车路协同系统的设计与实现
车路协同方案
车路协同方案一、前言车路协同是指车辆与道路基础设施之间的信息交互和协调，旨在提高道路交通系统的效率、安全性和可持续性。
车路协同技术已经成为智能交通系统中最受关注的领域之一，本文将介绍一个全面的车路协同方案。
二、背景随着城市化进程的加速，车辆数量不断增加，交通拥堵问题日益突出。
同时，传统的交通管理方式已经无法满足现代城市对交通安全和效率的需求。
因此，引入新技术是解决这些问题的必然选择。
三、方案概述本方案旨在通过车路协同技术来解决城市道路交通问题。
具体包括以下几个方面：1. 车辆感知技术通过安装传感器和摄像头等设备，实现对汽车行驶状态、速度和位置等信息的实时监测和分析。
这些数据可以用于制定更加精确有效的道路规划和交通管理策略。
2. 道路基础设施改造将城市道路基础设施进行改造升级，使其能够与车辆进行信息交互。
例如，在道路上安装智能交通信号灯和交通监控设备，可以实现对道路交通状况的实时监测和调整。
3. 车辆间通信技术通过车辆间通信技术，实现车辆之间的信息共享和协调。
例如，当一辆车遇到拥堵时，可以通过车联网向其他车辆发送信息，让它们选择其他路线避开拥堵。
4. 数据分析与预测通过对大量的交通数据进行分析和挖掘，可以预测未来的交通状况，并制定相应的管理策略。
例如，在高峰期提前调整信号灯时间，缓解道路拥堵。
5. 智能驾驶辅助通过引入智能驾驶辅助系统，在保证行车安全的前提下，提高汽车行驶效率。
例如，在高速公路上实现自动巡航功能，减少人为操作带来的误差和疲劳。
四、方案优势1. 提高交通效率通过车路协同技术，可以更加精确有效地掌握道路交通状况，并制定相应的管理策略。
这样可以减少交通拥堵时间和排队长度，提高城市道路交通效率。
2. 提高交通安全性通过车辆感知技术和智能驾驶辅助系统，可以实现对车辆行驶状态的实时监测和调整。
这样可以减少交通事故的发生，提高城市道路交通安全性。
3. 降低环境污染通过减少车辆行驶时间和排队长度，可以降低城市道路交通带来的环境污染。
车路协同解决方案
2.搭建车路协同系统试验平台，验证技术方案的可行性和有效性。
3.开展示范工程建设，逐步推广车路协同系统在重点区域和典型场景的应用。
4.完善相关政策和标准体系，确保车路协同系统的合法合规运行。
5.加强产业链上下游企业合作，推动车路协同技术产业化发展。
（3）决策控制模块：根据实时数据，为驾驶员提供驾驶建议或自动控制车辆。
（4）通信模块：实现车与车、车与路之间的信息交互，提供实时交通信息。
（5）安全预警模块：对潜在的安全隐患进行实时预警，提高行车安全。
（6）信息服务模块：为用户提供导航、路况查询、车辆管理等增值服务。
3.应用场景
（1）交叉口安全预警：实时监测交叉口周边车辆和行人，提前预警潜在碰撞风险。
（2）通信网络：采用5G、DSRC等无线通信技术，实现车与车、车与路之间的信息传输。
（3）云平台：负责大数据处理、分析、应用，为用户提供智能化的交通信息服务。
2.功能模块
（1）环境感知模块：通过车载传感器、摄像头等设备，实时监测车辆周围环境。
（2）数据处理模块：对采集到的数据进行融合、处理，提高数据准确性和可靠性。
六、风险与应对措施
1.技术风险：车路协同技术尚处于发展阶段，可能存在技术瓶颈。应对措施：持续关注技术动态，与科研机构和企业合作，不断优化技术方案。
2.政策风险：相关政策法规尚不完善，可能影响项目推进。应对措施：加强与政府部门沟通，推动政策法规的制定和完善。
3.市场风险：市场竞争激烈，可能导致项目收益低于预期。应对措施：充分调研市场需求，优化产品和服务，提升市场竞争力。
第2篇
车路协同解决方案
一、引言
随着城市化进程的加快，机动车保有量持续攀升，城市道路交通压力不断增大，交通安全、效率问题日益成为社会关注的焦点。车路协同技术作为智能交通系统的重要组成部分，通过实现车与车、车与路之间的信息交互，为提升道路交通运输安全、效率和便捷性提供了新的技术途径。本方案旨在为城市交通提供一套全面、可行的车路协同解决方案。
车路协同工程实施方案
车路协同工程实施方案车路协同工程实施方案：一、车路协同技术设施建设：1、交通感应设备建设：在路口、高架、天桥等交通重点区域建设交通感应器，通过感应器感知周围车辆的位置、速度等信息，实现车流量的实时监测和分析。
2、车载设备配置：对车辆进行安装卫星定位、车辆识别、通信装置等设备，实现对车辆的位置、状态等信息的实时监测和采集。
3、智能交通信号灯系统：在交通拥堵或高峰时段，实现交通信号灯的智能调控，根据车辆流量和道路情况，合理地分配信号灯时间，减少车辆的等待时间，缓解交通拥堵。
4、智能路灯系统：在夜间或恶劣天气时，通过路灯感应车辆的进入和离开，智能调节路灯亮度，提高路灯的利用效率，节约能源。
5、智能交通管理系统：引入智能监测、违法抓拍、车辆追踪等技术手段，加强对交通违法行为的监管和处理，实现智能交通管理。
二、车路协同信息平台建设：1、建设车路协同信息平台，汇聚交通感应器、车载设备、交通信号灯、智能路灯等设施采集的数据，通过云计算、大数据等技术手段，实现对交通信息的统一监测、分析和处理。
