基于车路协同的双向两车道超车预警系统设计

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时间:2019-03-09

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1、分类号:TP3910710-2015224006专业硕士学位论文基于车路协同的双向两车道超车预警系统设计王瑞导师姓名职称惠飞副教授专业学位类别申请学位类别工程硕士计算机技术及领域名称论文提交日期2018年4月2日论文答辩日期2018年6月3日学位授予单位长安大学DesignofBi-directionalTwo-laneOvertakingWarningSystembasedonCooperativeVehicleInfrastructureADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandid

2、ate:WangRuiSupervisor:Asso.Prof.HuiFeiChang’anUniversity,Xi’an,China摘要超车是车辆在道路行驶过程中十分普遍的行为,然而因超车引起的交通事故却不容小觑,尤其是对于在双向两车道公路上行驶的车辆,借道超车时容易与对向车道车辆发生碰撞导致交通事故。车路协同系统采用无线通信和信息采集等技术,能够实现车路动态实时信息交互,从而为超车预警系统的研究带来新的方向。本文基于车路协同系统技术,对双车道超车过程深入研究,建立了双车道超车过程中的超车时间、安全超车距离预估模型,并基于该预估模型

3、建立了超车预警模型,设计实现了基于车路协同技术的超车预警系统。论文主要工作如下:首先研究分析了车路协同系统组成结构和相关技术,对双车道超车行为过程进行研究,总结了常见的超车事故原因及预警措施,并由此分析得出超车预警系统需求,建立基于车路协同的超车预警系统框架。其次通过分析常见的超车模型,对比其在超车预警方面的优缺点,建立了关于超车时间和最小安全距离的数学模型,通过仿真验证模型正确性;基于超车时间和最小安全距离对实际超车过程中的超车时间、超车距离、跟车距离等划分了危险等级标准;建立了基于危险等级的超车预警模型。然后在上述研究的基础上,基于

4、模块化设计思想,设计实现了集车辆信息采集、车路信息传输和Android车载终端为一体的车辆超车预警原型系统。最后,构建了车路协同环境下的双车道超车测试场景,对本文设计的超车预警模型进行准确性测试,并对系统的各模块性能和整体功能进行测试分析。试验结果表明,本文建立的双车道超车模型计算的超车时间和安全距离值比较符合实际情形,超车时间平均误差为1.2s,超车距离平均误差为3.6m。本文设计的基于车路协同的超车预警系统的平均警示响应率可达97%,具有较高的可靠性,系统总体建议的正确率达到92.6%,误警率为6.2%,错警率为1.2%,具有较高的

5、准确度。因此可以认为本文系统能够比较准确的为双车道上车辆危险超车行为提供预警建议,满足实际应用需求。关键词:车路协同,超车预警,超车时间,安全距离iAbstractOvertakingisaverycommonbehaviorinthecourseofdrivingontheroad.However,trafficaccidentscausedbyovertakingcannotbeunderestimated,especiallyforvehiclesdrivingontwo-waytwo-laneroads,whichcaneasi

6、lyoccurwhenthevehiclepassesthroughtheoppositelane.IntelligentVehicleInfrastructureCooperativeSystemsadoptsthelatestwirelesscommunicationtechnologyandanewgenerationofInternettechnology,andcanrealizethedynamicreal-timeinformationexchangeoftheroads,thusbringinganewdirection

7、fortheresearchofovertakingwarningsystems.Basedonthevehicle-roadcoordinationtechnology,thispaperdeeplystudiesthetwo-laneovertakingprocess,establishestheovertakingtimeandsafetyovertakingdistanceestimationmodelintheprocessoftwo-laneovertaking,andbuildsanovertakingwarningmod

8、elbasedonthispredictionmodel,andfinallydesignsandimplementsanovertakingwarningsystembasedonvehicle-road

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