基于多传感器融合技术的智慧路侧单元设计

基于多传感器融合技术,设计了一种智慧路侧单元。通过二维视觉感知和三维点云感知设计获取优质的交通信息;并在此基础上,完成点云和视觉的决策级融合。该智慧路侧单元可满足智慧交通领域实时路况检测需求,为车路协同的实现提供了切实可行的参考方案。

基于C-V2X的智能路侧单元系统设计

随着自动驾驶技术和智能交通产业的不断发展,车路协同技术逐渐成为交通领域研究的热点,路侧单元RSU做为车路协同系统的路侧核心设备,是支撑车路协同技术应用的关键所在。基于此,文章设计了一种基于C-V2X的智能路侧单元,具备C-V2X直连通信及5G通信功能,支持C-V2X系列标准协议,能够连接路侧各类智能设备以及交通参与者,将路侧信息分析处理后上传到云端,同时将信息发送给车端,为智能网联车辆、自动驾驶车辆提供各类信息服务,支撑车路协同场景应用。

车联网中时延约束的路侧单元部署方案研究

针对车联网城市环境下限制数量的路侧单元(RSU)的最佳部署位置难以确定的问题,将RSU对车辆的覆盖转化为对区域内划分子路段的覆盖,通过各路段上车辆的密度和平均速度计算路段上的数据传输时延,设计基于Dijkstra的0-1覆盖矩阵求解算法,将时延约束的RSU部署问题(DBRD)转化为集合覆盖问题。提出改进遗传算法的RSU部署方案(IGARD),在限定RSU部署数的前提下从候选位置集中选出最佳部署位置以最大化时延内覆盖路段的数量。与传统的遗传算法相比,IGARD方案基于贪心算法的思想产生初始种群,新解产生时根据设计的交叉算子和变异算子执行交叉和变异操作,且在执行过程中对不满足约束条件的潜在解进行修复,这样不仅可以将带约束条件的研究问题转化为无约束条件问题,避免了确定罚函数的困难,而且平衡了算法的集中搜索和多样性搜索能力。仿真结果表明:在相同的时延约束下,利用IGARD方案部署RSU可以将路段覆盖率提高5%以上。IGARD方案能够在时延约束下确定RSU的最佳部署位置,提高网络的性能,并为相同应用场景下的RSU部署提供一定的参考。

基于神经网络和路侧单元指纹的车辆定位方法

针对GPS定位盲区无法完成车辆定位,以及现有车辆定位方法精度偏低等问题,提出了一种基于神经网络和路侧单元(RSU)指纹的车辆高精度定位方法。方法将定位区域均匀划分为若干栅格区域,在每个栅格区域中采集不同RSU的接收信号强度(RSSI),构建RSU指纹库。定位阶段,利用反向传播神经网络(BPNN)对待定位车辆的粗略坐标进行估计,并以上述位置坐标为圆心,BPNN的最大预测误差值为半径构建指纹匹配区域,进而通过局部指纹定位计算待定位车辆的精确坐标。仿真结果表明,所提定位方法平均定位误差为2.45m,与基于BPNN的定位方法相比,平均定位精度提升32.5%,具有较高的定位性能。

车联网中一种面向路侧单元的自组网路由协议

提出了一种面向路侧单元的自组网路由协议.该协议采用树形拓扑结构,路网分为若干交通控制子区,各子区设有交通控制子中心,网络采用无线或有线方式与控制总中心相连,各子区内以交通控制子中心作为根节点,路侧单元作为路由子节点,通过自组网路由协议,构建路侧单元自组网络.仿真实验结果证明,借助路侧单元自组网络,实现相互车路通信和车车通信,很大程度上改善了车载自组网的信息发布与数据聚合.

基于改进蝙蝠算法的车联网路侧单元部署优化研究

路侧单元(Road-Side Unit, RSU)作为连接车辆和外部网络的桥梁,是车联网通信中的核心部分之一,设计合理的RSU部署方案对于充分发挥其单元效益在车联网中十分重要。本文首先通过将自适应t分布引入到蝙蝠算法中,并在算法迭代过程中加入了灾变机制,从而提出一种改进的蝙蝠算法,能够快速收敛到最优解;随后将改进蝙蝠算法应用到路侧单元的部署中,仿真结果表明该方法能够快速收敛到最优部署效益,具有较好的性能。