2、车辆定位系统：通过卫星定位，实现对车辆的精确定位和轨迹追踪，为交通管理、用户服务等提供基础数据支持。
3、实时交通信息发布系统：将路况、交通流量、拥堵情况等实时信息发布到车载设备、智能手机等用户终端，方便用户出行选择最优路径。
4、交通应急指挥系统：根据交通意外、道路损坏等突发事件，实时发布交通管制、绕行指南等信息，为用户提供更安全、便捷的出行服务。
5、智能停车管理系统：实现对停车场、路边停车位的实时监控和信息发布，方便用户快速找到可用停车位，提高停车位的利用率。
三、车路协同管理机制建设：1、加强交通数据共享：建立交通部门、公安部门、交通运输企业等单位间的数据共享机制，实现交通信息的共享、互通，提高数据资源的利用效率。
2、完善法规政策：依法规范车路协同工程的建设和应用，明确各方责任和权限，保障车路协同工程的安全、稳定运行。
智慧交通车路协同设计方案
智慧交通车辆协同方案一、智慧交通智慧车路协同概述智能智慧交通车路协同系统即IVICS(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems)，简称智慧车路协同系统，是智能交通系统（ITS）的最新发展方向。
智慧车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
智慧车路协同系统（CVIS），主要是通过多学科交叉与融合，采用无线通信、传感探测等先进技术手段，实现对人、车、路的信息的全面感知和车辆与基础设施之间、车辆与车辆之间的智能协同和配合，从而达到优化并利用系统资源、提高道路交通安全和效率、缓解道路交通拥挤的目标，从而推动交叉学科新理论、新技术、新应用等的产生与发展。
简言之，智慧车路协同的实质就是将控制指挥方案与道路交通条件的需求相匹配，从而实现交通的安全、环保、高效。
智慧车路协同系统作为 ITS 的重要子系统备受国内外科研人员的关注，同时也是世界上交通发达国家研究、发展和应用的热点。
智慧车路协同：安全畅通的新出行模式驾车出行时，你能否想象这样的场景:盲区出现其他汽车时，车载显示屏和语音系统分别进行提示，避免做出换道等不安全驾驶行为；两车从垂直方向高速通过路口，有可能发生碰撞时，车载系统报警并主动刹车；车辆自动获取前方红绿灯状态信息，提示驾驶员以适当车速行驶，不必停车正好适时通过路口，既提高通行能力，也降低污染排放；紧急车辆如救护车、消防车等接近路口时，信号灯提前获悉到达时间，延长绿灯时间或提前结束红灯，确保紧急车辆优先通过；前方道路发生拥堵、湿滑、有障碍物（如故障车）时，智能路侧设备将实时感知并提示周边车辆绕行。
在“智能智慧车路协同关键技术研究”集成测试现场这一切都得以实现。
车路协同系统的设计与实现
车路协同系统的设计与实现随着城市化和汽车普及的不断加剧，交通堵塞已成为城市发展的一大瓶颈，给人们的生活造成了极大的不便。
如何缓解城市交通堵塞，提高交通效率，已成为现代城市交通管理的重要课题。
车路协同系统作为一种先进的交通管理方式，逐渐成为解决这一问题的有效手段，本文将介绍车路协同系统的设计与实现。
一、车路协同系统的概念及组成车路协同系统是指通过道路基础设施与车辆之间交换信息，共同完成智能化驾驶、智能交通管理、智能交通服务和智能交通决策等功能的系统。
车路协同系统主要由四个部分组成：车载通信模块、路侧通信设施、智能交通管理平台以及交通信息服务终端。
车载通信模块是车辆上的通讯装置，可以实现车辆间的通讯，并与路侧通信设施进行数据交互。
路侧通信设施是指放置在道路边缘拐角或中央隔离带上的通讯装置，可以对车辆进行数据和指令的下传和实时控制。
智能交通管理平台是指通过数据传输、信息储存和智能分析处理等手段，对整个车路协同系统进行管理和指挥。
交通信息服务终端则是向用户提供多种交通信息服务的终端，如导航、智能停车、智能公交等。
二、车路协同系统的设计思路车路协同系统的设计要解决的主要问题是如何实现车辆和道路的有效互动，实现交通信息收集、传输和处理，同时保证系统的可靠性和安全性。
基于此，车路协同系统的设计思路如下：1.确定通讯协议与技术车路协同系统的通信技术要求具有高效传输和快速响应的特点，同时能够满足大量数据传输和实时控制的需求。
目前较为常用的通信技术包括5G、NB-IoT和DSRC等。
设计者需要根据实际情况和设计要求，选择合适的通讯技术，并确定通讯协议。
2.确定数据交换方式车道协同系统需要实现车辆和道路的信息交换，数据交换方式主要包括点对点交换和中心控制交换。
点对点交换方式信息传输速度较快，但是存在易受干扰、通讯质量不稳定等问题；中心控制交换由控制中心进行数据中转，稳定性和可靠性较高，但是实时性和安全性可能存在问题。
车路协同实施方案
车路协同实施方案随着社会的不断发展，交通拥堵、交通事故频发等问题日益凸显，车路协同成为解决交通问题的重要途径之一。
车路协同是指通过车辆与道路基础设施之间的信息交互和协同控制，实现道路交通系统的智能化、高效化和安全化。
本文将从智能交通系统、车辆自动驾驶技术、道路基础设施优化等方面，提出车路协同实施方案。
首先，智能交通系统是车路协同的重要基础。
