【摘要】：車聯(lián)網(wǎng)借助新的通信技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施,實(shí)現(xiàn)人-車-路之間的信息交換和行為協(xié)同,是智能駕駛技術(shù)的重要組成部分。在智能駕駛服務(wù)中,機(jī)器智能尚不足以獨(dú)立完成所有復(fù)雜決策,城市交通中將長(zhǎng)期存在人類行為智能和機(jī)器控制智能混合的人車協(xié)同體。每個(gè)人車協(xié)同體作為智能駕駛服務(wù)的使用者和提供者,需要在較廣時(shí)空范圍內(nèi)進(jìn)行集中式和分布式相結(jié)合的混合式協(xié)同。已有研究存在人車協(xié)同體行為刻畫缺失、缺少混合式的交互模式、缺乏人車協(xié)同體的行為可信度量三方面不足,無法為高效智能駕駛服務(wù)提供支撐。為此,本文提出混合式多虛擬車協(xié)同框架。該框架首先用信息空間中的虛擬車來刻畫人車協(xié)同體中駕駛員的行為智能,然后將車聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)之間的分布式或集中式物理通信抽象為信息空間中的邏輯通信。在此基礎(chǔ)上,本文對(duì)智能駕駛服務(wù)進(jìn)行歸納分析,重點(diǎn)對(duì)其中的局部協(xié)同服務(wù)、全局協(xié)同服務(wù)和行為可信度量進(jìn)行了深入研究,取得如下成果:1.針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)中多虛擬車局部協(xié)同,提出一種基于信息傳播和參與激勵(lì)的服務(wù)方法,在網(wǎng)絡(luò)邊緣完成虛擬車之間對(duì)象發(fā)現(xiàn)和參與決策的整個(gè)服務(wù)過程。該方法首先根據(jù)所訂制的服務(wù)需求發(fā)現(xiàn)潛在協(xié)同對(duì)象,服務(wù)信息通過自組織傳播抵達(dá)與其沒有直接通信的虛擬車個(gè)體,從而擴(kuò)大協(xié)同群體范圍。在形成一定范圍的潛在服務(wù)提供群體后,所有個(gè)體進(jìn)行自主決策,完成服務(wù)交付�；诮煌ǚ抡孳浖屯ㄐ胚^程模擬的實(shí)驗(yàn)表明,所提的方法可以根據(jù)所訂制的內(nèi)容進(jìn)行高效的信息傳播和群體自適應(yīng)決策,從而支持多虛擬車的局部協(xié)同感知服務(wù)。2.在多虛擬車全局協(xié)同方面,提出一種基于價(jià)值迭代和組合優(yōu)化的服務(wù)方法,通過虛擬車邊緣自主決策和云端群體協(xié)調(diào)相結(jié)合的方式對(duì)全局道路資源進(jìn)行合理分配。該方法采用價(jià)值迭代網(wǎng)絡(luò),使邊緣的虛擬車學(xué)習(xí)人類駕駛模式并進(jìn)行擬人的路徑規(guī)劃,然后通過云端協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)對(duì)多個(gè)虛擬車的路徑候選集合進(jìn)一步地組合優(yōu)化。基于真實(shí)城市地圖和出租車軌跡數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明,所提的方法可以在城市全局進(jìn)行有效的協(xié)同導(dǎo)航和分流,從而提升城市車輛的通行效率。3.在多虛擬車行為可信度量方面,提出基于鄰近傳播和中心仲裁的可信度量方法,通過邊緣動(dòng)態(tài)評(píng)估和云端歷史評(píng)估結(jié)合的方式發(fā)現(xiàn)具有不良行為的虛擬車,滿足車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同服務(wù)的可信需求。該方法使虛擬車?yán)猛ㄐ呕蛘哂^察等手段動(dòng)態(tài)地對(duì)局部環(huán)境、個(gè)體進(jìn)行認(rèn)知,多個(gè)虛擬車分享認(rèn)知情報(bào)后聯(lián)合計(jì)算獲得動(dòng)態(tài)信任,再結(jié)合中心仲裁器的歷史聲譽(yù)信息對(duì)虛擬車個(gè)體進(jìn)行準(zhǔn)確度量�；谲囕v軌跡和行為仿真表明,所提的方法可以全面準(zhǔn)確度量虛擬車的行為,為虛擬車協(xié)同提供有效支撐。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6
【圖文】：

