發(fā)布時間：2014-12-22 10:05

 

【摘要】 依托國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃）課題《多源多維城市交通狀態(tài)感知與交互處理》，本文對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的交通信息采集與處理方法進行了深入研究。在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和研究趨勢進行分析的基礎(chǔ)上，本文首先對車聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)進行了分析。接下來在對車聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)分析的基礎(chǔ)上，得出路側(cè)單元布設(shè)及優(yōu)化方法是車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通信息采集方法中的重要一環(huán)這一結(jié)論，并通過分析及實驗，給出路側(cè)單元的布設(shè)方法和調(diào)度優(yōu)化方案。之后，在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通信息處理方法方面，根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)下對車輛定位技術(shù)的需求，提出了一個基于非參數(shù)動態(tài)模型的自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合框架結(jié)構(gòu)以及一個適應(yīng)信號強度和到達(dá)時間的自適應(yīng)似然粒子濾波方法，實現(xiàn)基于已有的基礎(chǔ)設(shè)施對車輛精確定位。最后，在行程時間預(yù)測技術(shù)方面，針對車聯(lián)網(wǎng)下交通信息的特點，提出改進的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和改進的支持向量回歸（SVR）方法，對行程時間進行預(yù)測，設(shè)計了一個仿真平臺，并采用實際數(shù)據(jù)進行仿真，仿真結(jié)果表明提出的改進支持向量回歸的行程時間預(yù)測模型具有良好的性能。 

第1章   緒論

 

1.1  研究背景

1.1.1 選題背景

根據(jù)公安部交管局的統(tǒng)計，2011年全國涉及人員傷亡的道路交通事故共發(fā)生 210812起，事故造成62387人死亡。經(jīng)統(tǒng)計，2011 年世界上汽車保有量排名前 6 的國家因交通事故死亡的人數(shù)，其中美國為 32310 人，日本為 4612 人，德國為 4009 人，意大利為 3800人，俄羅斯為 27900 人。我國的交通事故死亡人數(shù)是美國的 2 倍，日本 14 倍。即使是按萬車死亡率，我國也是美國的2倍。雖然近年來我國在交通設(shè)施建設(shè)、交通法規(guī)完成程度、駕駛員和行人的交通安全意識等方面取得了一定成績，交通事故死傷人數(shù)有所減少，但相比主要發(fā)達(dá)國家仍有較大差距。引起交通事故發(fā)生的原因是多方面的，包括駕駛員本身對駕駛技能的掌握、危險發(fā)生時的反應(yīng)能力、遵守交通法規(guī)意識的強弱、車輛本身狀態(tài)如何、道路本身的路況以及天氣等等。車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，駕駛員能獲得鄰近車輛的實時信息，如車速、行駛方向和位置等，如果能在危險到來前，提前警示駕駛員，以確保其有足夠的反應(yīng)時間實施緊急避險行為，能避免交通事故的發(fā)生或者將事故造成的損失盡可能降低。

車聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展徹底改變了人們未來的出行模式，大大提升道路交通網(wǎng)絡(luò)的運輸效率、安全水平、智能化水平及環(huán)保水平，為建成一種適應(yīng)現(xiàn)代道路交通網(wǎng)絡(luò)運輸發(fā)展的建設(shè)、運營、管理模式提供突破口。此外，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用還可以很大程度的解決停車?yán)щy問題，減少了在尋找車位過程中帶來的能源消耗，一定程度上也減少了對道路資源的占用。

車聯(lián)網(wǎng)下的交通管理方式將車作為主要管理對象，以車作為信息節(jié)點，把接入系統(tǒng)的每輛汽車都作為信息感知源，再通過無線通信手段連接到網(wǎng)絡(luò)中，將汽車和通信進行融合，從而實現(xiàn)對車輛的大規(guī)模統(tǒng)一管理。

 

1.2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.2.1  國外研究現(xiàn)狀

1.  美國

從本世紀(jì)開始，美國將智能交通的戰(zhàn)略向車輛安全及車路協(xié)調(diào)技術(shù)方面轉(zhuǎn)移，開始對綜合運輸協(xié)調(diào)技術(shù)、車輛安全技術(shù)、車車/車路通信技術(shù)、車輛感知技術(shù)等進行研究。主要開展的項目有：智能車輛計劃（IVI）、車輛-基礎(chǔ)設(shè)施集成項目（VII）、商用車輛安全計劃、CICAS、IVBSS等。