智能交通系统通过信息感知、数据处理、智能决策等技术手段，实现对交通流的实时监测、分析和调度，为车辆提供智能化的导航和路况信息。
在车路协同实施方案中，应加强对智能交通系统的建设和应用，提高交通信息的精准度和实时性，为车辆提供更加智能化的交通服务。
其次，车辆自动驾驶技术是车路协同的重要支撑。
通过车辆自动驾驶技术，车辆可以实现自主感知、自主决策和自主控制，实现对交通环境的智能感知和主动避让，提高交通安全和效率。
在车路协同实施方案中，应推动车辆自动驾驶技术的研发和应用，加强对自动驾驶车辆的监管和管理，促进自动驾驶车辆与道路基础设施的信息交互和协同控制。
另外，道路基础设施优化是车路协同的重要保障。
道路基础设施优化包括道路建设、交通信号灯、交通标志等方面，通过智能化和信息化技术手段，实现对道路交通的智能监控和调度，提高道路交通的通行能力和安全性。
在车路协同实施方案中，应加强对道路基础设施的建设和维护，推动智能化交通信号灯和交通标志的应用，提高道路交通系统的智能化水平。
综上所述，车路协同实施方案需要充分发挥智能交通系统、车辆自动驾驶技术和道路基础设施优化的作用，实现车辆与道路基础设施之间的信息交互和协同控制，提高道路交通系统的智能化、高效化和安全化水平。
只有通过全面、系统的实施方案，才能有效解决交通拥堵、交通事故等问题，为人们提供更加便捷、安全的出行环境。
希望相关部门和企业能够共同努力，推动车路协同实施方案的落地和实施，为交通事业的发展贡献力量。
车路协同方案
车路协同方案1. 简介车路协同（Vehicle-to-Infrastructure）是指通过车辆与道路基础设施之间的信息交互，以提高道路交通系统的效率和安全性的技术方案。
车路协同技术可以通过控制交通信号灯、提供实时交通信息等方式，与车辆通信，并根据车辆的信息和道路状况进行交通管理和调度。
车路协同方案在交通管理、交通安全和交通信息服务等方面具有广泛的应用。
本文将介绍车路协同方案的主要组成部分、工作原理以及相关应用。
2. 组成部分车路协同方案主要由以下几个组成部分构成：2.1 车辆端车辆端是车路协同方案中的重要组成部分，它负责采集车辆的实时信息，并将这些信息发送给道路基础设施。
车辆端可以使用车载传感器和通信设备获取车辆的位置、速度、加速度等信息，并将这些信息发送给道路基础设施。
车辆端还可以接收来自道路基础设施的交通信号、路况信息等，并根据这些信息进行驾驶辅助和交通决策。
2.2 道路基础设施道路基础设施是车路协同方案的另一个重要组成部分，它包括交通信号灯、路况监测设备、交通控制中心等。
道路基础设施可以通过交通信号灯控制、动态路况监测等手段，与车辆端进行信息交互，实现交通管理和调度。
道路基础设施还可以向车辆端提供实时的交通信息、路况信息等，帮助车辆端做出更好的驾驶决策。
2.3 通信网络通信网络是车路协同方案的关键支撑技术，它负责实现车辆和道路基础设施之间的信息交互。
通信网络可以采用无线通信技术，如移动通信网络、车联网等，实现车辆和道路基础设施之间的实时通信。
通信网络的建设和运营对于车路协同方案的稳定性和可靠性具有重要意义。
3. 工作原理车路协同方案的工作原理如下：1.车辆端通过车载传感器和通信设备采集车辆的实时信息，如位置、速度、加速度等。
2.车辆端将实时信息通过通信网络发送给道路基础设施。
3.道路基础设施接收车辆的实时信息，同时将交通信号、路况信息等发送给车辆端。
4.车辆端根据接收到的交通信号、路况信息等进行驾驶决策和交通调度。
一种车路协同半实物仿真系统的设计与实现
收稿日期:2017-04-06 修回日期:2017-08-23 网络出版时间:2017-12-05基金项目:国家自然科学基金(51278058);交通部基础应用项目(S 2013JC 9397)作者简介:徐志刚(1979-),男,副教授,研究方向为车联网理论与技术㊁道路交通智能检测技术与装备开发;王明亮(1991-),男,硕士研究生,研究方向为智能车轨迹跟踪控制㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20171205.1429.070.html一种车路协同半实物仿真系统的设计与实现徐志刚,王明亮,张 玮,赵佳乐(长安大学信息工程学院,陕西西安710064)摘 要:半实物仿真技术(hardware -in -the -loop simulation )是仿真实验中的新热点㊂基于半实物仿真系统的车辆编队实验是一种把实物车辆与计算机软件结合起来从而把现实环境中的各种复杂干扰量㊁突发事件㊁通信延时等因素引入到系统中的仿真实验㊂半实物仿真实验兼顾了实物仿真实验和软件仿真实验,既能比较真实地接近实际情况,又降低了实验成本和危险性㊂半实物仿真实验是车辆编队技术从理论走向应用过程中必不可少的重要设计验证手段之一㊂本实验室搭建了车路协同半实物仿真平台,在此平台上对典型交通场景下的车辆编队问题进行建模㊁仿真与控制等方面的实验研究㊂关键词:半实物仿真;车辆编队;车路协同;车队编组优化;车车通信中图分类号:TP 302 