智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述

随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动, 全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向. 蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展, 为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑. 车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything, C-V2X)网络的融合, 加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通, 为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础. 首先, 梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术, 对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述; 其次, 阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理; 然后, 从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度, 介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展, 给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标; 最后, 对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.     

车路协同环境下数据驱动的混合交通流速度调控方法

针对车联网和自动驾驶背景下的混合车流调控问题,提出通过路侧设备调节车流中受控自动网联车速度以实现宏观交通流速度调控的方法.首先将单个受控自动网联车对车流状态的调节过程描述为马尔可夫决策过程,设计衡量受控车辆对整体车流影响程度的动态网格,以受控车辆的实时期望速度为动作,并综合考虑受控车对网格车流的影响程度、对期望速度的响应快慢以及车流的安全性构造报酬函数,采用深度确定性策略梯度算法进行策略寻优.考虑到受控自动车周边交通环境的多样性,提出基于关键参数量的控制策略模型簇.其次,面向车流速度的实时调控,根据路段车辆簇的划分,提出多个路侧设备控制同一车辆簇的控制权时序交接策略.路测设备以簇为单位对信号覆盖范围内的车辆进行标记与跟踪,实时计算受控车辆的期望控制信号并下发.最后,将所提出的方法在多种场景下进行训练验证,结果表明所提出的方法在适用场景中能够实现车流的平稳调速.     

面向智能网联汽车的车路协同感知技术及发展趋势

随着感知技术的不断发展以及智能交通基础设施的完善,智能网联汽车应用在自动驾驶领域的地位逐渐提升.自动驾驶感知从单车智能向车路协同迈进,近年来涌现出一批新的协同感知技术与方法.本文旨在全面阐述面向智能网联汽车的车路协同感知技术,并总结相关可利用数据及该方向的发展趋势.首先对智能网联汽车的协同感知策略进行划分,并总结了不同感知策略具备的优势与不足;其次,对智能网联汽车协同感知的关键技术进行阐述,包括车路协同感知过程中的感知技术与通信技术;然后对车路协同感知方法进行归纳,总结了近年来解决协同感知中感知融合(Perception fusion, PF)、感知信息选择与压缩(Perception selection and compression, SC)等问题的相关研究;最后对车路协同感知的大规模数据集进行整理,并对智能网联汽车协同感知的发展趋势进行分析.     

基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法

为提高智能交通下多匝道协同控制能力,提出基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法.构建智能交通下路网均衡配置模型,采用分区块化网格划分方法实现多匝道协同参数解析和融合控制,结合车路协同参数调节的方法,构建多匝道协同控制目标函数,通过交通网络的流量参数分析,实现对多匝道协同规划和路径优化设计;采用车路协同技术实现对...     

交叉口混合交通流微观控制模型

为构建智能网联汽车(CAV)和有人驾驶汽车(HDV)混合通行情况下的交叉口通行机制与控制方法, 本文提出CAV专用道条件下交叉口协同通行模型. 首先, 设计CAV专用道条件下的交叉口布置, 对交叉口进行网格化处理,将CAV通行时隙和HDV绿灯相位对交叉口某部分网格某时段的占用统一到交叉口时空资源描述框架下; 其次, 建立兼顾CAV与HDV的交叉口时空网格资源分配模型, 构建自适应信号灯控制算法和CAV轨迹规划算法; 再次, 以车辆最小延误为目标进行自适应信号灯配时优化和CAV轨迹优化; 最后, 选取广州某典型交叉口建立仿真实验对所提方法的有效性进行了验证.     

混合交通环境车辆队列协同控制

车辆队列在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力,但现有研究多针对完全由智能网联车辆组成的队列,难以适用于现实中的混合交通环境.为此,文章研究了人工驾驶车辆与智能网联车辆的混合队列协同控制方法,在智能网联车辆控制设计中引入后车信息,并分析了其对队列稳定性、跟踪性能、燃油经济性的影响.首先构建了一种...     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

天空地一体化网络环境下多运动体系统跨域协同控制与智能决策综述

近年来,基于云控制技术的天空地异构多运动体系统的研究得到学界的关注,天空地跨域多运动体通过互联、互通、互操作,能够实现信息共享与融合、行为交互与协调、任务协同与合作,促进系统功能互补、效能倍增,从而提升面对复杂环境和任务的应对能力.鉴于此,详细阐述天空地异构多运动体系统的跨域协同控制与智能决策研究进展.首先,介绍天空地一体化网络环境下多运动体系统的内涵和云框架下的天空地移动云构成要素,以及代表性的研究进展;然后,从智能云控制和决策角度阐述天空地异构多运动体系统的研究现状,给出云控制与决策框架下的解决方案.最后,从集群管理、跨域协同感知、控制与决策等方面提出天空地异构多运动体系统需要解决的关键问题和技术,并对未来可能的研究方向进行讨论与展望.     

