自然科學版). 2016(10)
[5]Hoefs標定下GM跟馳模型仿真分析[J]. 李全艷,詹曉松.  大連交通大學學報. 2014(05)
[6]改進的基于安全距離的車輛跟馳模型[J]. 楊達,蒲云,祝儷菱,楊飛,Ran Bin.  北京工業(yè)大學學報. 2013(09)
[7]城市快速路交通流車頭時距分布特性分析[J]. 袁凱,關偉.  交通運輸系統工程與信息. 2011(06)
[8]跟馳模型參數標定及驗證方法[J]. 王殿海,陶鵬飛,金盛,馬東方.  吉林大學學報(工學版). 2011(S1)
[9]一種新的交通流動力學模型[J]. 姜 銳,吳清松,朱祚金.  科學通報. 2000(17)

博士論文
[1]車聯網環(huán)境下高速公路車輛跟馳模型及仿真研究[D]. 顧海燕.東南大學 2017

碩士論文
[1]智能網聯汽車高速公路自主性換道決策模型研究[D]. 丁婉婷.東南大學 2017
[2]車聯網移動云通信網絡系統的設計與關鍵技術研究[D]. 夏文龍.廣東工業(yè)大學 2014



本文編號：3288638