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2018)04-0187-05doi :10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.040Design and Implementation of a Vehicle -to -road CooperationHardware in Loop Simulation SystemXU Zhi -gang ,WANG Ming -liang ,ZHANG Wei ,ZHAO Jia -le(School of Information Engineering ,Chang ’an University ,Xi ’an 710064,China )Abstract :Hardware -in -the -loop simulation is a new hot spot in simulation experiment.Vehicle platoon simulation system based on hardware -in -the -loop is a kind of simulation combined with vehicle and computer software so as to interfere with the amount of complex real -world environment in a variety of unexpected events ,communication delay and other factors introduced into the system simulation experiments.Hardware -in -the -loop simulation taking into account both physical and and software simulation experiments ,is relatively close to the real situation ,and reduces the cost and risk of the experiment.It is an important means of vehicle platoon design verification technology from theory to application.The vehicle infrastructure cooperative hardware -in -the -loop simulation platform is built ,where the problem of the vehicle platoon in typical traffic scenarios are researched on modelling ,simulating and controling.Key words :hardware -in -the -loop ;simulation vehicle platoon ;vehicle infrastructure cooperation ;vehicle platoon group optimization ;ve⁃hicle to vehicle communication0 引 言随着计算机技术的迅速发展,仿真技术的应用在深度和广度上都达到了很高的水平㊂在交通领域,运用仿真技术构建一个半实物仿真平台,对交通系统的论证㊁研制㊁测试㊁改进等方面都起着十分重要的作用[1]㊂把行驶在公路上的车辆紧密排列成队,能够极大地增加同等道路条件下的车辆通行能力,因此,给车辆编队被认为是解决当前交通拥堵㊁事故频发㊁空气污染等问题最有效的方法之一[2]㊂随着先进车辆控制技术(AVCS )愈来愈成熟,车辆主动安全性能和可靠性能得到大幅提升㊂与此同时,车载硬件及软件模块也越来越复杂[3],导致了极为复杂的车辆系统结构和车载通信网络,从而使车辆控制仿真变得越来越困难,进一步的实车实验就会变得越来越昂贵和危险㊂大多数学者选择利用各种交通仿真工具和实验测试手段进行理论验证,然而考虑到实际情况的复杂性,如信号干扰㊁通信延时等使得仿真工具与实际环境有较大差异,利用实物对车辆编队进行实验是十分必要的㊂半实物仿真技术是一种在仿真系统满足整体要求的条件下部分过程利用实物代替的技术,是车路协同第28卷 第4期2018年4月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.28 No.4Apr. 2018系统设计㊁实验㊁性能优化测试强有力的工具㊂其优点主要有:能够对实际情况进行模拟,不会产生实际危险;利用半实物仿真,可以在真实世界中不能实现的极端条件下进行测试;利用半实物仿真可以在相对真实环境下发现系统的不足之处;能够加速开发流程,降低研发费用,减少开发时间[4]㊂1 相关研究荷兰应用科学研究机构TNO 搭建了基于半实物仿真的智能车和道路系统的模拟实验VEHIL (vehicle