Identification Method of Urban Road Traffic Conditions in the Internet of Vehicles Environment

In accordance with the specific deployment way of infrastructure and data exchanging technology in the Internet of vehicles(IoV),the acquiring and calculating method for three basic traffic flow parameters in IoV scenarios,including traffic flow,speed and density,was researched.Considering the complexity of traffic flow and fuzziness of human thinking,fuzzy c-means clustering algorithm based on the genetic algorithm(GA-FCM) was adopted in soft classification of urban road traffic conditions.Genetic algorithm(GA) introduced into fuzzy clustering could avoid fuzzy c-means(FCM) algorithm converging to the local infinitesimal point,which made the cluster result more precise.By means of computer simulation,data exchanging environment in IoV was imitated,and then test data set was divided into four parts.The simulation indicates that the identification method is feasible and effective for urban road traffic conditions in IoV scenarios.     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

车联网网络架构分析

利用车联网获取车辆运行参数和道路等交通基础设施使用状况,感知实时道路交通路况,能有效减少交通拥堵,实现绿色出行,并提供丰富的智能交通信息服务．车联网将促进汽车、交通和信息技术产业向更加现代化、网络化和智能化的方向发展．对车联网的现状进行了较为全面的研究,包括车联网的概念、技术优势、信息服务以及网络架构等．     

考虑道路形状约束的车辆轨迹聚类方法

随着车联网技术的不断发展,产生了海量车辆轨迹数据。这些车辆轨迹数据可以通过聚类分析方法挖掘出车辆行驶的潜在规律,从而实现指导车辆出行的目的。提出一种基于密度的车辆轨迹聚类方法,对基于道路形状关键点位置选取的车辆轨迹信息进行重构,并考虑车辆在路网中移动的空间约束,分析聚类结果得到城市道路的交通状况,以此指导车辆出行以避免或减轻车辆拥堵。基于福州市真实的车辆数据对提出的车辆轨迹聚类算法进行验证,并对最后的聚类结果进行了详细的分析。实验结果表明,针对车辆轨迹聚类并结合道路网络的方法能够更加真实反映车辆的行为特征。     

考虑车辆性能差异的高速路施工区层级限速措施

为提高高速公路施工区的通行能力,降低交通冲突率,本文结合不同车辆的动力特性、运行速度、加速度等参数,对鹅公岌隧道上盖工程施工期间的拟建施工疏散道路提出5种速度管理措施,利用Vissim软件进行仿真模拟和对比分析,并结合仿真数据对拟建施工疏散道路的设计和速度管理方案进行了评价和改进。改进方案中将原来的三车道并在一起,转弯半径由15m增大至100m,弯道限速值由20 km/h增大至40 km/h。结果表明：对施工区道路采取层级限速措施可有效降低车辆在施工路段的行程时间、延误、排队长度和冲突率;采用三级限速措施可使拟建疏散道路两个行驶方向的冲突率均降低0.6次.米^-1;改进方案中80%以上的车入口弯道之前将车速控制在40km/h左右。可见,针对不同车型采用不同的限速值可以缩短车辆在施工路段的行程时间,并有效减少车辆的平均延误。     

基于移动Agent的实时道路交通导航系统模型

介绍一个基于移动Agent的实时道路交通导航系统模型，在模型中，移动交通工具启动时间约束的导航需求，系统计算基于路网的最佳路径和实时的交通数据，并将结果返回给移动客户．为了最小化维护数据的开销，系统采用分布式移动Agent的协作方法，减少通信数量和提高系统的可测量性．设计了一个两级的交通图配置组织实时交通数据来支持导航的需求，以减少系统空间和通信的开销．在系统模型中，Agent使用APoP来维护实时的交通数据的一致性．该模型可以有效地提供及时的导航需求服务．     

车联网中基于非正交多址接入的簇重叠区域性能改进

由于车辆的高移动性和有限的移动范围,车辆分簇被认为是提高道路交通效率的一种有效方法.为了支持车联网中不断增长的业务量,提出了一种基于非正交多址接入技术的簇重叠区域(cluster overlap region with non-orthogonal multiple ac-cess,COR-NOMA)性能改进方案,该方案在目的车辆处利用最大比率合并(maximum ratio combining,MRC)来改进遍历和速率(sum-rate,SR),能有效降低相邻两个簇间冲突概率和传输延迟.分析了独立瑞利衰落信道下该方案的可达平均SR,并给出了其闭式表达式.数值结果验证了理论分析的正确性,所提出的COR-NOMA叠加编码信号传输方案能显著改善V2X(Vehi-cle to Everything)网络中车辆SR的性能.     

