改进分子动力学的车辆跟驰模型

为了更好地研究复杂情况下的车辆跟驰特性,将车辆跟驰行为类比为分子在一维管道中相互作用的结果.已有的基于分子动力学的车辆跟驰模型利用需求安全间距和车道限速作为因素建立分子跟驰模型,忽略了车辆相对速度对驾驶员跟驰行为的影响,不符合真实的跟驰情况.因此,将车辆相对速度纳入模型结构中,建立分子相互作用势函数和壁面势函数,并据此构建改进分子动力学的车辆跟驰模型.用高精度车载定位仪器对车辆跟驰过程中的参数进行采集,利用遗传算法对模型参数进行标定并对模型进行分析,分别验证模型在不同跟驰状态下的准确性,并与改进前的分子跟驰模型进行对比.结果表明,改进的分子跟驰模型可以更有效地预测车辆的跟驰行为.     

多种路由算法在车载Ad Hoc网络中的性能研究

车载自组织网络作为一种特殊的移动自组织网络,其路由算法的研究面临诸多挑战.现有的路由协议大多利用网络仿真软件进行仿真,而典型的仿真软件并不支持真实城市环境下的节点移动模型.利用MOVE构建真实城市模拟环境,导出网络仿真工具NS2支持的脚本,扩充网络仿真软件的节点移动模型.基于几种真实城市模拟环境,实现GPSR协议并利用NS2模拟仿真典型路由协议AODV,DSDV,GPSR.重点比较了不同包大小、车辆密度情况下,不同协议的包送达率、平均端到端延时、第一次收包时间等性能.结果表明,车辆密度对性能影响不大,GPSR协议更适合真实城市模拟环境.     

信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

基于多国实测数据的跟驰模型对比

为了更精确描述车辆跟驰(CF)行为,并研究不同国家跟驰行为数据对跟驰标定模拟的影响,以及各跟驰模型对跟驰行为模拟的精确程度,选取中国西安市南二环某路段交通流CHD数据集、美国NGSIM数据集以及德国HighD数据集,针对Gazis-Herman-Rothery(GHR)模型、智能驾驶模型(IDM)以及最新被提出的S-shaped three-parameters(S3)跟驰模型进行模型标定以及误差分析,利用加速度、前后车速度差、前后车位置差和后车速度等数据作为输入参数,采用互相关分析与模拟退火相结合的方法进行数据拟合,并利用加速度、速度和位移的均方根误差(R_MSE)对参数拟合后的模型进行性能评价。研究结果表明：针对3个不同国家数据集中的跟驰行为,S3微观模型标定效果均表现最佳,3个数据集的R_MSE平均值均最小,且低于其他2种跟驰模型;德国HighD数据集总采集精度高、数据量大,因此无论采用何种CF模型进行标定,该数据集在跟驰行为标定方面的性能均表现最佳、误差最小。研究结果对交通仿真软件模拟交通流的车辆跟驰模型选取及其参数优化具有重要意义,且对...     

路段多车型混合车流通行能力

利用概率论方法,通过对由多种车型构成的混合车流不同跟驰序列,不同组合概率的研究,得到了跟驰车头时距路段多车型混合车流通行能力模型.基于经典车头间距模型,通过对混合车流不同跟驰序列下最小车头间距的研究,得到了多车型混合车流的组合车头间距,进而得到了跟驰车头间距路段多车型混合车流通行能力模型.推广了由大、小2种车型构成的混合车流的通行能力模型.研究表明,路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆速度、车辆长度、制动性能等有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列相关.最后实例分析了不同小型车混入率情况下路段通行能力的变化状况.     

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型：前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型．以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度一间距关系和车辆追尾模型．追尾模型表明：最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件．     

基于模型分析的城市环境下车载移动Ad hoc网络路由协议改进策略

在Manhattan移动模型的基础上,深入分析了车载移动Ad hoc网络路由协议的性能问题. 结合AODV路由协议,提出了一种可以量化分析车载Ad hoc网络路由断链率和路由负载的模型. 模型分析指出,传统的移动Ad hoc网络路由协议应用于车载Ad hoc网络时性能会严重下降. 针对这一问题,提出了一种基于车辆运动方向信息的类AODV路由协议DBAP,将车辆的运动方向信息作为其路由发现过程中的辅助参数,从而显著地增强了路由稳定性. 仿真结果验证了模型的正确性,同时证明了本文所提出的DBAP路由协议在城市车载环境中具有较低的路由负载和路由断链率,在协议性能等方面相对于AODV协议具有显著提高.     