基于路侧单元协助的VANET同步多信道MAC协议

为进一步研究RC-MCMAC协议在车辆节点密集环境下访问控制信道的碰撞概率,建立了马尔科夫链模型用于分析RC-MCMAC协议在一个时隙内节点访问控制信道发送安全信息或者RFS帧的碰撞概率,并通过仿真实验比较了RC-MCMAC协议和VEMMAC协议在不同节点数和发送概率的条件下访问控制信道的碰撞概率。实验结果表明:随着节点数的增加,RC-MCMAC协议相比VEMMAC协议具备更低的访问控制信道碰撞概率。

高速公路场景下车载网路侧单元部署研究

路侧单元的部署方案直接影响到车载网(VANETs)的网络连通性,优化部署方案可以降低部署成本。为了获得连通性和部署成本间的折中,提出了一种高速公路场景下车载网路侧单元部署方案。引入2种计算网络连通概率的方法,综合考虑连通性和部署成本的效用函数来获得优化的部署方案。在不同道路参数下对该路侧单元部署方案进行了实验评估。结果表明,运用本文提出的效用函数,能够很好地在网络连通性和部署成本间取得折中。

视觉与单路侧单元辅助的车辆定位方法

为准确获取在城市峡谷等GNSS定位受限环境下的车辆位置,提出了一种视觉与单路侧单元(RSU)辅助的车辆定位方法。利用相机观测车辆到车道线的横向距离,利用单RSU与车辆进行测距与通信,通过误差状态卡尔曼滤波算法对GNSS、IMU、RSU和相机观测信息进行融合,实现对车辆位姿的准确估计。针对上述方法进行了实车测试,分析了单RSU测距信息和横向距离观测对定位结果的影响。结果表明:单RSU测距信息可有效降低纵向定位误差,但对横向定位误差的修正作用随着远离RSU逐渐降低,横向距离观测可有效弥补这一不足。二者优势互补,水平定位均方根误差小于10 cm,验证了所提出方法的有效性。

基于路侧单元协助的VANET异步多信道MAC协议研究

主要提出了一种基于路侧单元(RSU)协助的车载自组网(VANET)异步多信道MAC协议。该协议不需要严格的时间同步,通过RSU协助节点进行业务信道预约,可实现多个业务信道上同时进行数据传输,不仅提高了业务信道吞吐量,而且有效地避免了多信道隐藏终端问题以及错失接收方问题。

基于C-V2X的智能路侧单元系统设计

简要介绍了蜂窝车用无线通信技术(C-V2X)的概念,详细分析了基于C-V2X的智能路侧单元的设计要点,包括总体架构设计、功能设计、低时延设计。该智能路侧单元实现了覆盖距离远、通信时延短、消息发送成功率高的目标。

解决高度分割的车载自组网络连通性问题的路侧单元最优化调度方案

车载自组网络VANET是一种拥有高度动态拓扑结构的移动自组网络。为了解决其频繁的网络分割问题,最新研究提出使用一种特殊的称为路侧单元RSU的基础设施部署于道路两侧来提高VANET连通性。本文主要研究RSU调度中的节能降耗问题:给定一组路侧单元,我们的目标是寻找指定时段内打开或关闭RSU的最优调度,以确保RSU系统所消耗的总能量最小化,同时维持VANET系统网络连通性。我们将这一问题分解为两个子问题,即网络瞬像调度问题和网络瞬像选取问题。网络瞬像调度问题用于决定某时刻VANET网络瞬像中所需的连通状态RSU的最小值,而网络瞬像选取问题则用于决定系统需要在哪些时刻更新网络瞬像。通过对这两个子问题的研究,我们最终给出关于RSU调度问题的完全解,并通过理论分析与实验结果证明本文的算法可以在保持VANET连通性的同时明显地节能降耗。

公路联网电子不停车收费系统路侧单元物理层自动测试软件研发

公路联网电子不停车收费系统(ETC)的路侧单元物理层指标是保证不停车收费车道应用效果的关键指标,本文针对公路联网电子不停车收费系统路侧单元(RSU)发送测试信号的通信协议不统一,矢量信号分析仪设置复杂,人工测试物理层参数不准确等缺点,开发了一套公路联网电子不停车收费系统路侧单元物理层自动测试软件,该软件提高了物理层测试的精度,避免了人为测试误差等,目前已成功运用在路侧单元物理层指标的试验检测中。

