面向qos的連續(xù)臨界區(qū)無人車協(xié)同調(diào)度機制研究

1、摘要摘要智能交通系統(tǒng)（ITS）是未來智慧城市的重要組成部分，而各類智能車輛則將成為提供智能社會服務(wù)的移動載體。基于不斷發(fā)展的環(huán)境感知、自動控制、通信網(wǎng)絡(luò)等支撐技術(shù)，以智能化為主要特征的車輛無人駕駛技術(shù)近年來受到了廣泛的關(guān)注，現(xiàn)已日益成熟并開始進入現(xiàn)實生活。隨著智能交通系統(tǒng)向著協(xié)同式智能交通系統(tǒng)（CITS）方向發(fā)展，面向服務(wù)的多無人車自主協(xié)同問題已經(jīng)成為CITS領(lǐng)域中需重點研究的關(guān)鍵問題。論文依托國家自然科學(xué)基金面上項目和中央高?；A(chǔ)研究

2、基金的支持，以模型抽象、機制研究、策略設(shè)計、仿真驗證相結(jié)合的方式，重點研究了在多車道交叉路口的、面向服務(wù)質(zhì)量的異構(gòu)多無人車自主協(xié)同問題。在分析面向服務(wù)和預(yù)約的多無人車協(xié)同過程與特征之后，本文首先在“時空服務(wù)”域以信息、物理相融合的方式研究并建立了交通對象模型，主要包括交叉路口、臨界區(qū)、帶有位置與速度約束的車道以及四輪無人車的物理模型、動力學(xué)模型、服務(wù)屬性、統(tǒng)一的動作模型與狀態(tài)模型等。進而，基于對無人車時空域沖突的分析，設(shè)計了車車、車臨界

3、區(qū)域空間距離到時間距離的轉(zhuǎn)換模型，并進一步研究給出了無人車的全局延遲計算模型，以實現(xiàn)對阻塞的預(yù)先判斷。在上述基礎(chǔ)上，研究了面向預(yù)約的連續(xù)臨界區(qū)車輛調(diào)度過程，實現(xiàn)了基于車輛到達時間的調(diào)度算法，并進一步研究、提出了基于動態(tài)車輛優(yōu)先級管理的無人車調(diào)度算法。最后，在基于所開發(fā)的交通參數(shù)可定制的多無人車協(xié)同調(diào)度仿真軟件QoSCITSv2.0中實現(xiàn)了本文所研究、提出的所有模型與算法?；谠摲抡孳浖?，設(shè)計了一組典型的實驗對所研究模型的正確性以及算法的

4、效能進行了場景化驗證與評估。不同參數(shù)環(huán)境下的實驗結(jié)果表明，論文所研究、設(shè)計的模型可有效地刻畫智能交通系統(tǒng)，所設(shè)計的調(diào)度算法可將具有緊急服務(wù)屬性的車輛的通行效率提升3~6倍，對中優(yōu)先級車輛的通行效率有1~4倍的性能提升。并且，通過實驗進一步分析、歸納了不同交通參數(shù)對所研究算法性能的影響，為自適應(yīng)交通流調(diào)度和全局交通優(yōu)化研究提供了量化依據(jù)。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)、交叉路口、無人車、服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)先級、多車協(xié)同、連續(xù)臨界區(qū)I西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論

5、文mechanismsisalsostudiedsummarizedthroughexperimentswhichprovidesquantitativebasisftheresearchonselfadaptationtrafficflowsschedulingadaptiveoptimizationoftransptation.Keywds：IntelligentTransptationSystem(ITS)intersection