代表性的相關(guān)項目有：

1）車輛-基礎(chǔ)設(shè)施集成計劃 VII（Vehicle  Infrastructure  Integration）：該計劃致力于利用無線通信技術(shù)使行駛中的車輛更緊密地與周圍的環(huán)境相聯(lián)系，從而提高交通系統(tǒng)的安全性，該計劃的主要參與者包括美國交通運輸部、加州交通部以及戴姆勒、福特、通用等汽車公司，并在加州 101 公路和密歇根 Novi 市部署了數(shù)十個路邊基站，用于測試汽車與路邊基站的通信能力。

在VII 系統(tǒng)中，車載單元（Onboard Unit，OBU）將其通過安置在車輛上的各類傳感器采集到的信息（如車輛的行駛速度、位置信息等）上傳至路側(cè)單元（Roadside Unit，RSU）中，同時也接受路側(cè)單元發(fā)送的周圍車輛的實時狀態(tài)信息以及各類交通服務(wù)信息（所處區(qū)域的交通狀態(tài)信息、道路環(huán)境信息等）。車載單元和路側(cè)單元之間采用短程無線通信技術(shù)（Dedicated  Short  Range Communications，DSRC）相連。

 

2）IntelliDrive 項目：針對推廣 VII 系統(tǒng)時遇到基礎(chǔ)設(shè)施運營商和汽車廠商對采用單一標(biāo)準(zhǔn)的路側(cè)系統(tǒng)建設(shè)和運營興趣不大的問題，美國交通運輸部推進IntelliDrive 項目的研發(fā)。在 IntelliDrive 項目中，考慮采用移動通信技術(shù)、WIMAX、衛(wèi)星通信等方式，建立開放式通信平臺，為車輛提供無縫的通信服務(wù)。IntelliDrive提供的服務(wù)重點在車輛主動安全方面，同時兼顧多種運輸方式和出行模式的解決方案，為駕駛員提供動態(tài)、連續(xù)的服務(wù)。IntelliDrive 項目把出行者、管理中心、場地和車輛四個主體，利用廣義的無線移動通信和固定的骨干有線網(wǎng)相連，完成車輛之間和車輛與路側(cè)之間的信息交互。 

 

第2章   車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)框架

 

本章對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通信息需求進行分析，在此基礎(chǔ)上，提出車聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)，分析了車車/車路通信技術(shù)、智能車載系統(tǒng)技術(shù)和智能路側(cè)系統(tǒng)技術(shù)等車聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。

 

2.1  概述

交通信息是車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中最核心的內(nèi)容。以交通信息應(yīng)用為中心，展開車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的各個功能模塊。交通信息的來源分為直接信息源和間接信息源。其中直接信息源主要指人（包括駕駛員和乘客）、車（車輛的運行狀態(tài)等）和路（路況等）；間接信息源包含以地形、地貌、氣象等為代表的自然環(huán)境因素和以政治、經(jīng)濟、人文等為代表的社會環(huán)境因素。

根據(jù)變化頻率，交通信息可以分為靜態(tài)交通信息和動態(tài)交通信息。靜態(tài)交通信息指在一個較長時間段內(nèi)相對穩(wěn)定的交通信息，包括：包含有路網(wǎng)信息和交通管理設(shè)施信息等的交通基礎(chǔ)信息；道路交通量和車輛保有量等統(tǒng)計信息；交通參與者出行規(guī)律信息等。靜態(tài)交通信息的獲得主要是通過建立基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫，其數(shù)據(jù)來源既可以通過從相關(guān)部門（如城市規(guī)劃部門、城市建設(shè)及道路養(yǎng)護部門、交通管理部門等）和各個系統(tǒng)中已有的數(shù)據(jù)庫獲得，也可以通過交通調(diào)查或地理信息系統(tǒng)（GIS）、全球定位系統(tǒng)（GPS）和空間遙感（RS）等技術(shù)手段獲得。動態(tài)交通信息指的是交通系統(tǒng)中隨時間和空間變化的交通信息，主要包括：道路網(wǎng)交通流狀態(tài)特征信息、交通事件信息、車輛及駕駛員的狀態(tài)信息、道路環(huán)境信息以及交通動態(tài)管理控制信息等。

2.1.1  交通信息感知需求

作為智能交通的一個延伸，車聯(lián)網(wǎng)本身具有智能交通所擁有的信息采集功能。同時，車聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的一個具體應(yīng)用，具有物聯(lián)網(wǎng)的特點，即信息感知。