基于车辆簇的高速公路路侧单元部署研究

路侧单元部署受道路环境特点、车流特性和部署成本等因素影响。在研究单向四车道高速公路道路的路侧单元部署策略时,为了保证部署网络可靠性并降低部署成本,首先基于高速公路道路环境特点和车辆特性,提出了一种改进K-means车辆聚类算法,并从网络剩余能量、存活节点数和端到端时延三个方面与经典K-means算法进行比较,验证结果表明,提出改进算法性能更优;然后提出研究采用的路侧单元均匀部署方案;最后进行路侧单元部署研究:通过MATLAB软件,分析车辆密度与路侧单元通信半径、车辆连通率和平均车辆簇长度之间的关系,确定最佳路侧单元部署间隔和通信半径,从而为高速公路部署路侧单元提供依据。

CVIS混合供电路侧单元的时延-功耗优化调度策略

为实现车路协同系统中在功耗约束下的混合供电路侧单元的平均传输时延最小化,提出了一种基于概率参数模型的调度优化策略。路侧单元在数据传输过程中的能量、数据和车辆到达时刻存在随机性,采用数据队列、收割能量队列和“车-路”通信链路信道的联合系统状态建立了二维Markov链调度模型,研究了数据传输平均时延与混合能量消耗概率调度策略,通过建立在给定功耗约束下平均传输时延最小的优化目标函数,求解出具有门限结构的最优调度策略。结果表明,最优折中曲线呈分段线性,且每段都对应确定性发送策略及概率组合,仿真验证了理论求解的正确性。

基于中心性的路侧单元部署算法设计

本论文考虑的是郊区场景下,成本受限的路侧单元部署问题。在分析问题的过程中,引入了中心性的概念,并基于该概念,分别考虑了度中心性和中介中心性两种情况下的路侧单元部署问题。分析建模的过程中,考虑了匀速行驶的车辆在一跳的情况下的时间覆盖率问题。本论文通过仿真验证了两种中心性路侧单元部署方案的合理性,并且将仿真结果与随机路侧单元部署方案进行比较。仿真结果表明,在部署成本相同的情况下,度中心性部署的时间覆盖率比随机部署的时间覆盖率更好,中介中心性部署得时间覆盖率与随机部署得时间覆盖率差不多。

基于移动属性的车队与路侧单元连通度分析

本文针对车载自组织网络中车辆与路侧单元的网络连接性问题,以车队为研究单位,分析道路上到达车辆的移动属性,将车队与路侧单元的连通概率计算转变为到达车队长度概率的计算。提出车流较大情况下,车辆以车队行驶时的车头时距服从对数正态分布,并在此基础上用卷积公式推导出车队长度的概率模型,实例分析结果验证了提出的概率模型的准确性。

十字路口场景下路侧单元节能调度算法设计

针对十字路口场景下,部署的多个路侧单元能量消耗严重的问题,提出了一种路侧单元调度算法,称为最近最快算法(nearest and fastest,NFEST)。在NFEST算法中,路侧单元覆盖范围内的所有车辆,优先分配距离路侧单元最近的车辆进行数据传输,这样能保证路侧单元对车辆进行下行数据传输能耗最低;若两车与路侧单元的距离相同,则优先选速度最快的车辆进行服务分配,这样能保证相同的路侧单元能耗情况下,车辆的请求完成率最高。仿真结果表明,和一直处于开启状态下的路侧单元比较,该调度算法下的路侧单元可以有效降低路侧单元的能量消耗,并且具有较高的车辆请求完成率。

城市场景下基于连通性的路侧单元部署方案

文章考虑的是在城市场景下基于连通性的路侧单元部署问题。将整个城市进行网格划分,将复杂城市分布转变成网格分布,选择预部署路侧单元点,并选择四周网格,形成"十字路口"区域。根据道路通行车辆以及转移概率,提出基于道路连通性的路侧单元部署方案,以改善整个道路的连通性能。路侧单元部署在"十字路口"中央,可有效覆盖"十字路口"区域。分析建模过程中,考虑了覆盖区域连通性的影响。最后通过仿真验证该模型的有效性和准确性,为解决道路连通性差的情况下路侧单元的部署提供了参考依据。

城市场景下路侧单元节能调度算法设计

分析城市场景下路侧单元的节能问题。针对单个十字路口场景,两个路侧单元部署在该路口,覆盖整个十字路口区域,进入该十字路口的车辆节点均要接受两个路侧单元服务的情况。将路侧单元对重叠覆盖区域中的车辆进行服务分配,以达到降低两个路侧单元总能耗的目的。在分析建模的过程中,综合考虑车辆到达率、路侧单元服务率和路侧单元覆盖范围等因素。通过仿真实验,验证了该分配方案可以有效降低路侧单元的总消耗。