基于车联网的车路协同控制策略文献综述

 2021-11-05 19:21:58

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文 献 综 述目前,我国城市交通面临交通堵塞严重难题,已经成为城市交通问题的重中之重,智能车路协同系统的出现为解决城市交通拥堵提供了新的思路与解决对策。

据相关资料显示,我国城市道路交通事故近一半发生在城市道路交叉口,主要事故原因是驾驶员操作不当和行人不遵守交通规则。

而自动驾驶技术可以有效避免因驾驶员操作不当带来的事故危害。

随着智能车路协同系统的出现与发展,使得对自动驾驶车辆的研究得到进一步的深入与拓展,5G大数据时代的到来,更加使得车与车,车与基础设施之间的信息交互、传递及共享得以实现。

在给定的区域,如何充分利用车联网传感器所取得的历史信息及实时信息,针对不同的任务场景,给出合理的协同控制策略,具有非常重要的应用价值。

在车路协同环境下,车辆位置和速度等信息能很容易获取到,也为交通信号控制系统提供了新的数据源,可以尝试对交叉口信号配时方案进行实时优化。

作为推动未来智能交通迅速发展的核心技术,车路协同具有交通要系的实时化和信息化、海量信息的简明化和精准化、用户参与的主动化和协同化、服务组织的柔性化与绿色化的特征,可广泛应用于车辆安全控制(主动避障、安全跟随、自动紧急刹车、驾驶行为监控)和交通主动控制(车速引导、信号主动控制、动态交通诱导)等领域。

本人设想先通过元胞自动机模型将自动驾驶车的规则进行数学描述,提出单车跟随模型以及换道模型,由此使得智能交通流得以仿真。

然后根据当前交通流,对交叉口红绿灯实现动态配时,以适应实时的路况。

最后用改进的跟随模型对离交叉口一定距离内的车辆进行车速引导,使更多车辆通过交叉口提高交通效率,同时使不能通过的车辆平稳减速或停车排队,实现在交叉路口对交通信号与车辆速度的协同优化控制。

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