本文關(guān)鍵詞：車路協(xié)同環(huán)境下城市道路車輛生態(tài)駕駛策略研究

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【摘要】：隨著汽車工業(yè)的迅猛發(fā)展,我國汽車保有量激增,為人們出行帶來了極大便利,但隨之帶來的交通擁堵、能源消耗、排放污染等問題越來越嚴(yán)重,這也得到了越來越多的學(xué)者和研究人員關(guān)注和重視。在長期的研究中發(fā)現(xiàn),影響交通系統(tǒng)能源消耗的因素很多,駕駛員的駕駛行為是其中的重要因素之一,生態(tài)駕駛行為能夠帶來燃油消耗和排放污染大量減少的效果。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的現(xiàn)代技術(shù)和設(shè)備被廣泛應(yīng)用于交通系統(tǒng),為交通系統(tǒng)良性發(fā)展提供了重要保證,車路協(xié)同技術(shù)就是其中的重要代表之一。車路協(xié)同技術(shù)是基于無線通信、傳感探測等技術(shù)進(jìn)行車路信息獲取,實(shí)現(xiàn)車輛與基礎(chǔ)設(shè)施智能協(xié)同,達(dá)到優(yōu)化資源等目的的技術(shù)。利用車路協(xié)同技術(shù),建立適應(yīng)駕駛員實(shí)際操作的生態(tài)駕駛策略,使駕駛員根據(jù)系統(tǒng)獲取的交通信號燈信息和策略進(jìn)行駕駛,將獲得較明顯的節(jié)約燃油、減少排放的效果。本文在分析和總結(jié)國內(nèi)外現(xiàn)有生態(tài)駕駛策略的基礎(chǔ)上,利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、VISSIM仿真等,建立了適應(yīng)駕駛員實(shí)際操作的生態(tài)駕駛策略模型。本文的主要研究內(nèi)容如下:1)綜合分析國內(nèi)外基于車路協(xié)同技術(shù)的生態(tài)駕駛策略研究成果,進(jìn)行了基于駕駛員實(shí)際操作的生態(tài)駕駛策略研究,并完成了實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集。然后對采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,為進(jìn)一步的研究提供數(shù)據(jù)支撐。2)建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測模型。利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,對所選試驗(yàn)方案進(jìn)行預(yù)測,獲得相應(yīng)的實(shí)車駕駛策略。3)利用曲線擬合與積分運(yùn)算得到生態(tài)駕駛方案。對實(shí)車駕駛策略進(jìn)行曲線擬合與積分運(yùn)算,得到每種試驗(yàn)方案對應(yīng)的一種或多種生態(tài)駕駛方案。4)建立生態(tài)駕駛策略模型,得到生態(tài)駕駛策略。根據(jù)曲線擬合所得到的v-t曲線,分析車輛狀態(tài)、信號配時(shí)的關(guān)系建立生態(tài)駕駛策略模型;利用VISSIM對生態(tài)駕駛方案進(jìn)行仿真,比較各方案的燃油消耗量,從而獲得最佳生態(tài)駕駛策略。生態(tài)駕駛策略的選擇原則如下:若只有一種駕駛方案,此方案便是該試驗(yàn)方案的生態(tài)駕駛策略;若有多種駕駛方案,將燃油消耗量最少、勻速行駛時(shí)間最長的駕駛方案作為該種情況下的生態(tài)駕駛策略。本文通過對駕駛員的實(shí)車駕駛策略進(jìn)行分類與處理,建立車路協(xié)同環(huán)境下基于駕駛員實(shí)際操作的生態(tài)駕駛策略,為駕駛員駕駛策略選擇提供有效的輔助,為生態(tài)出行、綠色駕駛奠定理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：交通運(yùn)輸工程 城市道路 車路協(xié)同 生態(tài)駕駛策略 道路試驗(yàn) VISSIM
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;U495
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析12-14
• 1.2.1 基于車路協(xié)同技術(shù)的生態(tài)駕駛策略研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 生態(tài)駕駛策略的車輛速度控制方式13-14
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14-17
• 第2章 車路協(xié)同理念下城市路口實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集17-33
• 2.1 試驗(yàn)?zāi)康募八悸?/span>17
• 2.1.1 試驗(yàn)?zāi)康?/span>17
• 2.1.2 試驗(yàn)思路17
• 2.2 駕駛策略初判模型17-19
• 2.2.1 駕駛策略初判模型的算法18-19
• 2.2.2 駕駛策略初判模型的建立19
• 2.3 試驗(yàn)平臺(tái)的搭建19-22
• 2.3.1 試驗(yàn)平臺(tái)19-21
• 2.3.2 試驗(yàn)路段的選取21
• 2.3.3 試驗(yàn)人員及分工21-22
• 2.4 試驗(yàn)方案及步驟22-26
• 2.4.1 試驗(yàn)方案22-24
• 2.4.2 駕駛策略初判24-26
• 2.4.3 試驗(yàn)步驟26
• 2.5 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理與分析26-31
• 2.5.1 車速數(shù)據(jù)的處理與分析27-30
• 2.5.2 油耗數(shù)據(jù)的處理與分析30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測模型33-43
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述33-35
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義33
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)33-34
• 3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程34-35
• 3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測模型結(jié)構(gòu)參數(shù)確定35-38
• 3.2.1 輸入層節(jié)點(diǎn)的確定35-36
• 3.2.2 輸出層節(jié)點(diǎn)的確定36
• 3.2.3 傳遞函數(shù)及訓(xùn)練函數(shù)的選擇36-37
• 3.2.4 隱含層及其節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定37
• 3.2.5 學(xué)習(xí)速率的確定37-38
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測模型的訓(xùn)練及預(yù)測38-41
• 3.3.1 模型訓(xùn)練38-40
• 3.3.2 車速預(yù)測40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第4章 車路協(xié)同環(huán)境下生態(tài)駕駛策略的研究43-83
• 4.1 生態(tài)駕駛策略模型43-45
• 4.1.1 建立生態(tài)駕駛策略模型的思路43-44
• 4.1.2 生態(tài)駕駛策略模型的建立44-45
• 4.2 模型計(jì)算45-72
• 4.2.1 曲線擬合與積分計(jì)算46-70
• 4.2.2 生態(tài)駕駛方案70-72
• 4.3 駕駛策略的仿真分析72-80
• 4.3.1 仿真軟件的選擇72-73
• 4.3.2 仿真模型的建立73-74
• 4.3.3 仿真試驗(yàn)及數(shù)據(jù)處理與分析74-80
• 4.4 生態(tài)駕駛策略80-82
• 4.5 本章小結(jié)82-83
• 第5章 全文總結(jié)與展望83-85
• 5.1 全文總結(jié)83-84
• 5.2 研究展望84-85
• 參考文獻(xiàn)85-89
• 作者簡介及科研成果89-91
• 致謝91

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本文編號：706763