基于V2X通信的智能车队纵向协同跟车系统研究
这是一篇关于智能车队,V2X,协同跟车,分层控制,模型预测控制,模糊PID的论文, 主要内容为随着智能驾驶技术的快速发展,人们对高效、安全的出行环境提出更高要求。车辆编队行驶作为智能交通领域的重要研究内容,对提高交通效率、保证行驶安全性有着重要意义。而对于V2X(Vehicle to Everything)通信技术的应用可以使得车辆之间进行超视距数据交互,为实现车队的协同控制提供新的思路。本文将V2X通信引入车队的控制中,对智能车辆纵向协同跟车系统进行研究和设计,主要研究内容如下:首先,搭建了协同跟车系统的软件及硬件架构。在使用V2X通信设备获取前车状态信息的基础上,设计了以激光雷达为感知设备、高性能工控机为决策单元和线控底盘车辆为执行机构的硬件架构。然后,融合智能车辆的感知、通信、决策和控制过程,基于ROS(Robot Operating System)设计了协同跟车系统的分布式节点软件架构,将系统分为数据采集模块、数据通信模块、协同决策模块和运动控制模块,并通过话题的形式实现各模块之间的数据传递。其次,建立了协同跟车系统的模型。利用车辆逆向动力学原理分别建立驱动、制动状况下的纵向动力学模型;设计车队纵向控制器为分层控制结构,上层控制器利用协同跟车算法计算期望加速度,下层控制器通过线控驱动和线控制动完成对车辆的控制;确定车队间距控制策略和信息拓扑结构,并以此建立车队状态空间模型。然后,设计了V2X通信延时下的协同跟车控制算法。通过对本车利用V2X通信获取前车状态过程产生的通信延时进行分析,设计了一种基于卡尔曼滤波原理的前车状态更新算法。通过预估前车状态真实值,计算和更新跟车过程中产生的速度误差和距离误差,并根据跟车误差计算结果,分别设计了基于MPC(Model Predictive Control)和自适应模糊PID(Proportion Integral Derivative)的跟车控制算法。通过CARSIM/SIMULINK联合仿真平台建立系统的仿真模型,并在不同的工况下对两种算法进行对比分析,仿真结果表明两种控制策略均可以使系统保持良好的跟车性能,系统在使用MPC控制下的跟车误差较小,但是在使用模糊PID控制下的跟车舒适性更好。最后,完成了系统的实车验证。选择模糊PID作为实车上层控制策略进行实验,结果表明系统的主要功能模块能够稳定工作,本文设计的基于V2X通信的协同跟车系统具有一定的准确性,能够基本实现智能车辆纵向跟驰功能。
基于V2X通信的智能车队纵向协同跟车系统研究
这是一篇关于智能车队,V2X,协同跟车,分层控制,模型预测控制,模糊PID的论文, 主要内容为随着智能驾驶技术的快速发展,人们对高效、安全的出行环境提出更高要求。车辆编队行驶作为智能交通领域的重要研究内容,对提高交通效率、保证行驶安全性有着重要意义。而对于V2X(Vehicle to Everything)通信技术的应用可以使得车辆之间进行超视距数据交互,为实现车队的协同控制提供新的思路。本文将V2X通信引入车队的控制中,对智能车辆纵向协同跟车系统进行研究和设计,主要研究内容如下:首先,搭建了协同跟车系统的软件及硬件架构。在使用V2X通信设备获取前车状态信息的基础上,设计了以激光雷达为感知设备、高性能工控机为决策单元和线控底盘车辆为执行机构的硬件架构。然后,融合智能车辆的感知、通信、决策和控制过程,基于ROS(Robot Operating System)设计了协同跟车系统的分布式节点软件架构,将系统分为数据采集模块、数据通信模块、协同决策模块和运动控制模块,并通过话题的形式实现各模块之间的数据传递。其次,建立了协同跟车系统的模型。利用车辆逆向动力学原理分别建立驱动、制动状况下的纵向动力学模型;设计车队纵向控制器为分层控制结构,上层控制器利用协同跟车算法计算期望加速度,下层控制器通过线控驱动和线控制动完成对车辆的控制;确定车队间距控制策略和信息拓扑结构,并以此建立车队状态空间模型。然后,设计了V2X通信延时下的协同跟车控制算法。通过对本车利用V2X通信获取前车状态过程产生的通信延时进行分析,设计了一种基于卡尔曼滤波原理的前车状态更新算法。通过预估前车状态真实值,计算和更新跟车过程中产生的速度误差和距离误差,并根据跟车误差计算结果,分别设计了基于MPC(Model Predictive Control)和自适应模糊PID(Proportion Integral Derivative)的跟车控制算法。通过CARSIM/SIMULINK联合仿真平台建立系统的仿真模型,并在不同的工况下对两种算法进行对比分析,仿真结果表明两种控制策略均可以使系统保持良好的跟车性能,系统在使用MPC控制下的跟车误差较小,但是在使用模糊PID控制下的跟车舒适性更好。最后,完成了系统的实车验证。选择模糊PID作为实车上层控制策略进行实验,结果表明系统的主要功能模块能够稳定工作,本文设计的基于V2X通信的协同跟车系统具有一定的准确性,能够基本实现智能车辆纵向跟驰功能。