hardware in the loop ),用于测试车辆编队的巡航控制㊁起停控制㊁车车和车路通信㊁车队协同驾驶等功能㊂目前比较成熟的车路协同仿真平台有德国柏林交通系统研究所(institution of transportation systems )的SUMO 仿真平台,美国拉斯阿莫斯国家实验室(Los Alamos national laboretory )的TRANSINS 交通仿真平台[5],此外法国的NEMIS ㊁英国的PARAMICS 等也开展了车队协同驾驶相关实验[6-11]㊂虽然半实物仿真平台的搭建对于车路协同技术,车辆编队及车联网等相关技术的发展有至关重要的意义,但在国内的科研机构中却只有少数构建了半实物仿真平台,如军事交通学院的自动化模拟演练室㊁吉林大学的汽车仿真与控制实验室㊁国防科技大学的红旗系列㊁上海交通大学的Cybercar 系列㊁交通运输部公路科学研究院的北京试验场㊁武汉理工大学的道路交通机电平台㊁长安大学构建的车路协同实验场[12-17]等㊂文中对长安大学道路交通工程技术研究中心构建的车路协同仿真平台做系统的介绍,并对车辆编队控制中的车辆跟随模型进行测试和验证㊂2 车路协同半实物仿真系统车路协同半实物仿真系统利用模块化思想设计任务,将系统划分为模拟道路㊁上位机㊁定位装置㊁通信网络及智能模型车辆等,如图1所示㊂图1 车路协同半实物仿真系统组成(1)模拟道路㊂模拟道路是一个比例为1∶15的道路模型,可以用来开展车路协同技术相关的实验研究㊂微缩沙盘的面积约为15m 2,主体部分包括仿真道路㊁LED 信息显示器及相关的交通设施,如图2所示㊂仿真道路为双车道,车道宽度为15cm ,道路表面呈磨砂面,具有直道与弯道㊂图2 模拟道路(2)上位机㊂上位机主要用来运行相关的仿真控制软件,用于对车辆协同驾驶过程进行建模与控制㊂根据建立的协同场景模型,设计相关的协同控制算法,并进行仿真验证㊂将控制策略传输到模型车辆进行半实物仿真㊂仿真过程中在仿真控制软件上实时显示车辆协同驾驶信息,如速度㊁加速度㊁航向及车辆位置等信息,利用得到的车辆行驶信息,可以在线调整模型车辆所需的控制参数,便于协同策略的优化㊂(3)定位装置㊂用于对模拟道路上移动的模型车辆进行定位,并通过通信网络将定位数据发送给对应的模型车辆,为车辆间的协同提供数据基础㊂(4)通信网络㊂自组织通信网络主要是用来进行车-车/车-路通信,车-车通信是实现模型车辆在运动过程中与周围行驶车辆的信息交互,上位机通过车路通信的方式来监测和控制沙盘中的车辆运动状态,以及进行运行策略的发布㊂(5)智能模型车辆㊂模型车辆是仿真系统的被控对象㊂模型车上装配有微处理器和多种车载传感器,如加速度传感器㊁测速传感器㊁红外测距传感器㊁光电传感器㊁通信模块等㊂车载传感器用于采集自身的行驶状态信息,并通过通信网络将这些信息以固定的频率进行广播,同时也通过通信网络接收周围车辆广播的行驶信息以及上位机发送的控制信息及定位信息,车载微处理器对收集到的数据进行处理,根据不同的协同策略调整自身的行驶状态㊂3 半实物仿真实验3.1 场景描述车辆跟随的一般过程主要包括三部分:感知和信息搜集㊁决策和控制过程以及跟随状态输出㊂首先,输入前车运动状态(车速㊁加速度㊁车距等);其次,驾驶㊃881㊃ 计算机技术与发展 第28卷员感知前车和自车的运动状态信息并进行分析,然后做出决策并调整车辆状态;最后,车辆根据驾驶员的控制跟随前车行驶,输出跟随车的运行状态㊂车辆动力学模型:智能车在行驶过程中所承受的阻力主要有地面摩擦阻力㊁空气阻力㊁加速度阻力等,用一个等式表示如下:F =μmg cos θ+f a (α)+δmd u d t(1)其中,μ为摩擦系数;m 为小车质量;g 为重力加速度;θ为路面倾斜角;α为偏航角;f α()为阻力修正函数;δ为质量换算系数㊂永磁直流电动机的机械特性如下:Ω30π=UC E Φ-(R a +R j )T em C E C T Φ2(2)其中,Ω为电机角速度;U 为电枢端电压;R a 为电枢绕组电阻;R j 为电枢回路串入的调节电阻;C E 为电动势常数;C T 为转矩常数;T em 为电磁转矩;Φ为每极的磁通量㊂假设小车以某个设定速度行驶,那么,在行驶过程中有F t =F ,根据电动机的特性,有T em =T 0+T 2,空载转矩为T 0=0,则T 2=F t r =(μmg cos θ+f α(α)+δm d u d t )r(3)其中,T 2为机械转矩;r 为车轮半径㊂假设小车在行驶过程中不存在滑动现象,则智能小车后轮驱动速度u =Ωr ,根据式(2)和式(3)整理得到电机模型为:k 3d ud t+u (t )=k 1x u (t )-k 2-k a (α)(4)其中k 1=rπU 030x u max C E Φk 2=rπ(R a +R j )30C E C T Φ2(μmgr cos θ+T 0)k 3=δmπr 2(R a +R j )30C E C T Φ2;k a =πr 2(R a +R j )30C E C T Φ2f