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智能车路协同系统仿真理论与关键技术

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作者上官伟,柴琳果,蔡伯根

出版社中国科技出版传媒股份有限公司

ISBN9787030685728

出版时间2020-07

装帧平装

开本16开

定价160元

货号11083371

上书时间2024-12-24

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品相描述：全新
商品描述
作者简介
上官伟，博士，北京交通大学教授、博士生导师，运输自动化科学技术研究所副所长，中国指挥与控制学会智能指挥调度专业委员会委员，中国人工智能学会智能交通专业委员会委员，全国卫星导航应用专用计量测试技术委员会委员，民航机场群智慧运营重点实验室首席专家，北京交通大学学报副主编（学科领域主编），英国伦敦大学学院访问学者。主要从事道路交通、轨道交通、民航智慧交通等现代智能交通领域的科研教学、理论研究、技术创新和应用推广工作，是国内非常早从事智能车路协同领域研究的专家学者之一。主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、铁道部科技开发计划等***、省部级科研项目30余项；发表SCI/EI检索高水平论文200余篇，合作出版专著3部；申请发明专利和软件著作权登记60余项；入选2020年度交通运输青年科技英才，获詹天佑铁道科学技术青年奖；相关研究成果获得中国铁道学会科学技术奖一等奖、中国智能交通协会科学技术奖一等奖等省部级科技奖励8项。长期担任IEEE Transactionon ITS、Transportation Research Part B、交通运输工程学报、中国公路学报和IEEEIV、ITSC、TRB等重要国内外期刊和旗舰会议编委或审稿人。

  柴琳果，博士，北京交通大学讲师、硕士生导师。主要从事智能交通系统控制、智能车路协同系统仿真测试等领域的研究和教学工作。主持国家自然科学基金项目1项、国家重点研发计划子课题2项，作为核心骨干参加国家高技术研究发展计划（863计划）、国家自然科学基金铁道联合基金、中央某部门重点项目、北京市自然科学基金、民航重点实验室开放基金等10余项科研项目。发表SCI/EI论文20余篇，获发明专利和软件著作权10余项。

  蔡伯根，博士，北京交通大学教授、博士生导师，北京交通大学计算机与信息技术学院院长，IEEE高级会员，中国自动化学会理事，享国务院特殊津贴。致力于列车运行控制以及卫星导航在铁路领域的理论研究、技术创新和应用推广工作，是国内非常早从事基于卫星导航的列车控制领域研究的专家之一。主持和参加国家自然科学基金、国家重点研发计划、863计划等***、省部级科研项目40余项，在基于卫星导航的列车运行控制、多源信息融合、复杂系统建模仿真、故障诊断与可靠性评估等领域取得了一批创新研究成果，为国内铁路列车运行控制中首次采用卫星定位技术奠定了基础。发表学术论文200余篇，获发明专利10项、软件著作权39项，出版专著4部，获国家科技进步二等奖1项、中国铁道学会科技奖3项、詹天佑铁道科学技术奖1项、茅以升铁道科学技术奖1项，获评北京市优秀共产党员、铁道部电务专业中青年技术专家。