GPS数据驱动的车辆跟驰行为建模与分析

为研究道路交通流特性,基于车载高精度GPS跟驰试验数据进行车辆跟驰建模研究,结合深度学习理论和数据驱动方法,构建了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的长短期记忆(long short term memory, LSTM)车辆跟驰模型。首先,清洗和平滑车辆轨迹数据,并对驾驶特征行为参数及相关关系进行研究,如加速度、车头时距以及速度与跟驰距离特性关系等。在此基础上,制定跟驰状态筛选规则;其次,构建考虑时间序列的PSO-LSTM模型,识别跟驰数据样本集,将当前时刻的前车速度、车头间距和上一时刻的车头时距作为模型输入,预测当前时刻的跟驰车速度;接着,选用25辆车跟驰试验的高精度GPS数据验证PSO-LSTM模型性能;最后,为验证该模型的优越性,选用传统机器学习SVR(support vector regression)模型以及深度学习LSTM模型作为对比。结果表明,基于粒子群优化的长短期记忆模型预测精度高达0.993,整体预测效果高于SVR模型和LSTM模型,其中预测误差指标MAPE(mean absolute percentage error)较SVR和LSTM分别降低了60.02%、1.52%。PSO算法进行超参数优化后的PSO-LSTM模型,能更好地模拟车辆的跟驰行为。     

混合车流下单车道道路通行能力分析

以跟驰理论为基础,通过对由大、小两种车型构成的混合车流不同跟驰序列、不同组合概率的研究,得出了跟驰车头时距单车道路段多车型混合车流通行能力模型。研究表明,单车道路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆长度、车辆速度、制动性能有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列有关,最后分析了各影响参数之间的关系。     

货车移动遮断影响下的跟驰风险异质性建模

基于移动瓶颈理论和交通流理论构建“货车移动遮断”效应模型,解析货车移动遮断形成机理,选用无人机采集货车移动遮断场景中车辆行驶视频数据并提取高精度车辆跟驰轨迹样本,基于此提出考虑冲突可能性和冲突严重度的小客车跟驰风险评价方法和分级标准,利用RP-ORP模型构建了考虑异质性跟驰风险概率预测模型。结果表明：货车移动遮断动态影响交通流稳定性,其形成过程包括减速跟驰和加速超车两个阶段;考虑异质性的RP-ORP模型能实现特定条件下小客车跟驰行为处于不同风险等级的概率预测,且拟合优度高于FP-ORP模型高;货车纵向加速度、跟驰车头间距、跟驰持续时间、小客车与货车速度差、激进型驾驶员5个变量显著影响小客车跟驰风险水平,且跟驰持续时间和激进型驾驶员2个变量具有随机参数特性。     

一种基于链路质量的蚁群优化VANET路由算法

针对城市环境下车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)中车辆信息传输性能不稳定的问题,提出了一种基于链路质量的蚁群路由算法实现信息可靠稳定的传输。通过道路中的车辆密度,通信半径,数据包大小分析当前道路的连通概率、传输时延以及分组投递率,并建立数学模型,评价当前传输道路的链路质量;引入局部链路质量(local link quality, LQ)和全局链路质量(global link quality, GQ)改进蚁群算法的路段选择公式,得到最优的信息传输路径。仿真结果表明,该算法在收敛速度、数据包传输时延和分组投递率方面优于其他算法。该算法的提出能够实现城市场景下车辆信息可靠、稳定、高效地传输。     

智能城市车载网络分层分区协作通信模型研究

城市车载网络能为解决城市交通问题提供有效的方法.大多数已存在的传输模型由于不能解决车辆的高速移动、复杂城市交通环境和多变的交通密度问题,导致传输效率低、可靠性能差.该文紧紧围绕城市环境信号传输衰减、红灯等停、固定和周期的公交运行模式,提出分层分区的通信模型.该模型充分利用公交的固定路线运行和普通车辆与公交之间的簇首节点转发策略进行优化,将车辆之间复杂的不确定的传输协议转换成协作的、稳定的3层模型.设计了有限时延内的单跳转发机制,以保证公交协助转发的可靠性和有效性; 设计了簇首触发转发机制以适应不同的车辆密度.仿真实验表明,整体模型具有较高的传输效率和较低的时延,且对于具有高移动性和复杂道路环境的城市车载网络具有较好的适应性.     

