联网智能车运动学仿真基础环境构建方法

提出了一种联网智能车运动学仿真基础环境构建方法,该方法无需任何第三方交通仿真软件的协助,能够实现对联网智能车运动学相关功能的仿真验证.采用交叉口节点作为路网关键元素实现对仿真路网的描述,定义了交叉口和车辆属性,设计了车辆运动学模型在仿真环境中的实现方法,给出了基于高斯分布的车辆定位误差、基于平均分布和Rayleigh分布的通信延误在仿真中的运行机制,构建了仿真环境.仿真结果表明:该方法可靠性好;采用该方法构建的仿真环境得到的车辆延误与HCM 1994车辆延误模型结果保持一致;在危险跟驰预警场景中,预警时刻两车间距的变化规律与论文提出的定位误差模型和通信延误模型保持一致.最后,通过对交叉口车辆间隙控制方法进行仿真,进一步证明了该方法对联网智能车运动学方面功能验证的支持.

智能车联网下车辆换道安全距离预警仿真

车辆换道过程中涉及横向、纵向的加减速等控制,若驾驶员没有充分考虑到周围车辆的位置和速度,会导致追尾、刮撞等事故的发生。为了提升车辆换道安全性,提出智能车联网下车辆换道安全性预警方法。通过搭建换道车辆横向速度、位移数学模型,基于车辆行驶运动学理论、位移函数,建立最小纵向安全距离数学模型,计算抛物线、导函数得出后车与目标车道上前车、后车最小安全距离。当自车与后车间距离小于安全距离时,存在追尾风险,系统会发出预警信息;当自车与目标车道前、后车间距小于安全距离时,存在刮碰风险,系统也会发出预警信息。实验结果表明,所提方法能够在实际安全距离内发出预警信息,有效解决车辆换道交通安全问题,并且预警系统响应时长保持在5ms内。

感知-通信-计算融合的智能车联网挑战与趋势

针对单车感知无法满足未来自动驾驶安全需求的现状,面向多车传感器信息融合与时效性共享问题,提出了基于感知-通信-计算融合的智能车联网方法与解决思路。该方法有助于提高自动驾驶车辆的协同环境感知能力,并通过移动边缘计算(MEC)技术降低车间感知信息传输负载,提高多车协同的信息融合与处理效率,最终实现基于多车智能协同的安全自动驾驶。

智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势,从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向,并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

智能车联网信息安全研究

车联网技术是国内外的研究热点问题。车联网技术与传统汽车行业深度融合,促进了自动驾驶技术在多种智能场景下的部署与应用。然而,车联网技术智能化、共享化、网联化发展的同时也带来了不可避免的安全问题,如硬件安全、数据安全、通信安全、云平台安全等安全问题。从车联网生态系统3层架构入手,分别讨论了车载端、路端、云端3个方面的典型安全问题,有针对性地研究了不同安全防护解决方案,为提升车联网安全保障能力做出了贡献。

智能车联网下的车辆激光测距停车技术研究

在车辆辅助停车中受到障碍物对回波的阻挡,导致对车辆方位的估计和测距性能不好,为了提高车辆辅助驾驶停车的智能性,提出一种基于回波探测和波束形成的智能车联网下的车辆激光测距停车技术。构建智能车联网下的车辆激光测距的信号回波探测模型,采用激光波束形成技术进行车辆的回波信号聚集处理。根据探测回波的谱峰进行车辆距离和方位参数的准确估计,根据车辆的激光定位结果进行速度和转向的自动调节和控制,结合空间MUSIC算法进行车辆距离的自适应估算,采用联合参数估计方法,在智能车联网环境下进行车辆激光测距的多维参量估计,提高辅助停车中的测距准确性。仿真结果表明,采用该方法进行智能车联网下的车辆激光测距准确性较高,参数估计精度得到提升,车辆激光测距停车的可靠性较好。

基于车辆行为分析的智能车联网关键技术研究

车联网通信系统中通信节点的高移动性、移动行为的复杂性,使得此场景下通信业务呈现数据实时交互性强、空时分布不均、尺度多变、规律复杂的特征,导致传统的车联网网络部署、资源调配难以有效满足用户的差异化服务质量需求。因此,迫切需要设计“车-人-路-云”泛在互联的智能异构车联网网络,通过充分挖掘车辆行为数据的潜在价值,精准预测、刻画车辆行为的空时分布特性,以提升车联网资源利用率、改善车联网服务性能。该文全面梳理了国内外在车辆行为分析、网络部署与接入以及资源优化方面的相关工作,重点阐述了智能车联网关键使能技术,即如何借助先进的人工智能、数据分析技术,探索车联网中车辆行为的空时分布特性,建立车辆行为预测模型,进行智能化网络部署与多网接入、动态资源优化管理,实现高容量、高效率的智能车联网通信。

5G智能车联网安全研究初探

随着5G网络和智能技术的快速发展,智能车联网已逐渐深入人们生活的方方面面,在提供出行便利的同时也暴露出车辆被远程控制、车辆信息被篡改伪造等恶意攻击和安全威胁,因此,信息安全是保证未来智能出行模式能否成功落地的关键因素之一。文章结合5G网络及智能技术的特点,提出一种5G智能车联网安全方案,设计5G智能车联网安全场景和框架,阐述相应的关键技术,并对智能车联网安全未来的研究重点进行展望。