目录
第1章  概述 1
1.1  车路协同系统概述 1
1.2  车路协同系统仿真概述 2
1.2.1  车路协同系统面临的仿真问题 2
1.2.2  采用仿真研究车路协同系统的优势 3
1.2.3  车路协同系统仿真发展趋势 3
1.3  车路协同系统仿真与验证方法研究概况 4
1.3.1  多系统联合仿真方法 4
1.3.2  车路协同环境下的交通系统仿真方法 4
1.3.3  车路协同环境下的信息交互仿真方法 5
1.3.4  基于仿真的车路协同系统测试与验证评估 6
1.3.5  三维视景仿真研究现状 10
1.4  车路协同系统建模仿真理论研究概况 11
1.4.1  车路协同系统建模技术研究现状 11
1.4.2  车路协同系统仿真发展趋势 11
第2章  基于HLA的系统建模与仿真框架 13
2.1  车路协同系统多分辨率建模研究 13
2.1.1  多分辨率建模理论基础 13
2.1.2  车路协同系统多分辨率模型构建 18
2.1.3  车路协同系统多分辨率建模的基本方法 19
2.2  高层体系结构 23
2.2.1  高层体系结构的基本概念 23
2.2.2  HLA体系结构的优势 25
2.2.3  运行支撑框架介绍 26
2.2.4  基于HLA的仿真结构设计 27
2.3  基于HLA的车路协同多分辨率仿真平台构建技术 28
2.3.1  基于HLA的车路协同系统仿真联邦设计 28
2.3.2  基于HLA的车路协同仿真系统接口方案设计 31
第3章  车路协同仿真软件 34
3.1  交通仿真软件 34
3.1.1  Paramics 34
3.1.2  VISSIM 36
3.1.3  AIMSUN 37
3.1.4  TransModeler 38
3.1.5  其他交通仿真软件 40
3.1.6  主要交通仿真软件性能比较 40
3.2  信息交互通信仿真软件 41
3.2.1  NS2 41
3.2.2  OPNET Modeler 43
3.2.3  MATLAB 44
3.2.4  主流通信仿真软件的特点对比 45
3.2.5  其他通信仿真软件 45
3.3  视景模型构建仿真软件 47
3.3.1  Vega和VegaPrime 47
3.3.2  OpenGL 50
3.3.3  VTree 51
第4章  车路协同系统交通仿真技术 52
4.1  大规模仿真路网的快速构建技术 52
4.1.1  定义数据格式 52
4.1.2  生成路网文件 53
4.1.3  提取路网文件信息 53
4.2  车路协同系统交通仿真技术 55
4.2.1  微观交通流仿真模型技术 55
4.2.2  全时空交通信息提取与控制技术 55
4.2.3  多交叉口信号灯协同控制技术 56
4.3  车路协同条件下无信号交叉口控制仿真方法 56
4.3.1  无信号交叉口控制系统架构 56
4.3.2  基于车速引导的无信号交叉口优化控制方法 64
4.3.3  基于TdPN的无信号交叉口优化控制方法 70
第5章  车路协同系统信息交互仿真技术 79
5.1  OPNET与HLA联合仿真方法研究 80
5.1.1  OPNET网络仿真机制 81
5.1.2  信息交互仿真时间管理 81
5.1.3  OPNET建模接口设计 81
5.1.4  OPNET模型节点构建 82
5.1.5  OPNET仿真的信道接入协议 83
5.1.6  OPNET仿真的路由协议 83
5.2  基于车辆位置的分簇优化路由协议 84
5.2.1  基于车辆位置的分簇优化方法 84
5.2.2  基于车辆位置的分簇优化路由协议 86
5.2.3  分簇优化路由协议仿真结果 88
5.2.4  分簇优化算法性能仿真分析及比较 90
5.3  MAC层信道接入协议的优化 91
5.3.1  MAC层信道接入协议研究 91
5.3.2  MAC层握手机制优化过程 92
5.3.3  改进的ODCF退避算法 94
5.3.4  仿真验证场景的建立 97
5.3.5  不同车辆密度的仿真结果 99
5.3.6  不同传输距离的仿真结果 100
5.3.7  不同行驶速度的仿真结果 101
5.4  多通信模式竞争机制 103
5.4.1  多种通信模式研究 103
5.4.2  基于神经网络的通信模式竞争机制 105
5.4.3  LMS学习算法研究过程 107
5.4.4  多模式竞争机制仿真结果 109
5.4.5  多模式竞争机制的验证及分析 112
第6章  车路协同系统视景模型构建 114
6.1  车路协同视景仿真结构 114
6.2  车路协同系统典型场景建模及其关键技术 115
6.2.1  车路系统典型场景建模 115
6.2.2  5DT数据手套概述及应用 117
6.2.3  VM-i三维姿态传感器概述及应用 122
6.2.4  视景仿真DMI设计 124
6.2.5  LOD模型简化技术 127
6.3  车路协同系统可视化视景仿真平台的设计与实现 129
6.3.1  仿真平台的数据支撑 129
6.3.2  视景仿真平台模型组织方法 130
6.3.3  仿真平台交通流模型的构建 130
6.3.4  交互式视景仿真平台的实现机制 134
6.3.5  交互式视景仿真平台测试 141
第7章  车辆行为控制方法研究 146
7.1  车辆行为误差研究 146
7.1.1  车辆位置误差模型 146
7.1.2  通信性能误差模型 148
7.1.3  车载传感器误差运行机制 150
7.2  车辆危险场景生成及预警方法 152
7.2.1  危险场景生成方法 152
7.2.2  危险车辆预警方法 156
7.3  基于平台的关键指标参数测试 158
7.3.1  测试平台框架 158
7.3.2  关键指标测试方法及结果分析 162
第8章  车路协同系统测试方法 166
8.1  系统测试需求分析 166
8.1.1  提取I-VICS功能特征的必要性 166
8.1.2  I-VICS功能特征的划分与定义原则 167
8.1.3  I-VICS功能特征的描述格式 169
8.2  典型应用场景仿真方法及设计 169
8.2.1  路段典型试验场景 170
8.2.2  交叉口典型试验场景 172
8.2.3  其他典型场景 176
8.2.4  系统测试内容设计 178
8.2.5  系统功能特征设计 178
8.3  系统测试案例的设计 179
8.3.1  测试案例的设计思路 180
8.3.2  测试案例的设计方法 180
8.4  系统测试序列自动生成及优化方法 181
8.4.1  基于时间自动机的测试序列获取方法 181
8.4.2  基于遗传优化的测试序列获取方法 183
8.4.3  基于蚁群优化的测试序列获取方法 183
8.4.4  基于萤火虫算法的测试序列获取方法 185
8.4.5  基于萤火虫-免疫算法的测试序列获取及优化方法 186
8.5  车路协同系统测试序列生成及优化实例 192
8.5.1  车路协同系统测试软件的序列生成 192
8.5.2  车路协同系统测试软件的序列优化 194
第9章  车路协同系统验证评估方法 196
9.1  评价指标体系及其标准化方法 196
9.1.1  评价指标体系的建立 196
9.1.2  评价指标筛选方法 197
9.1.3  评价指标的标准化 198
9.2  综合评价指标权重确定 199
9.2.1  层次分析法简介 199
9.2.2  层次分析法的基本原理 200
9.2.3  层次分析法的模型和步骤 200
9.3  评价方法的建立 206
9.3.1  灰色系统理论 207
9.3.2  灰色关联度分析的模型和步骤 207
9.4  车路协同系统验证评估案例 211
9.4.1  确定评价指标体系 211
9.4.2  综合评价指标权重确定 214
9.4.3  建立评价模型 216
9.4.4  车路协同车辆所占比例对交通评价参数的影响 217
9.4.5  评价结果分析 222
第10章  车路协同系统仿真实例 223
10.1  平台概述 223
10.1.1  模块构成 224
10.1.2  软件架构设计 225
10.1.3  软件接口实现 226
10.1.4  平台测试流程 228
10.2  仿真系统联邦成员功能 230
10.2.1  交通仿真联邦 230
10.2.2  信息交互联邦 230
10.2.3  三维视景联邦 231
10.2.4  测试序列联邦 232
10.2.5  验证评估联邦 234
10.3  仿真实现与测试分析 237
10.3.1  仿真试验准备工作 237
10.3.2  仿真试验步骤 238
10.3.3  仿真试验评估 241
10.4  总结 243
参考文献 245

