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智能网联环境下考虑车辆异质性的高速公路自动车换道决策仿真思考

日期:2024年05月05日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:88
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202404291246432333 论文字数:38661 所属栏目:工程硕士论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇工程硕士论文,本论文结合智能网联自动车的车车通信优势,构建了适用于小汽车与货车混合行驶的换道决策模型,并分析了车型异质对交通流的影响。

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

从出行仅能依靠双腿,到依靠马车牛车的代步方式,到四轮汽车的出现,再到如今无人驾驶与车路协同技术的不断发展,人们的出行从依靠双腿到借助工具,效率与便利程度获得了极大的提升。在高速经济发展和机动车管理机制逐步完善的有利推动下,我国私家车的数量不断增多。据公安部统计,截止2021年末全国汽车保有量达3.95亿辆,汽车驾驶人达4.44亿人。2021年全国新注册登记机动车3674万辆,新领证驾驶人2750万人。新注册登记机动车3674万辆,比2020年增加346万辆,增长10.38%;比2019年增加460万,增长14.31%[1]。汽车为我们的生活带来便利性的同时也有不少不利的方面,比如交通事故发生的频数:我国2021年统计年鉴的最新数据显示,由汽车引发的交通事故共有156901起,造成了43098人死亡,152275人受伤,导致直接财产损失高达107769.4万元[2-3]。为了解决这些问题,从可持续发展的角度出发,消除交通伤亡,减轻对环境的影响,智能交通系统和自动驾驶技术的发展与落地普及刻不容缓,特别是在高速公路上,智能汽车的愿景是实现全驾驶过程的零伤亡。2021年,从国家部委到地方政府,给予了车联网产业大量的政策和法规支持,在目前出台的各类政策中,智能网联的发展与规划是重中之重[4]。2021年11月,工信部提出了要实现蜂窝车联网(C-V2X)在各省重点高速公路达到一定量级的覆盖,推进高速公路车联网升级改造和国家级车联网先导区建设,协同发展智慧高速与智能网联自动汽车[5]。截止2021年,全国有超6000公里高速公路已经或即将开展智慧化试点工作[6],通过以上工作能够有效加强路网运管水平,降低高速事故率,缓解交通拥堵,提升通行效率。

1.2 国内外研究现状

车辆换道问题作为交通研究领域的基础问题,国内外的学者在此方面都有诸多的建树。目前的研究主要分为两个方向:换道轨迹规划研究和换道决策研究。

现有的车辆换道轨迹规划研究,主要包括了基于几何曲线特点的方法,如:Nelson等人[8]用极坐标多项式代替圆弧段,用笛卡尔坐标多项式代替弧-弧或弧-线-弧段,构建了自动车的车辆运行轨迹;Papadimitriou和Tomizuka[9]将车辆换道轨迹表示为五次多项式的形式,同时考虑多种动态约束,获得理想的车辆驾驶轨迹;Shim T等人[10]提出的自动驾驶汽车防撞系统也采用了五次多项式轨迹规划方法;Mehdi S B等人[11]则采用了分段二次Bezier曲线生成车辆轨迹。基于搜索算法的轨迹规划方法,如:Hilgert等人[12]提出的基于弹性带理论轨迹规划方法,能够通过灵活的紧急制动避开行驶道路上的障碍物;Hesse和Sattel[13]也依据弹性带理论,引导车辆依据安全的轨迹执行跟驰与换道等驾驶行为。基于模型预测的轨迹控制方法,如:Ren等人[14]通过换道虚拟轨迹获得偏航率和偏航角加速度,采用非模态滑动模式技术设计车辆横摆角速度跟踪器,得到了理想的无偏离变道虚拟轨迹;Luo等人[15]通过考虑车辆间变道时间和变道距离的关系,计算得出最优的动态参考轨迹,轨迹跟踪控制将引导车辆沿着该轨迹行驶。目前应用最为广泛的主要是多项式法,通过对行驶轨迹横向与纵向的动态或静态模拟、换道行为的约束与效率的优化等,获得车辆最优驾驶轨迹,指导车辆行驶。

第2章 智能网联自动车换道决策相关理论研究

2.1 智能网联自动车概述

自动化和V2X互联技术是交通领域目前最受关注的技术之一[46],智能网联自动车(CAV)也随之而生,它是一种可以代替驾驶员完成部分或全部驾驶任务的车辆,集动态信息互联与感知、出行路径规划、驾驶行为协调、控制与执行等功能于一体,以多种交叉学科的知识作为技术依托,同时配备了各类先进的硬件设备,实现了人、车、路之间的信息交换。