面向群智感知车联网的异常数据检测算法

群智感知车联网利用普通用户的手机或平板电脑等智能终端获得交通数据,解决了车联网以低成本获取足够数据的问题,但却凸显了数据"质"的问题.为此,在分析群智感知车联网的数据结构及数据异常特点的基础上,提出一种适用于群智感知车联网的异常数据检测算法,并依此剔除异常数据,提高数据质量.算法利用核密度估计理论对车联网数据的概率密度进行估计,进而构建信任函数计算被检数据的信任度,后根据统计学理论将信任度小于0的数据判定为异常数据.最后对该算法的可行性及性能进行了仿真,结果表明该算法的性能可满足实用需求,且对比传统的统计检测法在检测率和误检率上具有更好的性能.     

城市道路施工区交通延误建模与仿真

随着城市的快速发展,为了提高道路通行能力,许多道路必须扩建,而施工区广泛存在于路段和交叉口区域,城市道路施工区将改变车道的宽度,对车辆的正常行驶产生一定的影响,导致大量排队和交通延误.针对城市路段施工区的交通流和交通延误进行了仿真,研究施工区域环境中不同因素对车辆延误的影响、机动车和非机动车到达率,分析了受施工区影响的入口交通延误的特征,施工区的尺寸与位置等因素对路段施工区交通延误的影响,提出了基于社会力模型的城市路段施工区交通延误分析方法,并考虑了路段施工区长度、施工区宽度、大型车比例将对路段施工区的交通延误和平均通行速度产生显著影响.模拟结果表明,本文建立的基于社会力模型的施工区交通延误计算方法具有良好的适用性.基于分析结果可制定合适的交通管理措施,减少路段施工区的交通拥堵降低延误和事故率.     

货运车队悬架超轴距车联预瞄控制系统

根据车队货车运输典型的重复性特征,将车联网理论引入主动悬架控制.首先,提出一种结对车联加地理信息检测的通讯网络构架和方案,降低悬架控制数据通讯的总体需求.然后,采用超轴距预瞄控制方法,基于粒子群优化算法计算最优车距,利用当量参数改进轴距预瞄算法,有效地改善悬架综合性能.最后,通过Matlab/Simulink平台分别对车身加速度、轮胎动位移和悬架动行程3个参数影响悬架性能进行仿真分析,并借助悬架控制车联网,使超轴距预瞄的寻优算法具备更高效率的迭代过程.结果表明:超轴距预瞄具有与轴距预瞄相似的响应特性,在B级路面上的寻优算法具有更高效率的迭代过程.     

基于AGNES聚类算法的城市交通运行状态分析研究

为提高道路运行效率、缓解城市交通拥堵,以宿州市城区为研究对象开展了交通运行状态的分析研究。通过GPS系统获得浮动车数据,运用数理统计方法对数据进行修复和预处理;选用路段行程速度和交通流量作为评价参数,构建了路段行程速度计算模型。利用AGNES聚类算法对道路流量和平均车速进行聚类分析,以此对道路交通状态进行等级划分并确定不同等级的区间值。结果表明：宿州市主干路严重拥堵临界值为20 km/h,低于标准值（21 km/h）;同时次干路的中度和重度拥堵阈值也明显低于规范值,原因可能是车道较窄、机非混行。该研究可以为利用交通数据评估城市交通状况提供新方法,可以提高交通管理者对道路结构的认识,对城市道路的规划和设计有一定的参考价值。     

公安交管视角下的车路协同技术探讨及应用

车路协同已经成为全球关注的重点,但目前还存在技术架构不清晰、关键技术不明确和应用验证不落地等问题。通过分析智能网联环境下的交通管控数据驱动,立足于公安交管视角,设计车路协同技术应用架构,明确了跨行业、跨平台的信息交互架构,探讨了车路协同的路侧信息交互技术、管控设备安全认证和公安交管赋能平台等关键技术。依托无锡车联网先导区示范应用项目,规模化验证了车路协同应用服务场景。打通了公安交管部门与通信运营商和车联网企业的信息交互通道,率先实现了信号机与汽车前后装车载终端间高可靠、低延迟的交通信息实时推送,验证了车路协同对精准出行服务和辅助安全驾驶的提升作用,对智慧交管有重要推动意义。     

车联网中基于深度强化学习的高可靠资源分配算法

针对车联网环境下用户通信质量下降以及频谱资源紧张导致车辆与车辆（vehicle to vehicle,V2V）链路的关键信息传输难以满足高可靠性通信需求的问题,提出了一种基于深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）的高可靠资源分配算法。考虑干扰、传输时延和有效传输概率等约束条件,构建了车联网的可靠性保障优化问题;为了进一步保障V2V链路关键信息传输的可靠性,设计了压缩网络来压缩环境状态信息;根据可靠性保障优化问题设计了相应的奖励函数,并基于双深度Q网络（double deep Q-network,DDQN）设计了一种智能资源分配策略。仿真结果表明,所提算法能有效提高车联网的总速率,实现V2V链路关键信息的高可靠传输。     