内容摘要

    第1章概  述

    本章对车路协同系统进行了概述，基于当今交通系统面临的一系列问题，提出了车路协同系统仿真概念，并对车路协同系统仿真与验证、系统建模仿真的研究概况进行简单概述。

    1．1车路协同系统概述

  车路协同系统(intelligent vehicle infrastructure cooperat~‘'vre system，I．VIC：s)是智能交通发展到车车、车路协同阶段的一种衍生系统，其主要强调车车、车路之间的信息交互，从而提高车辆运行效率，保障车辆安全。根据概念来分类，车路协同系统分为广义和狭义两种。广义的车路协同系统是基于信息处理技术、定位导航技术、通信技术、电子传感技术、数据挖掘技术、人工技术等相关技术，来获取车辆和道路信息，通过出行者、车载单元和路侧单元之间进行的实时、高效和双向的实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展对车辆主动安全控制和道路协同管理，为交通参与者提供全时空、可靠的交通信息，达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目的，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统，如图1．1所示。

  狭义的车路协同系统主要指通过路侧设备和无线通信设备进行信息交互(无车车信息交互)，以实现对车辆运动的控制、交通信号的控制及信息发布。

  从系统的角度，车路协同系统可分为车载和路侧两大子系统。车载子系统主要由车载信息获取、车载通信、车载警示与控制子系统组成。路侧子系统由路侧信息获取、路侧通信、交通控制与信息发布等子系统组成。车车通信、车路通信技术是车路协同系统的核心。

    本书主要参考，“义车路协同系统，根据信息交互的模式和对象，可将车路协同系统分为以下三类。

    (1)基于车车信息交互(vehicle to vehicle，V2V)的车路协同系统。这种系统主要面向无路侧设备信息交互的交通环境，通过车车间的信息交互实现对车辆的协同控制，达到保障安全和提高通行效率的目的。例如，基于车车通信，实现对车辆队列行驶的协同控制：基于车车通信的协同跟随；基于车车通信的危险状态信息传播等。这种系统的灵活性较大，但由于车辆与路侧没有信息交互，因此在信号控制交叉口的交通环境下，无法实现对信号与车辆运动之间的协调。

    (2)基于车路信息交互(vehicle t0 infrastructtJre，V2I)的车路协同系统。在这种系统中，带有路侧设备附件的车辆通过无线通信系统与路侧设备交互信息。路侧设备可作为中央控制器协调邻域内所有车辆的运动。信号交叉口的协同控制是这类系统的典型应用之一。一方面，路侧设备通过附近车辆传递来的信息作为交通信号调整的基础；另一方面，路侧设备根据交通信号的控制策略、附近车辆的运动状态和路侧系统检测到的其他信息，给车辆发出警示信息或控制信息。但这一系统由于受到路侧设备安装密度等限制，多适用于信号控制交叉口等交通环境，使用灵活性较差。

    (3)基于车车与车路信息交互(V2V&V2I)的车路协同系统。通过车车与车路间的信息交互实现车辆间的协同控制，达到保障安全和提高通行效率的目的。信号交叉口的协同控制是这类系统的典型应用之一。一方面，路侧设备通过附近车辆传递来的信息作为交通信号调整的基础：另一方面，路侧设备根据交通信号的控制策略、附近车辆的运动状态和路侧系统检测到的其他信息，给车辆发出警示信息或控制信息。

    1．2车路协同系统仿真概述1．2．1  车路协同系统面临的仿真问题

    

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