视频实时传输在车辆自组网中的性能评估

设计了一种用于车辆自组网中视频实时传输性能评估的仿真平台,并在此仿真平台下做了相应的仿真实验来验证车载自组网中的各种相关机制对视频实时传输质量的影响．构建了不同的高速公路场景作为相应的仿真环境,并通过本文设计的仿真平台比较了几种路由协议的性能,以及统计了画面在不同真实车辆仿真环境下实时传输的丢失率和延时．仿真实验表明：AODV协议更适合本文构建的高速公路场景;视频实时传输的质量随着车辆之间初始跳数的增加而降低,特别是在初始跳数为8的条件下,画面丢失率会达到70％以上,平均延时会超过1s;除此之外,车辆之间相对行驶形成的相对速度也严重影响视频的实时传输质量．     

基于位置信息的多车协同碰撞预警协议

在车载自组网中,无线信道的通信质量直接影响了EWM(emergence warning message)的多跳广播传输性能.为提高车辆在复杂信道环境下的EWM传输效率、降低延时,综合考虑交通环境下无线网络信号的可靠性、消息传输的实时性及道路交通状况信息,提出一种基于位置信息的多车协同碰撞预警协议(vehicle collision warning protocol,VCWP).该协议在通信范围内选取首选转发车和候选转发车,在进行退避时间的选取时,采取基于邻节点密度的信道竞争机制,以保证EWM在复杂信道环境下的低时延、可靠送达.仿真验证表明VCWP与GPSR(greedy perimeter stateless routing)、IEEE 802.11p协议的BEB(binary exponential back-off)退避策略相比具有良好的性能,提高了EWM传输成功率,降低了时延,为复杂信道通信质量环境下EWM的传输提供了可靠性保证.     

VANET运动模型解析解与数值解的比照分析

依据车载自组织网络(VANET)的高移动性特征分别建立VANET运动解析模型与运动仿真模型.通过两种运动模型得到VANET度分布的解析解与数值解.对它们进行比照分析,发现两种度分布曲线均呈现出小度值的节点个数众多、大度值节点个数较少的特点,符合幂律函数分布,由此证明VANET是一个无标度网络.另外,从理论分析与仿真实验两个角度证明,VANET对随机性攻击具有较高的鲁棒性,但对针对性攻击则表现出网络的脆弱性.     

异构网络下基于车辆权值的分簇算法

基于路面车辆的运动状态与长期演进(long term evolution,LTE)网络调制策略,提出LTE网络与车载自组织网络组成的异构网络下基于车辆权值的分簇算法(heterogeneous weighted clustering algorithm,H-WCA).HWCA算法引入车辆相对置信距离、相对移动性、相对可达速率和信道质量指示作为分簇属性,使用层次分析法分配各属性权值,利用序数偏好法决策最优分簇方案,选取最优簇头节点,提升簇结构稳定性.仿真结果表明,H-WCA可提升系统传输容量,并减少LTE的资源块开销,优化整体网络性能.     

基于D2D技术的V2V中断模式的信息传输机制

针对车联网中节点高速移动性特点,以及信息传递低时延与可靠性高的需求,多网络融合已成为部署车联网架构的必然趋势。由于车联网的信息传递往往只需在一定范围内的车辆之间发生,将D2D技术的通信模式引入车联网中进行消息传输,在车辆的覆盖范围内联合完全自组网与混合车联网两种通信模式,提出了一种中断模式的信息传输机制,只有当车辆的行驶状态发生改变时才向其他车辆发送,其他时间只需一定时间间隔向其他车辆发送一个确认信息,以此来判断车辆是否仍处于保护圈内或链路是否通畅。仿真数据显示：该中断传输机制可以有效地提高互传信息的车辆数目,节省了信令开销从而避免网络堵塞,也提高了覆盖圈内所有节点的信道容量。     

微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究

微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.     

车载自组织网络通信协议

 车载自组织网络（VANET）被认为是未来智能交通系统（ITS）的重要组成部分,可有效提高行车效率、安全性和舒适性。VANET属于移动自组织网络（MANET）,不依赖固定设施,其节点高速移动、网络拓扑变化频繁,具有与MANET不同的构架、特征、应用和挑战。本文综述了VANET网络构架、通信协议、建模与仿真、信息管理和云计算等方面的研究进展,展望了未来的发展方向。