信息感知能夠為車聯(lián)網(wǎng)提供信息來源，是車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)。它最基本的形式是數(shù)據(jù)收集，即節(jié)點將感知數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絽R聚節(jié)點。但由于在原始感知數(shù)據(jù)中往往存在異常值、缺失值，因此在數(shù)據(jù)收集時要對原始感知數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，并對缺失值進行估計。信息感知的目的是獲取用戶感興趣的信息，這些在車聯(lián)網(wǎng)中具體表現(xiàn)為：

1.  對車況及控制系統(tǒng)感知

主要是汽車運行過程中的各種工況信息，例如車速、各種介質(zhì)的溫度、驅(qū)動系/轉(zhuǎn)向系的運行狀況等。這些信息通常是利用安裝在汽車上的車用傳感器獲得。車用傳感器是車聯(lián)網(wǎng)最終端的神經(jīng)末梢。常見的車用傳感器有車速傳感器、加速度傳感器、車身高度傳感器、進氣溫度傳感器、冷卻液溫度傳感器等。

 

2.2  車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)研究

車聯(lián)網(wǎng)作為一種特殊的移動自組織網(wǎng)絡(luò)，與其他自組織網(wǎng)絡(luò)相比，具有如下特點：

1.  節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化快。這是由于車輛具有快速移動的特性，導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)頻繁發(fā)生變化。這個特點導(dǎo)致車輛節(jié)點間的通信鏈路生存時間縮短，網(wǎng)絡(luò)連通性下降。

2.  很難建立精確的鄰居節(jié)點。由于快速變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使得節(jié)點獲取全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較難，導(dǎo)致傳統(tǒng)基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的協(xié)議在車聯(lián)網(wǎng)中效果很差。

3.  通信信道有嚴(yán)重的多普勒效應(yīng)，衰減嚴(yán)重。實際的城市交通環(huán)境下，高大建筑物、橋梁、隧道以及綠化帶使本就因車輛高速運動帶來的通信信道衰減更加嚴(yán)重。

4.  節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化具有一定的規(guī)律性。由于車輛在道路上行駛受交通法規(guī)以及交通控制系統(tǒng)的管理，總體上是具有規(guī)律性的，這使得節(jié)點的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化也具有一定的規(guī)律性，因此可以通過相應(yīng)算法進行預(yù)測其變化。

5.  節(jié)點的相關(guān)狀態(tài)信息可以通過相關(guān)傳感器獲得。如節(jié)點的速度、加速度、方向等可以通過車載傳感器獲取，節(jié)點的位置信息可通過衛(wèi)星定位系統(tǒng)、與路側(cè)設(shè)施實時通信等獲得。

6.  車輛節(jié)點對能源消耗的要求相對較低。車輛本身可以提供電力，因此對通信設(shè)備的能源消耗要求相對較低。但仍需要考慮路側(cè)單元對能源的要求。

2.2.1  系統(tǒng)架構(gòu)

車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)的一個延伸，具有相似的架構(gòu)。因此可將車聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)（如圖2.1所示）分為三個層次，筆耕文化傳播，即感知層，網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。

車聯(lián)網(wǎng)感知層：由多種傳感器及傳感器網(wǎng)關(guān)構(gòu)成，包括車載傳感器和路側(cè)傳感器。感知層是車聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)末梢，是信息的來源。通過這些傳感器，可以提供車輛的行駛狀態(tài)信息、運輸物品的相關(guān)信息、交通狀態(tài)信息、道路環(huán)境信息等。

車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層：由車載網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、無線通信網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)等構(gòu)成。網(wǎng)絡(luò)層在車聯(lián)網(wǎng)中充當(dāng)神經(jīng)中樞和大腦。它能夠傳遞和處理從感知層獲取的信息，目前已經(jīng)制定了車載環(huán)境下無線接入（Wireless  Access  in  Vehicular Environment，WAVE）的相關(guān)協(xié)議。

 

第3 章   車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下路側(cè)單元布設(shè)及優(yōu)化方法研究···········35

3.1  概述 ··················· 35

3.2  路側(cè)單元布設(shè)方法研究·············· 36

3.2.1  路側(cè)單元布設(shè)影響因素············ 38

3.2.2  路側(cè)單元布設(shè)方案設(shè)計··············· 38

第4 章   車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛定位方法研究···············57

4.1  概述 ················ 57

4.2  基于數(shù)據(jù)融合的車輛定位方法研究·············· 58

第5 章   車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下行程時間預(yù)測方法研究············79

5.1  概述·············· 79

5.2  基于人工智能的行程時間預(yù)測方法·················· 82

 

第5章   車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下行程時間預(yù)測方法研究

 

