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汽車協同駕駛中的專用短程計算機通信與輔助控制研究

發布時間:2019-03-23 17:50 論文編輯:lgg 價格: 所屬欄目:計算機論文 關鍵詞: 協同駕駛計算機通信輔助控制

本文是一篇計算機論文,計算機的應用在中國越來越普遍,改革開放以後,中國計算機用戶的數量不斷攀升,應用水平不斷提高,特别是互聯網、通信、多媒體等領域的應用取得了不錯的成績。

本文是一篇計算機論文,計算機的應用在中國越來越普遍,改革開放以後,中國計算機用戶的數量不斷攀升,應用水平不斷提高,特别是互聯網、通信、多媒體等領域的應用取得了不錯的成績。(以上内容來自百度百科)今天為大家推薦一篇計算機論文,供大家參考。
 
第 1 章 緒論
 
1.1 研究背景與意義
自十九世紀末人類發明現代汽車以來,經過一個多世紀的發展,汽車已融入人們生活的諸多方面。汽車在給人們出行帶來方便的同時,也帶來了道路擁堵、交通事故和能源浪費等問題。伴随電子信息技術、自動控制技術和移動互聯技術的快速發展,汽車也逐步向智能化和網聯化方向邁進。如圖 1.1 所示,以實現“人、車、路”高效協作為目标的智能交通系統(Intelligent Transportation System, ITS)能夠實現相鄰交通參與者之間實時動力學信息的交互,達到對車輛行駛狀态進行實時、準确的控制,從而使車輛行駛的安全性和效率得到提高,有效改善了道路擁堵、交通事故和能源浪費等問題[1,2,3]。該系統的體系結構和部分應用如圖 1.2 所示。ITS 的具體實施促使交通應用對聯網和數據的需求激增,因此要求無線網絡通信應具備更高的吞吐量和更低的時延特性。總之,信息在道路交通參與者間的有效共享和交互是實現 ITS 的首要前提。車聯網滿足了城市道路交通環境對安全、高效、智能的需求,該技術以車内網和車際網為基礎,按照一定的通信協議标準,實現車與車,車與道路交通基礎設施以及車與行人之間的無線互聯和信息共享功能,是能夠實現道路交通智能化、網聯化的新型網絡,是物聯網技術在交通系統領域的典型應用。然而,車聯網的應用環境存在車輛拓撲結構、密度頻繁變化,無線通信易受電磁幹擾影響的缺陷,上述缺陷導緻了無線通信信号失真、通信時延和系統誤碼率高等問題,對保證通信和數據交互的準确性和實時性帶來了極大的挑戰。
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1.2 國内外研究現狀
目前,關于車聯網環境下的汽車協同駕駛技術的研究已取得了豐富成果,研究側重點也各有不同,但是關于車聯網中的專用短程通信技術,汽車輔助控制中的 CACC 技術和 CCA 技術等方面的研究卻始終占據着最重要的部分。本章分别就這幾個方面,對已有的研究進展和成果進行了回顧和總結,為本文其他章節的研究提供參考。DSRC 是一種高效的無線網絡通信技術,能夠在一定範圍内支持高速移動物體之間的信息共享和交互[22]。西方發達國家關于 DSRC 協議的研究起步較早,其中以美國、歐洲和日本的協議标準最具代表性。主流的有美國的 ASTM/IEEE,歐洲的 CEN/TC278 和日本的 ARIBT75,它們之間的頻譜結構各不相同,通信頻段分别為 5.9GHz、5.8GHz 和700MHz。美國聯邦通信委員會(Federal Communication Commission, FCC)于 1999 年制定了專門用于車路協同系統的 DSRC 标準,在 5.9GHz 中為其分配了 75MHz 頻段用于通信,并采用時分多址與主動應答器方式作為通信協議。作為 WAVE 協議的前身,DSRC 協議由于與其他主流标準協議物理層不同,技術性能不占優,所以 IEEE 于 2004 年成立了802.11p 工作組,并着手制定 WAVE 協議。為使該協議能夠适應高速移動的應用環境,IEEE 借鑒了 IEEE 802.11 協議标準,并于 2010 年 7 月正式發布了 IEEE 802.11p 協議标準 。 該協 議标 準 的物 理 層采 用了 正 交頻 分 複用 (Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing, OFDM)技術,逐漸形成了以 IEEE 802.11p 和 IEEE 1609 協議簇為基礎的WAVE 标準。此外,由于最初 IEEE 僅在 802.11 協議标準框架内進行了簡單修改,并未滿足車聯網環境下的具體應用,所以通過将原有802.11p涵蓋的内容拆分為IEEE802.11p和 IEEE 1609 協議簇等兩部分滿足了實際需要[23]。
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第 2 章 基于改進 NLMS 自适應濾波器的 DSRC 系統濾波時延補償方法
 
