VII-車路協(xié)調(diào)技術(shù)

1、VII基本概念VII典型應(yīng)用思考英文文獻(xiàn)匯報(bào)VII基本概念VIIVehicle Infrastructure Integration車路協(xié)調(diào)（協(xié)同）技術(shù)IntelliDriveVII基本概念在西班牙馬德里舉行的第十屆World Congress(November 2003), 美國交通部(USDOT) 首先提出了一個(gè)新的概念，VII。狹義的車路協(xié)同主要指通過路側(cè)設(shè)備和車輛通過無線通信進(jìn)行信息交互(無車車信息交互)，實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)動(dòng)控制，交通信號(hào)控制或信息發(fā)布。廣義的車路協(xié)同系統(tǒng)包括基于交通參與者之間和交通參與者與交通基礎(chǔ)設(shè)施利用無線通信進(jìn)行信息交互(僅有車車間的通信或車路間的通信，或者既有車車間通

2、信又有車路間的通信)，從而實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)動(dòng)控制，交通信號(hào)的控制或信息發(fā)布。車路通訊車車通訊 車車通信的核心技術(shù)是多跳Ad Hoc通信，即車輛之間通過無線連接組成車輛自組織網(wǎng)絡(luò)。通過此網(wǎng)絡(luò)，在無線傳輸范圍內(nèi)的車輛可以直接進(jìn)行通信，相距較遠(yuǎn)的車輛也可以通過無線路由協(xié)議，廣播協(xié)議接收相應(yīng)信息。 車路通信是利用路側(cè)設(shè)備(Road-Side Unit，RSU)和車載設(shè)備(On-Board Unit， OBU)的通信。通過車路通信車載設(shè)備可以接收路側(cè)設(shè)備發(fā)出的安全警告信息，交通狀態(tài)信息，交通管理控制指令。VII基本概念基本分類VII基本概念 為Dedicated Short Range Communicati

3、ons（專用短程通信技術(shù)）的縮寫，是一個(gè)由IEEE 802.11標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)充的通訊協(xié)議。應(yīng)用的層面包括高速率的車輛之間以及車輛與5.9GHz（5.85-5.925千兆赫）波段的標(biāo)準(zhǔn)ITS路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間的資料數(shù)據(jù)交換。VII基本概念VII典型應(yīng)用VII典型應(yīng)用 路測(cè)設(shè)備和車載設(shè)備先后，設(shè)備協(xié)調(diào)，涉及各個(gè)廠家協(xié)調(diào)。 如何保證無線通訊在傳輸數(shù)據(jù)中保護(hù)車主姓名，年齡，車型等等。 普及率不高，技術(shù)并不成熟，目前國內(nèi)大部分地區(qū)并不了解。隱私匹配發(fā)展投資思考 投入設(shè)備數(shù)量多，規(guī)模大，安全，維護(hù)費(fèi)用高。 英文文獻(xiàn)匯報(bào)對(duì)于在線出行時(shí)間預(yù)測(cè)的一種對(duì)于在線出行時(shí)間預(yù)測(cè)的一種VII系統(tǒng)的綜合交通系統(tǒng)的綜合交通和通訊性能

4、評(píng)價(jià)和通訊性能評(píng)價(jià)這個(gè)提出的智能VII系統(tǒng)中，兩個(gè)人工智能（AI）范例，也就是人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和支持向量回歸（SVR），在目前出行時(shí)間和利用VII車輛的流量和密度的信息基礎(chǔ)上，決定未來出行時(shí)間。仿真軟件：PARAMICS和ns-2。 英文文獻(xiàn)匯報(bào)方法 在選擇好的測(cè)試網(wǎng)絡(luò)里，裝有微處理器和無線接口的路邊單元（RSUs）被假定放在高速公路上的每一個(gè)交叉道。VII的車輛能夠通過RSUs來通訊。VII系統(tǒng)設(shè)計(jì)用從單個(gè)VII車輛信息收集來的信息，比如時(shí)間戳和車輛位置，來識(shí)別宏觀的交通測(cè)量，比如交通密度，交通流，和出行時(shí)間段。 為了預(yù)測(cè)出行次數(shù)，下面的六個(gè)變量將被最初選出來作為出行時(shí)間作為時(shí)間步長(zhǎng)

5、的候補(bǔ)預(yù)測(cè)量 英文文獻(xiàn)匯報(bào)綜合模擬這篇論文里，PARAMICS被用來逼真地模擬選定好的測(cè)試網(wǎng)絡(luò)里的交通流。它的API也被用來不斷收集交通測(cè)量值并且同步控制指令和與ns-2的信息交換。另一方面，實(shí)時(shí)的車-車和車-路通訊，包括尋址，路徑選擇和安排解決方案，都在ns-2環(huán)境里被模擬著。尤其是每個(gè)ns-2回應(yīng)VII設(shè)備的固定節(jié)點(diǎn)（即一個(gè)RSU和一個(gè)控制器）都扮演者不同的功能比如數(shù)據(jù)收集，交換，加工，傳播。每一個(gè)PARAMICS里的車輛都被描繪成ns-2里的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)車輛進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，一個(gè)ID被分配給每個(gè)車輛。這個(gè)ID在它的網(wǎng)絡(luò)的生命循環(huán)中獨(dú)特地識(shí)別了車輛并追蹤它的移動(dòng)。一旦車輛退出這個(gè)高速公路網(wǎng)絡(luò)，它

6、的ID將被回收并儲(chǔ)存運(yùn)行時(shí)間。PARAMICS和ns-2運(yùn)行同步鎖住的步長(zhǎng)來同時(shí)模擬車輛的交通動(dòng)力和網(wǎng)絡(luò)通訊。 英文文獻(xiàn)匯報(bào)培養(yǎng)和測(cè)試VII-ANN和VII-SVR對(duì)出行時(shí)間預(yù)測(cè)模型ANN模型：向量（xi,yi），yi是目標(biāo)出行時(shí)間，xi是輸入向量，它包括三個(gè)前面提到的成員變量。輸入向量的維度僅僅為3，作者使用了多層正反饋（MLF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SVR模型：采用-SVR，目標(biāo)是找到預(yù)測(cè)函數(shù)，能夠優(yōu)化任何培養(yǎng)數(shù)據(jù)樣本的回歸超平面的最小距離。w, b, , and ，代表SVR函數(shù)里的系數(shù)，常量，和誤差項(xiàng)。 英文文獻(xiàn)匯報(bào)VII-ANN和VII-SVR模型的評(píng)價(jià)均方根誤差比例（RMSEP）；平均相對(duì)誤差（MRE）；平均絕對(duì)相對(duì)誤差（MARE）；標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)誤差偏差（SRE）；為了提供一個(gè)對(duì)比成熟的智能算法用來和提出的VII-ANN和VII-SVR模型相比較，提出瞬時(shí)算法。瞬時(shí)出行時(shí)間預(yù)測(cè)模型假設(shè)出行時(shí)間短期內(nèi)并不改變。 英文文獻(xiàn)匯報(bào) 英文文獻(xiàn)匯報(bào) 英文文獻(xiàn)匯報(bào)性能分析SVR算法的參數(shù)調(diào)整：網(wǎng)格搜索程序?qū)⒋_定最佳組合值，就是C= 28, = 24, and = 26。通訊性能：RSU接收到的每