１．１．４．虛擬車逡逑為了使車聯(lián)網(wǎng)更好地為用戶提供智能交通中的服務(wù)，有學(xué)者提出了人車協(xié)同的個(gè)逡逑體模型來應(yīng)對(duì)人車協(xié)同行為在車網(wǎng)環(huán)境中的復(fù)雜性［２８］。該個(gè)體模型隨后被擴(kuò)展為虛逡逑擬車的概念［ａｉ３］。虛擬車是具有智能決策能力的實(shí)體，作為車聯(lián)網(wǎng)中連接物理空間和逡逑信息空間的重要載體，它抽象出了車輛及駕駛員狀態(tài)，獲取車輛狀態(tài)、意圖、行為等逡逑信息，作為物理車輛在信息空間的映像。虛擬車在網(wǎng)絡(luò)中連接邊緣或云端控制節(jié)點(diǎn)，逡逑為城市全局交通優(yōu)化提供支持。虛擬車周圍連接的是同樣的虛擬車群體，它們之間可逡逑以不分主從，自主地通信交互。逡逑虛擬車的智能來源是駕駛員的知識(shí)，每個(gè)虛擬車的知識(shí)表現(xiàn)出對(duì)應(yīng)駕駛員的駕駛逡逑行為及出行習(xí)慣。當(dāng)駕駛員在選路決策的時(shí)候，本質(zhì)上并不是一個(gè)完全理性的博弈者，逡逑并不會(huì)完全理性的根據(jù)系統(tǒng)推薦的“最優(yōu)”路線進(jìn)行決策，而是對(duì)選路成本具有一定逡逑６逡逑

航與分流服務(wù)的提供。逡逑體的行為可信度量方法。車網(wǎng)環(huán)境是一個(gè)開放復(fù)雜的系統(tǒng)，部分個(gè)或惡意的行為會(huì)擾亂整個(gè)環(huán)境的秩序，導(dǎo)致協(xié)同服務(wù)的效果降低。并抑制協(xié)同中干擾或違約等行為，我們需要基于車網(wǎng)數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)體的可信度量。個(gè)體可以利用局部通信／觀察等手段動(dòng)態(tài)地對(duì)周圍環(huán)境、認(rèn)知。局部群體分享情報(bào)并對(duì)情報(bào)進(jìn)行迭代融合，生成局部動(dòng)態(tài)信的中心仲裁器對(duì)歷史情報(bào)融合生成全局聲譽(yù)，再將局部和全局融量向可信服務(wù)的需求者提供，以支撐個(gè)體之間的有效協(xié)同。逡逑織結(jié)構(gòu)逡逑１．２節(jié)中介紹的多個(gè)體之間協(xié)同服務(wù)進(jìn)行了深入研究，組織結(jié)構(gòu)余部分的組織結(jié)構(gòu)如下：逡逑多虛擬車協(xié)同服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研宄綜述。本章介紹了當(dāng)前國內(nèi)外對(duì)虛關(guān)研宄現(xiàn)狀，并詳細(xì)分析了當(dāng)前研宄的不足及挑戰(zhàn)。逡逑

邐ｋ逡逑圖２－１高通Ｃ－Ｖ２Ｘ方案的兩種模式１逡逑圖２－１以高通的技術(shù)路線Ｃ－Ｖ２Ｘ為例，介紹了兩種互補(bǔ)的通信傳輸模式：Ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ邋和邋Ｄｉｒｅｃｔ邋ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ。在邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ邋模式下，使用逡逑傳統(tǒng)移動(dòng)通信頻譜，車輛直接和基站通信。在Ｄｉｒｅｃｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ模式下，車輛和逡逑道路基礎(chǔ)設(shè)施、車輛以及行人都通過ＩＴＳ的波段進(jìn)行直接通信，其通信可以與蜂窩網(wǎng)逡逑絡(luò)獨(dú)立�？紤]到系統(tǒng)對(duì)兩種通信模式的兼容性，兩種模式向上提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口，逡逑方便重用上層ＴＣＰ／ＩＰ、ＩＥＥＥ／ＥＴＳＩ／ＩＳＯ等協(xié)議及標(biāo)準(zhǔn)。盡管不同公司對(duì)５Ｇ技術(shù)細(xì)節(jié)逡逑設(shè)計(jì)有所不同，但我們可以認(rèn)為５Ｇ旨在為車聯(lián)網(wǎng)對(duì)象（車輛，行人，交通燈等）提逡逑供泛在、可靠的信息傳輸服務(wù)，它可以同時(shí)為車輛進(jìn)行分布式或集中式協(xié)同提供物理逡逑通信條件。逡逑我們認(rèn)為虛擬車是信息空間中的人車合一的映像，既包含車輛移動(dòng)特性又包含人逡逑的習(xí)慣偏好。它作為車聯(lián)網(wǎng)信息空間中的智能實(shí)體

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1 楊樹;車聯(lián)網(wǎng)中多虛擬車協(xié)同服務(wù)方法研究[D];北京郵電大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2778504