α(α)在传统交通环境中前车运动状态的感知和收集一般通过人工估计的方式来获取,由于不同的驾驶员,不同的交通环境,驾驶经验等因素的影响,通常情况下驾驶员估计的前车运动状态与真实运动数值之间存在较大误差㊂这种情况在引入车-车通信系统后将有巨大的改善[18]㊂3.2 理论模型仿真2000年,姜锐等[19]提出了全速度差(FVD )模型,该模型考虑了正负速度差对车辆动力学的影响,能够避免产生过高加速度的问题㊂d v n +1(t )d t =a [V (Δx n (t ))-v n (t )]+λΔv n (t )(5)其中,a 为敏感系数;Δv n (t )=v n +1(t )-v n (t );V (Δx n (t ))为优化速度函数;λ为速度差项的权系数,采用分布假定函数:λ=a :Δx n (t )<Δx cb :Δx n (t )≥Δx {c(6)其中,a ,b 和临界间距Δx c 为常数㊂上式表明,当车距的取值范围不同时,选取不同的速度差权系数来控制对优化速度的影响,车距越大,两车速度差的影响就越小,反之同理㊂为验证文中设计的车路协同仿真控制软件的实用性,下面对FVD 模型进行模拟仿真㊂在进行数值仿真时,采用0.1s 作为交通状态的更新时间间隔,与V 2V 通讯设备的更新频率保持一致㊂选取Helbing 优化函数,其中模型参数:a =0.41,λ=0.5:Δx n (t )<Δx c0:Δx n (t )≥Δx {c,Δx c =100m ㊂车辆启动过程的初始化分布:车队包括10辆车,每辆车的位置为:x n (0)=(n -1)d ,n =1,2, ,10(7)其中,d =7.4m ㊂车队在启动之前,头车(n =10)处于静止状态,v 10(0)=0m /s ㊂因模拟中采用Helbing 优化速度函数,V H (7.4)=0m /s ,所以v n (0)=0,n =1,2, ,9㊂因此初始时刻车队静止㊂边界条件:头车的优化速度V H (∞)=14.66,因为前方没车,在任何时候Δv H =0㊂仿真过程如图3所示㊂A c c e l e r a t i o n /mP o s i t i o n n /m图3 FVD 模型车队启动过程车辆运动状态仿真结果㊃981㊃ 第4期 徐志刚等:一种车路协同半实物仿真系统的设计与实现 从图3(c )的加速度变化曲线中可以看出,头车的最大加速度为a max H ≈6m /s 2,跟随车的最大加速度为a max f ≈3m /s 2㊂因此考虑相对速度的FVD 模型所给出的启动车流的加速度接近于实测结果,说明FVD 模型可以较好地模拟车队启动时的交通状况的变化㊂FVD 模型在车辆的速度控制㊁车队稳定性等方面具有较好的表现,可以考虑将其作为一种跟随控制策略加以应用,因此文中选取FVD 模型作为车辆的控制模型,进行进一步的半实物仿真验证㊂3.3 车辆跟随场景半实物仿真实验3.3.1 方案设计根据车辆跟随模型的要求,应用文中搭建的车路协同半实物仿真系统对跟随模型进行仿真验证㊂将基于理论模型的控制算法移植到模型车辆上,并让模型车在道路微缩沙盘上进行移动,测试的目的在于观察前后车之间的协同过程,将结果与理论模型的仿真结果进行对比,验证在半实物仿真环境下模型车辆的运动是否会出现与软件仿真相似的结果,以验证该方案的合理性,以及控制模型在半实物仿真环境下的稳定性及健壮性,为实物仿真提供理论基础㊂选取4辆实验模型车辆,将车辆的参数通过无线网络实时进行交互㊂实验车辆分为两种,分别为头车和跟随车㊂头车为自由行驶状态,仿真控制系统通过向头车发送控制信息实现对头车的控制,进而观察当头车行驶状态发生改变时跟随车的调整过程㊂跟随车通过车载微处理机实时解析自身数据以及收到的前车的数据,并且将数据代入跟随控制模型,计算跟随车速,并实现协同式跟随㊂模型车辆跟随控制算法采用FVD 模型,选取Helbing 优化函数,由于上述模型是反映真实车辆运动的模型,无法直接将模型车辆的数据带入,故结合模型车辆与真实车辆的比例引入比例因子ε,将车辆模型的运动参数通过比例因子转化为真实车辆的运动参数㊂则模型小车的运动控制公式为:d v 'n +1(t )d t=(a [V (εΔx 'n (t ))-εv 'n (t )]+λεΔv 'n (t ))/ε(8)其中,a 为敏感系数;前后车速度差Δv 'n (t )=v 'n +1(t )-v 'n (t );λ=a :εΔx 'n (t )<Δx cb :εΔx 'n(t )≥Δx {c;v 'n (t )㊁Δx 'n (t )㊁Δv 'n (t )分别为模型小车真实的速度㊁车距㊁速度差,通过比例系数ε放大为实车数据,求得控制加速度后再缩放为模型车辆的加速度,以此实现对模型车辆的跟随运动的控制㊂以下对半实物仿真换道场景的参数进行设置,模型参数a =0.41,ε=20,模型车辆的长度l 'c =25cm ,则l c =εl 'c=5m ,λ=0.5:εΔx 'n (t )<Δx c 0:εΔx 'n (t )≥Δx {c,Δx c =100m ㊂初始化分布:4辆车排成一列,每辆车的位置为:x 'n (0)=(n -1)d ',n =1,2,3,4(9)其中,d '=d /ε=0.37m ㊂车队开始起步之前,头车处于静止状态㊂车辆运动信息以10Hz 