基于超材料的车载多功能天线设计
这是一篇关于多功能天线,超材料,5G,卫星导航,ETC,V2X的论文, 主要内容为随着车辆智能化程度的不断提高,面向智能化的车载移动通信系统越来越多,卫星导航系统、5G通信系统、ETC系统以及V2X系统等都是智能车辆中广泛应用的系统。各个系统对天线的方向特性、极化特性以及工作频带均有不同要求,而多天线系统占据空间大、成本又高,因此,研究具有方向图分集、极化分集、多频段工作的多功能集成低剖面天线的设计与实现方法具有很大的实际意义。本文对车载多功能集成天线进行了研究,并取得了以下成果:(1)提出了一种双周期圆弧形复合左右手传输线(Composite Right/Left Handed Transmission Line,CRLH TL)单元结构。与单周期CRLH TL结构相比,该结构可以提供更多的工作频带。基于该双周期CRLH TL结构,设计了一款多功能导航圆环天线。通过对馈电点的可重构设计,该天线可以接收北斗B1频段和GPS L1频段的导航信号,可以辐射/接收北斗L/S频段短报文信号。(2)提出并设计了一款应用于卫星导航和5G通信系统的多功能集成天线。首先,提出了一种双周期扇形-径向CRLH单元结构,基于该CRLH单元结构设计了一款5G全向天线。然后将该天线与多功能导航圆环天线集成,实现了可以覆盖3.5GHz/4.8GHz5G通信频段和GPS L1频带、北斗B1频带的多功能天线。在各个工作频带内,各输入端口电压反射系数模均小于-10dB,端口间隔离度大于20dB,各项技术指标均满足应用要求。(3)设计了一款应用于ETC和北斗导航系统的多功能集成天线。采用在方形贴片上开槽并加载终端短路旋臂的方法设计ETC圆极化天线单元,基于该天线单元设计应用于ETC系统的2×2圆极化天线阵,使用风车型四路馈电网络进行馈电,实现了在布局紧凑的基础上更有效集中波束的性能。将该天线与多功能导航圆环天线集成,实现了能覆盖5.8GHz ETC频段和北斗导航及短报文通信频带的功能。测试的ETC天线的最大增益达到11.2d Bic,3d B轴比带宽为9.6%;北斗天线在B1导航频段和L/S短报文通信频段均满足设计指标要求,且天线端口间隔离度均大于20d B。(4)提出并设计了一款应用于V2X和GPS导航系统的多功能集成天线。首先,提出了一种简单的超表面结构,采用该超表面结构设计了V2X天线。然后,采用微带线耦合馈电的方环形天线结构设计了GPS天线,采用附加耦合线结构的方法扩展了天线带宽,改善了天线的轴比性能。测试结果表明,GPS天线在L2频段具有右旋圆极化特性,最大增益为6.52d Bic;V2X天线在水平面具有全向辐射特性;端口间隔离度大于20dB。
基于V2X的碰撞预警与路口通行嵌入式固件的设计与实现
这是一篇关于碰撞预警,V2X,FreeRTOS,TTC,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为随着国民经济的不断增长,中国机动车保有量逐年提升。交通参与车辆的增多,导致交通事故频发、交通拥堵率提高,带来了环境污染、能源浪费等诸多问题。为解决此类问题,智能交通网联化的研究成为了近几年来的研究热点。实现智能汽车网联化的主要方式,是车载嵌入式固件通过自身通讯模组与平台或其他车辆进行通信,通讯模组可以通过4/5G或V2X等通信手段实现与外界的交互。V2X作为车辆间专用的短程快速通信手段,其效率与可靠性都优于其他通信方式。通过V2X通信获取周围环境中车辆与路边单元的数据信号,再通过运动学算法来分析驾驶风险,可以有效避免碰撞,增加路口通行效率,减少能源浪费。因此本文参考国内外研究现状,对基于V2X通信技术的碰撞预警与路口通行嵌入式固件进行了设计与实现,主要工作内容如下:首先,根据系统整体需求列举出系统设计所需要的关键技术:使用GPS定位技术实时获取车辆位置信息,使用CAN总线通信技术监测车辆行驶状态,使用V2X通信技术实现交通参与者的信息交互,以及使用FOTA远程升级技术实现系统的定期升级与维护。