面向预约出行的车路联网与协同交通控制：前沿与展望

预约出行正逐渐成为重要的出行模式，为了确保预约出行在城市道路交通系统的实施，交通控制发挥着至关重要的支撑和保障作用，因此对面向预约出行的车路联网与协同交通控制前沿工作进行综述。以交通控制为研究主线，对面向预约出行的需求适应性交通控制方法、保障预约出行效益的车辆控制，以及控制与服务协同3个方向的前沿研究进行综述。结果表明，相比于传统出行方式，预约出行对于出行时间可靠性要求较高，交通控制需要保障预约出行的行程时间可靠性。同时，还需要构建既有利于提升路网整体运行效益，又能保障预约出行车辆优先通行的控制方法。最后，需要推动交通控制技术和服务型交通管理技术的融合，实现交通控制与出行服务的有机结合。     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.     

基于信息负荷的城市地下道路视觉环境影响车辆运行特征机理分析

计算不同道路环境下驾驶员所获得的视觉信息负荷,解析导致车辆在不同道路环境下存在运行特征差异的机理,提高地下道路技术设计和运营管理水平.应用实车试验技术获取地上和地下道路环境中车辆运行特征数据和视觉环境资料,进行不同道路环境系统中车辆运行特征和驾驶员视觉信息负荷的对比研究,分析视觉信息负荷对车头间距和运行车速等车辆运行特征的影响规律.在此基础上深入研究了地下道路视觉环境影响驾驶员视觉信息负荷的机理.最后通过模拟驾驶技术提出了完善和提高地下道路视觉环境交通安全性的技术措施.     

车辆进小区的瓶颈效应及其对路段交通流的影响

车辆提前减速进入居民小区会形成一个交通瓶颈, 尤其在晚高峰期间会明显降低道路通行能力. 基于考虑慢启动效应的 VDR(velocity dependent randomization) 模型, 并引入期望时间反映车辆进入小区前的提前减速行为, 研究了单向单车道和双向两车道两种情况. 模拟结果显示: 当入区概率较大时, 存在一个临界进车概率, 当进车概率大于临界值时, 出现一个流量平台. 临界进车概率及其对应的流量值随入区概率的增加而减小; 当进车概率小于临界值时, 双向两车道系统流量要大于单向单车道. 双向两车道时路段上存在 3 个瓶颈, 即小区入口以及上下游路口. 小区入口与路口保持一定距离, 可减少瓶颈之间的干扰, 则小区入口位置的变化对道路通行能力的影响不明显.     

VANETs中基于链路的可持续时间的路由方案

车载网VANETs中的车间通信V2V(vehicle to vehicle)有利于车辆信息的共享、提高交通安全;然而,在VANETs中,车辆快速移动、车辆分布不均匀以及拓扑结构动态变化等特性,导致车辆间通信链路断裂频繁、路由稳定性差、车间通信V2V数据传输效率低.为此,以车辆间通信链路的可持续时间为选择路由指标,择优选取可持续时间长的链路组建路由.从而提高路由的稳定性.利用车辆的实时移动信息,包括移动速度、移动方向以及位置估计链路的可持续时间;同时,车辆周期地广播路由表,邻居节点利用收到其他节点的路由表更新自己的路由表,通过这种方式使车辆共享实时的链路信息.仿真结果表明,提出的路由方案有效地提高数据传输速率、降低了端到端传输时延,并提升了吞吐量.     

信息反馈策略对含两车道的双出口路网影响研究

智能交通系统可以实时反馈路况信息以及诱导出行,从而缓解交通拥堵。最早提出的双通道信息反馈策略主要是针对备选路径完全相同的单车道路网模型。针对现有研究的不足,建立了含两车道的双通道双出口路网模型,并通过数值模拟研究了平均速度、车辆数、交通流量以及随机度信息反馈策略对该道路模型中交通流参数的影响。仿真结果表明,平均速度和车辆数反馈策略的引入将降低道路平均流量,相反随机度反馈策略的引入可一定程度的提高道路平均流量,使得路网道路上车辆通行状况更好。故随机度反馈策略用于含两车道的双通道双出口路网较优。     

自行车流影响下的网络交通流均衡分析

使用实际可变旅行时间风险度量方法,考虑了旅行时间长短与旅行时间波动性两方面因素对路径选择行为的影响,并建立了存在自行车流的混合交通流网络交通平衡分析模型.该模型能恰当地描述机动车驾驶者对劣化出行路段的筛选行为,再现网络交通流趋于实际可变旅行时间风险度量下的交通平衡过程.实例研究表明：通过单幅道路自行车与机动车使用空间组织优化,在保障自行车交通出行者安全的同时,能提高25%以上的交通效率.