的频率进行广播㊂定位数据同样以10Hz 的频率进行刷新㊂3.3.2 结果分析分别对车辆的启动和刹车场景进行实验,以验证文中搭建的半实物仿真系统能否正确地还原跟随场景,及对跟随模型在半实物仿真环境下的控制效果进行验证㊂车辆启动和刹车半实物仿真实验结果分别如图4和图5所示㊂P o s i t i o n n /mV e l o c i t y /m图4 车辆启动半实物仿真实验结果P o s i t i o n n /mV e l o c i t y /m图5 车辆刹车半实物仿真实验结果通过对车队启动与刹车过程的实验结果进行分析可知:(1)两组实验结果均与FVD 模型数值仿真时的速度与位移变化曲线出现了相似的变化趋势㊂这说明搭建的半实物仿真系统,在一定程度上还原了车路协同环境下车辆跟随场景中车辆的协同过程㊂(2)从启动过程的位移变化曲线可以看出,位移的变化趋势并不平滑而是会出现波动,这是由于定位装置的误差造成的,这使得车距信息也会受到误差的影响㊂最终造成对模型车辆状态的错误控制,造成车速与理想值有差距,导致车队进入稳定状态的时间后移㊂同时由于定位误差是始终存在的,这也会导致车速在优化速度附近波动㊂㊃091㊃ 计算机技术与发展 第28卷(3)从刹车过程的位移变化曲线可以看出,在40 m处4辆车发生了碰撞㊂这是由于定位信息的误差造成的,因为当前后车的间距越小,误差对车距准确性的影响就越大,进而对模型车辆的运动状态的影响就越大,导致车辆相撞㊂综上,文中搭建的半实物仿真系统,在一定程度上还原了车路协同环境下车辆跟随场景中车辆的协同过程,并且发现理论模型忽视了真实环境中存在的定位误差的影响导致车辆发生碰撞,存在一定的缺陷㊂4摇结束语对车路协同半实物仿真平台的软硬件组成㊁系统结构㊁原理和技术进行了详细的分析,利用构建的车路协同半实物仿真系统,对基于V2V的车路协同场景进行了半实物模拟仿真实验㊂实时采集了实验过程中不同场景下模型车辆的行驶状态数据,并对其进行了分析㊂研究结果表明,该系统能够较真实地还原典型的交通场景,验证控制模型的可用性,并能反映出潜在的物理因素对控制模型的影响,为理论模型的进一步完善和真实环境下的实验提供依据㊂鉴于半实物仿真的各种益处,开展半实物仿真将会在越来越多的领域兴起,半实物仿真的规范和技术仍然处于不断发展和完善中㊂参考文献:[1] 李小华.我国计算机应用的发展现状与趋势预测[J].信息与电脑:理论版,2014(1):179-180.[2] 常 城.汽车电子半实物仿真平台的研究[D].大连:大连理工大学,2008.[3] 张晓杰,姜同敏,王晓峰.提高计算机网络可靠性的方法研究[J].计算机工程与设计,2010,31(5):990-994. [4] VANHOLME B,GRUYER D,GLASER S,et al.Fast proto⁃typing of a highly autonomous cooperative driving system forpublic roads[C]//Proceedings of IEEE intelligent vehiclessymposium.[s.l.]:IEEE,2010:135-142.[5] 何智伟.智能车路系统中汽车编队控制建模方法研究[D].武汉:武汉理工大学,2009.[6] RAJAMANI R,CHOI S B,LAW B K,et al.Design and ex⁃perimental implementation of longitudinal control for a pla⁃toon of automated vehicles[J].Journal of Dynamic SystemsMeasurement and Control,2000,122(3):470-476. [7] MILANES V,ALONSO J,BOURAOUI L,et al.Cooperativemaneuvering in close environments among cybercars and du⁃al-mode cars[J].IEEE Transactions on Intelligent Transpor⁃tation Systems,2011,12(1):15-24.[8] VAN DEN BROEK T H A,NETTEN B D,HOEDEMAEK⁃ER M,et al.The experimental setup of a large field opera⁃tional test for cooperative driving vehicles at the A270[C]//13th IEEE international conference on intelligent transporta⁃tion system.[s.l.]:IEEE,2012:198-203.[9] REICHARDT D,MIGLIETTA M,MORETTI L,et al.Car⁃TALK2000-safe and comfortable driving based upon inter-vehicle-communication[C]//Proceeding of IEEE intelligent vehicles symposium.