智能车联网移动应用系统研究与分析

在汽车保有量不断增长的背景下,车主面临加油、汽车维护等多种问题。其中智能车联网移动应用系统基于信息检索和数据处理功能,能够有效实现预约加油,可节省加油等待时间。与此同时,其还能够为车主提供违章查询与车辆信息维护功能,并合理运用计算机为车主个性化推荐查询网站与各项操作系统,减少人工操作而存在的隐患。基于此,本文分析了智能车联网现状,并阐述了智能车联网的发展前景。

5G智能车联网安全研究初探

21世纪以来,我国经济经历了大发展大繁荣,这也就带动着我国的各个产业都实现了长足的发展。近些年,我国通信技术得到了迅猛的发展,同时通信技术也被应用到了生产领域。将网络信息技术应用于汽车制造是一次伟大的尝试尝试,且该项目已在我国取得了初步的成效。现阶段5G技术已经成为了时代发展的潮流,进而将5G技术应用到汽车制造过程中也成为了大势所趋。智能车辆在使用过程中一个主要的问题就是其安全问题,故而为了促进智能车辆的长远发展就应当对其安全问题更加重视。由此可见,对5G智能车联网安全这一课题进行深入研究是尤为必要的。本篇文章将从5G智能车联网安全的概述、5G智能车联网安全场景和框架、5G车联网技术现阶段存在的难题与5G智能车联网安全的关键技术四方面展开叙述,力求揭示5G智能车联网发展现状,实现5G智能车联网进一步向前发展的目的。

面向智能网联汽车的V2X通信技术探讨

首先介绍智能网联汽车的产业背景,总结其通信场景及关键技术需求,介绍4G/5G网络满足V2X需求的技术架构和标准进展,并探讨运营商基于V2X的相关网络部署策略、产品和服务趋势。

基于人车交互的智能灯光设计

阐述人车交互智能车灯中的问题及原因,包括构建交互智能车灯的交通标准、传统的交互方式已经无法满足智能化时代的用户需求的问题。探讨互联网与智能控制背景的人车交互智能灯光技术现状与发展趋势,并对技术之间的融合提出设想。

容量约束的间歇式公交专用道控制策略

间歇式公交专用道虽然能有效提高专用道的利用率,但是过量的社会车辆借道会导致公交车辆的额外延误,因此有必要对借道车辆的总量进行控制。提出车联网环境容量约束的控制策略,首先,将相邻前后公交车辆之间的路段空间设置为基本控制单元;然后,以公交车辆行驶方向的下游信号交叉口通行能力作为可借道容量约束;最后,利用车辆间通信允许不超过基本控制单元可借道容量的社会车辆在控制单元范围借道。此外,还提出了容量约束的专用道入口控制策略作为无车联网时的替代策略。SUMO仿真验证表明:相较于一般间歇式公交专用道,容量约束控制策略在不增加公交车延误和不干扰邻道交通流运行稳定性的同时,不仅可提高道路通行能力和减少行程时间,而且更适用于饱和交通环境。

Intelligent back-looking distance driver model and stability analysis for connected and automated vehicles

The connected and automated vehicles(CAVs)technologies provide more information to drivers in the car-following(CF)process.Unlike the human-driven vehicles(HVs),which only considers information in front,the CAVs circumstance allows them to obtain information in front and behind,enhancing vehicles perception ability.This paper proposes an intelligent back-looking distance driver model(IBDM)considering the desired distance of the following vehicle in homogeneous CAVs environment.Based on intelligent driver model(IDM),the IBDM integrates behind information of vehicles as a control term.The stability condition against a small perturbation is analyzed using linear stability theory in the homogeneous traffic flow.To validate the theoretical analysis,simulations are carried out on a single lane under the open boundary condition,and compared with the IDM not considering the following vehicle and the extended IDM considering the information of vehicle preceding and next preceding.Six scenarios are designed to evaluate the results under different disturbance strength,disturbance location,and initial platoon space distance.The results reveal that the IBDM has an advantage over IDM and the extended IDM in control of CAVs car-following process in maintaining string stability,and the stability improves by increasing the proportion of the new item.

泛在电力物联网关键技术探讨

能源供应压力不断增大和大量多种类型分布式能源不断接入给电力系统的经济运行、安全管理和应用服务提出了前所未有的挑战。国家电网有限公司提出了打造泛在电力物联网的构想,拟通过物联网技术赋予电力系统灵活感知、实时通信、智能控制和可靠的信息安全等能力,不断提升电网运行控制和调度的智能化水平,持续深入提高各种类型能源之间的互动能力,将现有的电力系统转变为更高效、更安全、更可靠、更具弹性和可持续性的智能网络化电力能源系统。对泛在电力物联网的基本概念、主要特点、关键技术和典型应用进行说明与分析,在此基础上给出泛在电力物联网建设面临的主要挑战,为相关研究的深入开展提供有益的参考。