2.1 引言
車聯網能夠實現相鄰交通參與者之間實時動力學信息的交互,通過車輛控制層達到對車輛行駛狀态進行實時、準确的控制,從而使車輛行駛的安全性和效率得到提高,有效改善了道路擁堵、交通事故和能源浪費等問題。目前,DSRC 系統由于具有成本低、易于部署等特點,已被廣泛研究并逐步用于 V2V 和 V2I 通信。自适應濾波器由于能夠在對信号和噪聲的先驗統計知識知之甚少的前提下,就能夠通過簡單的結構實現對自适應濾波系統參數的自動調整,從含有噪聲的數據中提取感興趣的、接近期望的信息,因此被廣泛應用于信号處理[50]。關于 DSRC 技術的研究得到了學術界的充分重視,并取得了豐富的成果。目前,針對 DSRC 的研究主要集中在傳統無線網絡頻譜對 DSRC 安全應用性能的影響[51]、DSRC車載網絡廣播安全關鍵應用機制[52]和 DSRC 無線傳輸性能等方面[53],但是對 DSRC 系統信号受電磁幹擾影響失真的問題,以及 DSRC 通信信号由于降噪處理等因素造成的時延問題缺乏足夠的研究。此外,針對提高 DSRC 系統通信質量的研究主要集中于 V2I 場景,對具有快速移動、快速連接/斷開特點的 V2V 場景研究尚且不足[54,55]。
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2.2 專用短程通信(DSRC)協議
DSRC 協議是 ITS 中最重要的基礎通信協議之一,是實現車聯網無線通信的關鍵技術。該協議是一種基于射頻識别(Radio FrequencyIdentification,RFID)技術的,以實現無線短程通信和保證信息安全可靠傳輸為目标的新興通信技術。該協議支持點對點和點對多點的通信,并借助 5.8GHz 或 915MHz 無線電雙向傳輸信息,實現車和道路交通基礎設施的有機互聯。目前,西方發達國家形成了以美國 ASTM/IEEE、歐洲 CEN/TC278 和日本ISO/TC204為主的标準化體系。我國于本世紀初正式頒布了GB/T20851-2007标準,推動了我國在該領域的發展。DSRC 技術在保證通信鍊路低時延,高可靠的前提下,能夠實現高速的數據傳輸,可以在 V2V 之間,V2I 之間實現信息的共享和交互,是專門用于車聯網的無線通信技術。由于該技術擁有較低的通信延遲和較高的傳輸速率,所以被廣泛用于 ITS 的安全應用和電子收費系統等方面。DSRC 技術與 Wi-Fi 和蜂窩移動網絡相比,在車聯網應用方面具有很多的優點。雖然 DSRC 與 WiMAX 有着相似的功能,但是在資源開銷和部署等方面有着 WiMAX 無可比拟的優勢。表 2.1 比較了 DSRC 與 Wi-Fi、WiMAX 和蜂窩移動網絡的各項指标。
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第3 章 基于MU-MIMO 波束賦形的 WAVE 系統誤碼率優化方法....41
3.1 引言.......41
3.2 車載環境無線接入(WAVE).....42
3.3 IEEE802.11P與 IEEE802.11AC協議特性比較.........50
3.4 MU-MIMO 波束賦形在 WAVE 中的應用........54
3.5 實驗與分析....61
3.6 本章小結........66
第 4 章 基于改進 CAS 算法的 CACC 系統控制性能優化.......69
4.1 引言.......69
4.2 協同自适應巡航控制(CACC)系統...........70
4.3 PID 控制器....72
4.4 改進的混沌蟻群(CAS)算法....74
4.5 基于改進 CAS 算法的 CACC 系統 PID 控制器優化方法.........78
4.6 實驗與分析....81
4.7 本章小結........86
第 5 章 基于改進 PSO 算法的 CCA 系統控制性能優化..........87
5.1 引言.......87
5.2 協同碰撞避免(CCA)系統........88
5.3 改進的粒子群(PSO)算法.........89
 
第 5 章 基于改進 PSO 算法的 CCA 系統控制性能優化
 
5.1 引言
随着汽車數量的飛速增長,交通事故也不斷增加,研究提高行車安全的方法具有重要的意義。CA 系統作為一種能夠減少交通事故發生的汽車主動安全技術,在減少前向碰撞和追尾事故中扮演着重要角色[123]。V2V 通信技術的産生使車輛間實時動力學數據的交互成為可能,将 V2V 技術與 CA 系統相結合産生的 CCA 系統,由于能夠通過 V2V技術改善對危險探測的精度,所以可以有效提高 CA 系統的準确性[124]。由于 PID 控制器具有結構簡單、工作可靠和調整方便的特點,将其引入 CCA 系統的控制層具有很強的實用性[125]。PID 控制器優化問題是一個典型的多目标優化問題,由于進化算法是具有高魯棒性和廣泛适用性特點的全局優化算法,所以将其應用于 PID 控制器參數整定能夠有效提高優化效率。将 PID 控制器依據具體使用環境進行優化是研究的重點。CCA 技術作為一種能夠輔助駕駛員有效避免碰撞事故發生的技術,已經成為汽車安全駕駛領域的研究熱點,并取得了豐富的成果。目前,關于該技術的研究主要集中在傳統 CA 技術與 CACC 技術的結合,以及針對城市道路特殊路況的汽車碰撞避免等方面,上述研究在 V2V 通信和多傳感器信息融合的基礎上,有效提高了碰撞避免的準确性[126,127,128]。雖然 CCA 系統的車輛碰撞避免與避碰路徑規劃功能已基本實現,但是對于車輛在實現上述功能時的穩定性、舒适性等方面的研究尚顯不足。此外,針對引入 CCA系統控制層的 PID 控制器參數整定的研究,由于常用的遺傳算法存在易早熟、穩定性差的缺陷,所以不能得到理想的 PID 控制器參數整定結果,影響了 CCA 系統控制層的控制性能。為解決上述問題,本章提出了基于改進 PSO 算法的 PID 控制器參數整定方法。從豐富粒子群多樣性和避免算法陷入局部最優兩方面出發,實現對 PSO 算法綜合性能的提高。為了證明基于改進 PSO 算法的 PID 控制器參數整定方法,能夠有效改善 CCA系統控制層的控制性能,本章分别對 PID 控制器參數整定前後的 CCA 系統控制層控制性能進行了測試。實驗結果表明,上述方法能夠有效提高 CCA 系統在實現碰撞避免功能時的穩定性和舒适性。
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