智能网联自动车应用方面的市场是巨大的:从交通系统的角度,人为失误导致的交通事故占据总事故数的将近90%,通过V2X及自动驾驶技术的应用能够大幅减少交通事故发生的频率,最大程度保证驾驶员及乘客的安全;从公共交通领域的角度,智能网联自动车可以从服务效率、车辆能耗等方面进行优化从而降低大约50%的成本;从道路运营商的角度,交通数字化和的智能化都被视为一个达到政府设定的交通长期可持续发展政策目标的重要途径,通过优化技术和流程,在这个日新月异的环境中,保持道路运营商的长期生存能力;此外,智能网联自动车还可以提供形式创新的移动按需服务、共享经济等新的商业模式。尽管智能网联自动车技术的发展会带来如此多的好处,但也存在很多挑战:比如设置数据连通的接口以及访问和共享大量的云数据存储集等,可能会导致出现安全性、隐私性以及数据分析和聚合等方面的问题;同时智能网联自动车导致的事故判定等法律与人伦道德方面的问题仍有不少的争执,尚未达成统一且合理的认定标准[47-48]。

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2.2 车联网技术与应用

随着基础科技的发展,车辆与行人、周围基础设施和其他车辆通信的互联环境正在成为现实,也就是我们说的车联网环境。联网车辆依靠双向通信设备和传感器,可以捕捉并报告上下游车辆的行驶状况。就宏观层面而言,网联技术可以有效保证车辆间、车路间的互联,提高交通的稳定、效率与安全、在一定范围内节约能耗;就微观层面而言,有效改进了车辆动力学和驾驶策略,能够将车辆运行过程中更多的周边环境因素及通信范围内上下游车辆的状态考虑到模型中,更真实地描述驾驶情形。

目前,用于V2X通信的主流技术为专用短程通信(Dedicated Short Range Communication, DSRC)技术和蜂窝车联网通信(Cellular Vehicle to Everything, C-V2X)技术。我国主导推动的是C-V2X技术,包括LTE-V2X(基于4G设计的车联网无线通信技术)和5G-V2X(NR)(基于5G设计的车联网无线通信技术)[49]。主要由以上两者竞争V2X的通信标准[50-52]。

(1)DSRC

1998年,美国国会指示联邦通信委员会考虑发展智能交通系统所需求的频谱,包括专用频谱短程范围的车-路无线标准。2004年,DSRC标准化工作由电气研究所和电子工程师协会(IEEE)来负责,其基于IEEE 802.11p并对5.9GHz频段的低开销操作进行了调整。如今,在美国,5.850到5.925GHz之间的75 MHz频谱被称为5.9 GHz DSRC。当引入DSRC时,通常需要指定5.9 GHz的频段,以区分新的频谱与旧的900 MHz频段。同时FCC基于5.9 GHz DSRC规定了ITS业务的许可和业务规则,并采用了ASTME2213-03标准以确保互操作性。此外,FCC还授权将DSRC频谱用于道路路侧单元(RSU)和车载单元(OBU),并建立了传输功率限制。作为传统的V2X通信方式,DSRC在全球多地都有大量应用,但各地分配的DSRC频段在频率和宽度上存在差异。在北美,FCC授权5.850~5.925GHz频段作为V2X通信专有频段,日本分别授权了5.79~5.81 GHz和5.83~5.85 GHz作为V2X通信专有频段,而欧洲则采用了5.795~5.815 GHz频段作为V2X专有通信频段[53],各国的车载通信全球频谱划分如图2-1所示。因为依据于不同的通信标准,导致存在各种协调互通问题,各地区也积极搭建协议促进标准化进程。如:欧洲委员会信息社会和媒体总局与美国运输部签署了《欧盟-美国研究合作意向联合宣言》,其中包括了一项相关决议:“强烈支持全球开放标准的发展,通过适当的行动确保相互操作性,包括但不限于协调标准化组织的活动”;

第3章 智能网联环境下考虑车辆异质性的自动车分步式换道决策模型 .................................... 21

3.1 状态预测模型 ........................... 22

3.2 换道决策生成模型 .................................. 24 

第4章 智能网联环境下考虑车辆异质性的自动车博弈协同换道决策模型 ............................... 32

4.1 基础换道博弈模型 ......................... 32

4.2 模型构建 ..................................... 34

第5章 仿真实验与评价 .................. 46

5.1 仿真设计 ................................. 46

5.2 参数设置 .............................. 47 

第5章 仿真实验与评价

5.1 仿真设计

本文基于Python进行仿真模拟,以无交织区的单向双车道高速公路基本路段作为仿真场景,如图5-1所示,对三组模型进行了定性分析和定量比较,同时讨论了换道行为对由不同比例组成的小汽车-卡车异质交通流产生的影响。

工程硕士论文参考

本文总共设置了三组微观交通流模型进行对比分析,组合内容由表5-1所示。组合一由MOBIL换道决策模型与FVDM跟驰模型构成,适用于无网联环境下的传统人工驾驶车辆,且不考虑多辆车在同一时刻换入同一间隙。组合二由第三章提出的分步式单车换道决策模型与C-FVDM跟驰模型构成,适用于智能网联环境下的自动驾驶车辆,也不考虑多辆车在同一时刻换入同一间隙。组合三由第四章提出的基于博弈论的协同换道决策模