其次,分析了当前城市交通环境的特点,总结出碰撞预警与路口通行系统的整体软件需求,前向碰撞、侧向碰撞与信号灯路口三大场景下的需求用例,根据需求用例总结嵌入式软件内部需求,最后细化硬件以及性能层面上的具体需求。针对三种应用场景设计碰撞预警与路口通行算法。基于卡尔曼滤波方式改良时间阈值TTC算法,优化其实时性,使得计算效果更加准确,根据运动模型以及驾驶员反映时间设定TTC值。根据信号灯交替时间域,结合当前车速规划路口通行策略。针对需求设计碰撞预警与路口通行系统的软、硬件结构。根据硬件结构与芯片选型实现硬件设计,主控芯片MCU,与其他硬件模块之间的通信方式。软件上移植FreeRTOS操作系统构建应用层任务,分别实现数据采集、数据处理以及结果显示的功能,各个任务以及任务间通信:由通信模块任务获取其他交通参与者的数据信息,结合GPS任务、CAN总线任务以及Sensor模块任务采集到的自身车辆行驶数据,导入算法模块计算碰撞风险或规划通行策略,最终主任务将数据结果输出用户显示界面。最后,针对需求中的软件功能、硬件功能、算法与性能四个方面设计测试方案:硬件上针对GPS定位设计全天空与半天空的测试模式,测试其硬件连通性。针对CAN总线设计bench板模拟车机,以及针对V2X采取模块日志抓取的方式测试其连通性。软件上根据算法场景,分别测试前向碰撞、侧向碰撞与路口通行算法的仿真与实际效果,基于软硬件测试对固件整体性能进行分析,测试结果均符合预期。
基于V2X的碰撞预警与路口通行嵌入式固件的设计与实现
这是一篇关于碰撞预警,V2X,FreeRTOS,TTC,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为随着国民经济的不断增长,中国机动车保有量逐年提升。交通参与车辆的增多,导致交通事故频发、交通拥堵率提高,带来了环境污染、能源浪费等诸多问题。为解决此类问题,智能交通网联化的研究成为了近几年来的研究热点。实现智能汽车网联化的主要方式,是车载嵌入式固件通过自身通讯模组与平台或其他车辆进行通信,通讯模组可以通过4/5G或V2X等通信手段实现与外界的交互。V2X作为车辆间专用的短程快速通信手段,其效率与可靠性都优于其他通信方式。通过V2X通信获取周围环境中车辆与路边单元的数据信号,再通过运动学算法来分析驾驶风险,可以有效避免碰撞,增加路口通行效率,减少能源浪费。因此本文参考国内外研究现状,对基于V2X通信技术的碰撞预警与路口通行嵌入式固件进行了设计与实现,主要工作内容如下:首先,根据系统整体需求列举出系统设计所需要的关键技术:使用GPS定位技术实时获取车辆位置信息,使用CAN总线通信技术监测车辆行驶状态,使用V2X通信技术实现交通参与者的信息交互,以及使用FOTA远程升级技术实现系统的定期升级与维护。其次,分析了当前城市交通环境的特点,总结出碰撞预警与路口通行系统的整体软件需求,前向碰撞、侧向碰撞与信号灯路口三大场景下的需求用例,根据需求用例总结嵌入式软件内部需求,最后细化硬件以及性能层面上的具体需求。针对三种应用场景设计碰撞预警与路口通行算法。基于卡尔曼滤波方式改良时间阈值TTC算法,优化其实时性,使得计算效果更加准确,根据运动模型以及驾驶员反映时间设定TTC值。根据信号灯交替时间域,结合当前车速规划路口通行策略。针对需求设计碰撞预警与路口通行系统的软、硬件结构。根据硬件结构与芯片选型实现硬件设计,主控芯片MCU,与其他硬件模块之间的通信方式。软件上移植FreeRTOS操作系统构建应用层任务,分别实现数据采集、数据处理以及结果显示的功能,各个任务以及任务间通信:由通信模块任务获取其他交通参与者的数据信息,结合GPS任务、CAN总线任务以及Sensor模块任务采集到的自身车辆行驶数据,导入算法模块计算碰撞风险或规划通行策略,最终主任务将数据结果输出用户显示界面。最后,针对需求中的软件功能、硬件功能、算法与性能四个方面设计测试方案:硬件上针对GPS定位设计全天空与半天空的测试模式,测试其硬件连通性。针对CAN总线设计bench板模拟车机,以及针对V2X采取模块日志抓取的方式测试其连通性。软件上根据算法场景,分别测试前向碰撞、侧向碰撞与路口通行算法的仿真与实际效果,基于软硬件测试对固件整体性能进行分析,测试结果均符合预期。
