近年來,隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車（Intelligent Connected Vehicles,ICV）的飛速發(fā)展,ICV正大量涌入人工駕駛車（Manual Vehicle,MV）車流之中,交通流混行態(tài)勢逐漸成形�；煨协h(huán)境下異構(gòu)車輛之間的交互意圖識別已成為當(dāng)前智能交通領(lǐng)域的研究熱點。ICV如何準(zhǔn)確、快捷識別MV的鳴笛成為混行交通流中異構(gòu)車輛交互意圖識別的難點,目前學(xué)者對于異構(gòu)車輛交互意圖的研究尚未形成完整有效的方法論,往往都忽略了駕駛環(huán)境中的聽覺信息,論文針對ICV嚴(yán)苛的準(zhǔn)確性、時效安全性要求,建立了ICV鳴笛意圖“感知-定位-識別”模型（Perception-Location-Recognition model,PLR）,與霧計算的混行車輛霧模型（Mixed Vehicle Fog,MVF）。論文主要研究工作如下:（1）針對ICV混行環(huán)境下對MV的鳴笛意圖感知需求,從“感知-定位-識別”三個角度分析鳴笛特征,通過結(jié)合深度卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、到達(dá)時差聲源定位法和基于運(yùn)動時窗的支持向量機(jī)算法,建立ICV鳴笛意圖PLR模型。實驗可得鳴笛聲感知平均準(zhǔn)確率達(dá)90.4%、定位角度估計誤差小于5°、識別... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路行駛概念圖

捎諶磧布?⒄共黃膠獾南腫春脫峽戀鈉?蛋踩?惺灰?螅?コ?算力水平遭遇技術(shù)瓶頸，在車聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的當(dāng)下，移動邊緣計算逐漸得到廣泛關(guān)注，移動邊緣計算是2014年歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute,ETSI)提出的將邊緣計算和移動網(wǎng)絡(luò)融合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[42,43]，它打破了傳統(tǒng)云計算僵化框架[44]，成為目前物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)[45–47]的研究熱點。在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，移動邊緣計算正致力于解決車聯(lián)網(wǎng)中計算、網(wǎng)絡(luò)等資源的調(diào)度問題[48–50]，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對此相當(dāng)關(guān)注[51–54]�；A(chǔ)框架[55]如圖1.2所示。圖1.2MEC基礎(chǔ)框架Fig.1.2MECfoundationframe

論文技術(shù)路線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下異質(zhì)交通流特性分析方法研究[D]. 秦嚴(yán)嚴(yán).東南大學(xué) 2019

碩士論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)車輛與普通車輛混合車流交通狀態(tài)估計方法研究[D]. 李志偉.東南大學(xué) 2017



本文編號：3399727