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        基于車輛間通信的智能車輛應(yīng)急行為分析

        2016-12-06 19:53:08
        汽車文摘 2016年9期
        關(guān)鍵詞:間通信目的地交通

        基于車輛間通信的智能車輛應(yīng)急行為分析

        研究了全球的交通密度和數(shù)百輛智能車輛緊急交通時的行為,以作為城市環(huán)境中車輛間(V2V)通信功能(感知交通車輛)和尋路算法(車輛到達目的地)的指導。利用理想/實際/沒有車輛間通信方式的車輛,采用交叉的直線/最擁擠/最不擁擠的尋路算法來測量每輛車的平均行駛速度。智能車輛的行為由一個有限狀態(tài)自動機來進行模擬?;诮徊婵跅l件下的信號傳播模型和基于MAC的馬爾可夫鏈模型,建立了V2V通信模型,對大約400輛車的行為進行試驗?zāi)M分析表明:①使用通信對緊急情況下車輛行為表現(xiàn)的影響是積極的;②由于在現(xiàn)實道路環(huán)境中存在通信錯誤,因此尋路算法可能無法獲得預(yù)期的共同行為。

        將數(shù)百個統(tǒng)一車輛在城市(類似曼哈頓)環(huán)境緊急交通狀態(tài)下的表現(xiàn)作為通信方式和動態(tài)尋路算算法的研究依據(jù)。采用基于NetLogo多平臺軟件模型的仿真表明,采用V2V通信和尋路算法(在全局交通中有更優(yōu)的性能)比沒有通信(車輛僅根據(jù)自身導航達到目的地)得到更好的緊急狀況下的平均速度;無論城市環(huán)境中是否存在第二路徑,躲避交通擁擠比跟隨交通擁擠能夠獲得更好的結(jié)果。

        研究了在考慮到隱藏通信終端和獲得信號效果的情況下,對MAC模型進行擴展。對于車輛的行為,將采用包含代理/組/角色的多代理系統(tǒng)方式達到:①將車輛根據(jù)不同的行為分為不同的組,每個組有自身的算法(如出租車、客車和汽車),而不是所有的車輛共享相同的行為和尋路算法;②改變現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施來衡量智能車輛在行駛過程中的抗擾動能力。

        PhilippeMorignotetal. 2014InternationalConferenceonConnectedVehicles andExpo(ICCVE),Vienna,3-7 Nov.2014.

        編譯:楊昆

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