5G技术对智能网联汽车的影响分析

随着我国网络通信技术的飞速发展,4G时代已经逐渐落下帷幕,5G时代已经正式来临.伴随5G商业化的步伐加速,汽车产业受到的影响首当其冲,在市场和技术的双重推动下,无论是传统汽车行业,还是新兴科技企业,都将未来发展的重点放在了汽车新能源、网联化、智能化方面.智能网联汽车已成为全球汽车行业技术变革和转型升级的战略制高点.同时...     

智能时代的汽车控制

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑. 汽车驾驶自动化一直都在进行, 其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代. 智能时代下, 大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇. 控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石, 更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统, 从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升. 本文对智能时代的汽车控制进行综述, 首先回顾汽车自动化的发展进程, 然后探讨汽车自动化进程中面临的问题, 最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术.     

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网...     

多切入机制下基于信息物理系统的混合车群协同控制

传统人驾车(HVs)为了能够快速行驶到目标车道,常常会向目标车道进行强制换道,这一过程被视为传统人驾车的切入机制.然而,该过程会影响目标车道中由传统人驾车和网联自动车(CAVs)组成的混合车群稳定性.当一个车道上由多个传统人驾车组成的车群同时切入到目标车道上的混合车群中时会对混合车群的稳定性影响较大.针对这一问题,首先对车辆动力学模型进行刻画,以描述车辆行驶的平稳性和混合车群的稳定性.然后,为了确保由多个传统人驾车组成的车群同时切入到混合车群时的稳定性,从信息物理系统(CPS)的视角出发,并基于一致性约束和通信拓扑结构,提出一种考虑通信时延和反应时延的混合车群协同控制方法;同时,利用Lyapunov-Krasovskiis理论进一步分析所提出控制方法满足的稳定性条件.最后,通过仿真实验结果表明了所提出控制方法的有效性和可行性.     

快速路匝道入口智能网联车协同合并控制研究

针对快速路匝道入口场景在高车流量的情况下容易发生交通拥堵的问题,提出了一种快速路匝道入口智能网联车(connected and automated vehicles, CAV)协同合并控制的解决方案,将问题解耦成多车顺序决策和车辆运动规划两部分。其中多车顺序决策对通行效率起到重要作用,因此设计了一种基于状态评价模型(state evaluation model, SEM)的多车顺序决策算法。该算法首先建立状态空间并初始化,考虑通行效率和车辆延迟设计状态评价函数,通过状态转移关系选择出最优状态,最终回溯得到最优通行顺序。根据车辆状态和到达冲突点时间,控制器实时推导各车辆纵向速度的解析解,实现车辆运动规划。仿真和实验结果表明,该方案在满足交通系统实时性要求的同时能有效提高快速路匝道入口的通行效率,缩短车辆延迟,降低燃油消耗。     

Mixture of Automatically- and Manually-controlled Vehicles in Intelligent Transport Systems

This paper presents a technology which allows for the existence of mixed traffic, as a first step towards intelligent transport systems. We begin by designing an automatic driving controller called the intelligent vehicle driving system (IVDS). This is a two-layer system: the higher layer analyzes the current scenario and infers the control objective that associates with a certain index function; the lower layer optimizes the function provided by the upper layer. IVDS only uses the measurement of a vehicle's speed and distance relative to the vehicle in front, together with measurements of the vehicle's own state. Consequently, the vehicles equipped with the IVDS can operate together with manually-controlled vehicles. Next, a mathematical rule-based model for human drivers is developed. This model attempts to mimic human driver's behavior in vehicle following and lane-changing. Finally, we examine the control performance of the proposed controller and the potential benefits of mixed traffic by implementing the human driver model and IVDS on an automated highway simulator.     

多传感器信息融合的智能交通控制系统研究

针对城市道路交通网络的交通信号控制,构造了一种基于多传感器信息融合技术的智能交通控制系统.相对于传统的基于单一车辆传感器信号控制系统而言,该系统具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点.在多传感器信息融合的基础上,讨论了多种可行的智能控制方案.通过对城市区域交通的多方位控制,达到全面提高控制效果和有效疏导交通的目的.给出的仿真结果表明了其优越性和有效性.     

联合通信资源分配的网联车协同自适应巡航 时滞反馈控制

考虑网联车辆队列在路段通信资源受限下的协同自适应巡航控制(CACC)问题,提出一种联合通信资源分配的网联车辆协同自适应巡航时滞反馈控制方法.首先,在头车-前车跟随的通信拓扑结构下,通过网联车辆队列中各车辆间的通信链路数量、该路段可使用的通信资源和当前时刻车辆间的间距误差建立二分图,根据车辆间的间距误差来调度有限的通信资源,将通信资源合理分配给有较大间距误差的跟随车辆;其次,利用非对称PD控制协议和网联车辆队列时滞纵向模型,应用线性矩阵不等式技术计算网联车CACC控制器,进一步得到车辆队列弦稳定性的充分条件;最后,通过Matlab/CarSim联合仿真验证该方法的有效性.