[s.l.]:IEEE,2002:545-550. [10]KATO S,TSUGAWA S,TOKUDA K.Vehicle control algo⁃rithm for cooperative driving with automated vehicles and in⁃tervehicle communications[J].IEEE Transactions on Intelli⁃gent Transportation Systems,2002,3(3):155-161. [11]XU Z,ZHAO X,LI H,et al.Initial classification algorithmfor pavement distress images using features fusion of texture and shape[C]//95th annual meeting on transportation re⁃search board.[s.l.]:[s.n.],2016.[12]赵祥模,惠 飞,史 昕,等.泛在交通信息服务系统的概念㊁架构与关键技术[J].交通运输工程学报,2014,14(4): 105-115.[13]白国柱,赵祥模,徐志刚,等.车路通信环境下TD-LTE无线资源调度建模与仿真[J].现代电子技术,2014,37(13): 1-5.[14]陈 婷,赵祥模,代 亮,等.车辆通信接入系统的自适应传输模式选择策略[J].交通运输工程学报,2014,14(1): 119-126.[15]赵祥模,徐志刚,陈 婷,等.一种基于LTE技术的车路通信测试平台及测试方法:CN,CN103533559A[P].2014-01-22.[16]李骁驰.基于4G-LTE与WAVE的车联网无线通信平台构建与性能测试[D].西安:长安大学,2015. [17]徐志刚,任 亮,程 鑫,等.一种基于车联网的智能车路协同系统仿真模型平台:CN,CN201320124681.3[P].2013-10-09.[18]鲁光泉,王云鹏,田大新.车车协同安全控制技术[M].北京:科学出版社,2014.[19]姜 锐,吴清松,朱祚金.一种新的交通流动力学模型[J].科学通报,2000,45(17):1895-1899.㊃191㊃ 第4期 徐志刚等:一种车路协同半实物仿真系统的设计与实现。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
车路协同系统的设计与实现
一、引言
近年来，随着车辆数量的大幅增加，交通拥堵、事故频发等问
题也愈加突出。
车路协同系统由此应运而生，旨在协调车辆与道
路之间的信息交流，减少拥堵、提高交通安全性。
本文旨在探讨
车路协同系统的设计与实现。
二、系统架构
车路协同系统主要由三部分组成：车载通信设备、道路交通设
施和后台数据处理中心。
其中，车载通信设备包括GPS定位模块、通信模块、计算机视觉系统、传感器等，可实现车辆间和车路之
间的信息交流；道路交通设施包括交通信号灯、路灯、高速公路
收费站等，可通过无线网络与车载通信设备进行连接；后台数据
处理中心负责处理车辆行驶信息、路况信息等，提供智能化的交
通控制及决策支持。
三、关键技术
1.车联网通信技术：车辆通过车联网通信技术，实现车与车之间、车与道路设施之间的实时信息交换。
通过无线通信，准确获
取车辆位置、行驶速度等行驶信息，实现实时交通信息共享。
2.计算机视觉技术：计算机视觉技术可对道路情况进行实时监控，包括图像识别、目标检测等技术。
通过计算机视觉识别，可实现交通信号控制、车辆识别等应用场景，提高交通安全性。
3.传感器技术：传感器技术可用于测量车辆行驶的加速度、减速度等指标，实现车辆的智能控制。
通过传感器技术，车辆可实现智能控制和自主驾驶。
四、应用场景
1.道路交通流量预测：通过车载传感器等技术，可以及时地收集和传输道路的实时交通情况，提供给后台数据处理中心进行分析预测道路交通状况。
2.路灯控制：通过计算机视觉技术，可以实现智能路灯控制，不仅提高了能源利用率，还可以优化路灯的维护。
3.交通信号控制：通过计算机视觉技术和智能交通信号灯，可以实现智能红绿灯控制，根据道路交通情况进行智能控制，减少拥堵和事故发生率。
五、优势和挑战
1.优势：车路协同系统可以提高交通安全性、减少拥堵，优化交通资源使用效率。
同时，车路协同系统还可以提升车辆的智能化和自主驾驶技术，实现智慧出行。
2.挑战：车辆和道路交通设施之间的互联互通，需要建立统一的互联标准，才能实现智能交通的真正发展。
此外，隐私和安全问题也需要得到充分考虑，保护个人信息的安全。
六、结论
车路协同系统作为智慧交通的重要组成部分，可以增强道路交通的智能化、自主化和信息化水平，缓解拥堵、减少事故，提高交通安全性和资源利用效率。
在实际应用中，需要充分考虑综合交通情况进行设计和实现，保证整个系统的稳定性和实用性。