車聯(lián)網(wǎng)中的一項重要信息服務(wù)就是路徑優(yōu)化。作為路徑優(yōu)化的重要依據(jù)，行程時間預(yù)測方法備受關(guān)注。為了達(dá)到進行準(zhǔn)確及時的路徑優(yōu)化效果，行程時間的預(yù)測必須具有實時性、可靠性和更高的精度。在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，車輛和基礎(chǔ)設(shè)施之間可以通過信息交互來確定車流量和密度。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）和支持向量回歸（support vector regression，SVR）可以在現(xiàn)有的行程時間和確定的車流量和密度的基礎(chǔ)上對行程時間進行預(yù)測。本章開發(fā)并評價了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸的行程時間預(yù)測模型，設(shè)計了一個仿真平臺，采用實際數(shù)據(jù)進行了仿真，仿真結(jié)果表明所提出的改進支持向量回歸的行程時間預(yù)測模型具有良好的性能。

 

5.1  概述

車聯(lián)網(wǎng)中的一項重要信息服務(wù)就是路徑優(yōu)化。作為路徑優(yōu)化的重要一個依據(jù)，行程時間預(yù)測方法備受關(guān)注。目前常用的做法是使用歷史平均出行時間或當(dāng)前的行程時間作為對短期行程時間預(yù)測的依據(jù)。信息來源主要為固定型檢測器和移動型檢測器。前者會采用密集放置的流量傳感器，如交通攝像頭和線圈檢測器，來估計行程時間，這些傳感器通常每四分之一英里到半英里放置一個，行程時間可以通過傳感器獲得的流量、密度以及速度等參數(shù)來預(yù)測，但也可能引發(fā)行程時間預(yù)測的其他錯誤。后者主要采用 GPS 浮動車，具有覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)精度高以及實時性強等優(yōu)點，但城市內(nèi)譬如隧道、停車場以及城市中密集建筑物等復(fù)雜環(huán)境中，GPS 系統(tǒng)的效果較差，會使行程時間預(yù)測出現(xiàn)較大誤差。

 

第6章   總結(jié)與展望

 

6.1  全文總結(jié)

車聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的延伸，它是以車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)，在車-車、車輛與互聯(lián)網(wǎng)之間，進行無線通信和信息交換，以實現(xiàn)智能交通管理控制、車輛智能化控制和智能動態(tài)信息服務(wù)的一體化網(wǎng)絡(luò)。車聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展徹底改變了未來的出行模式，大大提升道路交通網(wǎng)絡(luò)的運輸效率、安全水平、智能化水平及環(huán)保水平，為建成一種適應(yīng)現(xiàn)代道路交通網(wǎng)絡(luò)運輸發(fā)展的建設(shè)、運營、管理模式提供突破口。目前，國外雖然已經(jīng)定義了用于車聯(lián)網(wǎng)的通信標(biāo)準(zhǔn)和一系列應(yīng)用場景，但相關(guān)的核心技術(shù)仍處于實驗室研究和試驗階段。我國尚未定義相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，但也開始進行相關(guān)技術(shù)的研究。為了給車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供信息來源，本文依托國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863 計劃）課題《多源多維城市交通狀態(tài)感知與交互處理》，對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的交通信息采集和處理方法進行研究，主要研究成果包括以下幾個方面：

1.  提出車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)框架。在對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息需求分析的基礎(chǔ)上，提出車聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)，分析了車聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，包括車車/車路通信技術(shù)、智能車載系統(tǒng)技術(shù)和智能路側(cè)系統(tǒng)技術(shù)。

2.  對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息采集方法進行研究，提出了路側(cè)單元布設(shè)及調(diào)度方案。通過對智能路側(cè)系統(tǒng)技術(shù)分析，闡述了路側(cè)單元設(shè)置的重要性。指出了影響路側(cè)單元布設(shè)的幾個因素，并進行了路側(cè)單元布設(shè)試驗，設(shè)計了路側(cè)單元布設(shè)方案。以基于節(jié)能降耗為出發(fā)點，提出了一個路側(cè)單元調(diào)度優(yōu)化方案，在保證系統(tǒng)連通性的同時降低了路側(cè)單元系統(tǒng)的能源消耗。

3.  對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛定位方法進行研究。提出了一個基于非參數(shù)動態(tài)模型的自適應(yīng)數(shù)據(jù)融合框架結(jié)構(gòu)以及一個適應(yīng)信號強度和到達(dá)時間的自適應(yīng)似然粒子濾波方法，對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的交通信息進行處理，實現(xiàn)基于已有的基礎(chǔ)設(shè)施對車輛進行精確定位。

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本文編號：10592