基于车联网环境的车速引导模型研究

在研究车路协同条件下交通流运行特性的基础上,根据车辆之间通信和车辆与交叉口控制单元之间的通信,构建以最优车速通过信号交叉口的车速引导模型,以减小信号交叉口的平均延误和排队长度,从而使靠近交叉口的车辆更准确的获取前方的信息,提升车联网环境下的信号交叉口整体运行效率。

基于车联网环境的车速引导模型研究

在研究车路协同条件下交通流运行特性的基础上，根据车辆之间通信和车辆与交叉口控制单元之间的通信，构建以最优车速通过信号交叉口的车速引导模型，以减小信号交叉口的平均延误和排队长度，从而使靠近交叉口的车辆更准确的获取前方的信息，提升车联网环境下的信号交叉口整体运行效率。

基于车路协同的无信号交叉口车速引导方法

为提高城市道路无信号交叉口车辆的安全通行效率,基于车路协同技术体系提供的数据环境,采集车辆位置信息和运动状态信息,分别提出针对同向车流和异向车流的车速引导方法,搭建无信号交叉口车辆的车速引导模型,在避免交叉口冲突的同时,提高车辆通过交叉口的行车效率。利用VISSIM和Python设计联合仿真进行验证,结果表明,相比于传统无信号控制,提出的车速引导方法能够有效降低车辆的行程时间和停车次数,提高城市道路时空间资源的利用效率。

车联网环境下交叉口多车协同速度引导策略研究

针对城市道路上信号交叉口对交通流的阻断问题,提出了一种基于车联网环境的多车协同车速引导方法。首先确定车速引导区间及队列车辆数目,其次根据信号及车辆行驶状态,建立不同工况下的车队速度引导优化模型,并通过粒子群算法求解,获得车速控制方案参数。仿真结果表明:与无车速引导相比,提出的多车协同速度引导模型能够有效减少车辆停车次数,降低车辆延误,提升交叉口通行能力。

车联网环境下车的速引导模型研究

近年来,车联网和车路协同在我国得到了大力发展,同时如何将车联网及车路协同与传统交通控制及优化相结合是现在面临的主要问题。为了解决现状车联网及车路协同所面临的问题,需根据车辆间、车辆与交叉口控制单元间的通信,构建以最优车速为目标函数,车辆通过信号交叉口的车速引导模型,以减小信号交叉口的平均延误和排队长度,从而使靠近交叉口的车辆更准确的获取前方的信息,提升车联网环境下的信号交叉口整体运行效率。