基于V2X通信的智能车队纵向协同跟车系统研究
这是一篇关于智能车队,V2X,协同跟车,分层控制,模型预测控制,模糊PID的论文, 主要内容为随着智能驾驶技术的快速发展,人们对高效、安全的出行环境提出更高要求。车辆编队行驶作为智能交通领域的重要研究内容,对提高交通效率、保证行驶安全性有着重要意义。而对于V2X(Vehicle to Everything)通信技术的应用可以使得车辆之间进行超视距数据交互,为实现车队的协同控制提供新的思路。本文将V2X通信引入车队的控制中,对智能车辆纵向协同跟车系统进行研究和设计,主要研究内容如下:首先,搭建了协同跟车系统的软件及硬件架构。在使用V2X通信设备获取前车状态信息的基础上,设计了以激光雷达为感知设备、高性能工控机为决策单元和线控底盘车辆为执行机构的硬件架构。然后,融合智能车辆的感知、通信、决策和控制过程,基于ROS(Robot Operating System)设计了协同跟车系统的分布式节点软件架构,将系统分为数据采集模块、数据通信模块、协同决策模块和运动控制模块,并通过话题的形式实现各模块之间的数据传递。其次,建立了协同跟车系统的模型。利用车辆逆向动力学原理分别建立驱动、制动状况下的纵向动力学模型;设计车队纵向控制器为分层控制结构,上层控制器利用协同跟车算法计算期望加速度,下层控制器通过线控驱动和线控制动完成对车辆的控制;确定车队间距控制策略和信息拓扑结构,并以此建立车队状态空间模型。然后,设计了V2X通信延时下的协同跟车控制算法。通过对本车利用V2X通信获取前车状态过程产生的通信延时进行分析,设计了一种基于卡尔曼滤波原理的前车状态更新算法。通过预估前车状态真实值,计算和更新跟车过程中产生的速度误差和距离误差,并根据跟车误差计算结果,分别设计了基于MPC(Model Predictive Control)和自适应模糊PID(Proportion Integral Derivative)的跟车控制算法。通过CARSIM/SIMULINK联合仿真平台建立系统的仿真模型,并在不同的工况下对两种算法进行对比分析,仿真结果表明两种控制策略均可以使系统保持良好的跟车性能,系统在使用MPC控制下的跟车误差较小,但是在使用模糊PID控制下的跟车舒适性更好。最后,完成了系统的实车验证。选择模糊PID作为实车上层控制策略进行实验,结果表明系统的主要功能模块能够稳定工作,本文设计的基于V2X通信的协同跟车系统具有一定的准确性,能够基本实现智能车辆纵向跟驰功能。
基于V2X的智慧停车信息管理平台研究与设计
这是一篇关于V2X,智慧停车,车位预约,高精度定位,TOPSIS的论文, 主要内容为随着城市化进程的加快和汽车保有量的急剧增加,城市停车问题日渐突出。许多城市通过建设大量大型停车场来满足日常停车需求,然而,城市停车还面临的一个问题是如何快速找到空闲车位并高效地停车,造成这种问题的主要原因大概有两点:一是国内各停车场管理方式不同,企业无法统筹线下资源;二是国内大量停车场信息化程度不高,导致车主无法通过互联网来及时获取停车场与停车位的实时信息,没有精确的车位诱导,无法快速的找到符合自己要求的停车位。为了解决这些停车问题,论文提出了一种基于V2X(vehicle to X)的室外智慧停车解决方案,设计了智慧停车系统架构和停车信息推荐算法,并搭建了信息管理平台,实现了停车场和停车位信息的统一管理和发布,从而使车主能够实时查询附近的停车场和停车位信息,并实现车位预约、反向寻车以及在线付费等功能。首先,基于V2X通信的车位管理和高精度辅助定位方法,论文设计了一种室外智慧停车方案和系统架构。其中,通过搭建信息管理平台来建立智慧停车系统中各终端设备与平台之间的相互通信,实现了智慧停车应用中的基本功能。然后,论文重点研究设计了一种基于改进TOPSIS算法的最佳停车场和停车位推荐模型,对停车场和停车位的相关属性进行量化,再通过改进的TOPSIS算法计算各方案与理想方案的接近系数,以此来选择出最佳停车场中的最佳停车位。该模型从车主的角度出发,在预约车位之前为车主推荐满足个人意愿的停车场和停车位,使车主能够节省寻找车位时间,提高停车效率。最后,在实际测试中,论文对智慧停车应用各个功能进行测试和分析,验证了停车信息推荐模型的有效性和信息管理平台的可行性。
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