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現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 版權信息
- ISBN：9787568091978
- 條形碼：9787568091978 ; 978-7-5680-9197-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 本書特色
本書依托作者團隊承擔的國家重點研發計劃課題的相關研究成果，以智慧交通構建為背景對國內外車路協同現狀、應用場景、體系架構與發展方向進行詳細的總結及討論。在此基礎上，引出交通數據感知技術、V2X通信技術、大數據分析技術、智能管控技術等車路協同關鍵使能技術。其中感知技術對車路協同系統中多樣化感知設備的基本原理、應用場景及感知方案的優缺點進行歸類討論。V2X通信技術對車路協同系統中V2P、V2V、V2I原理及發展歷程進行梳理。結合不同通信技術的優缺點，對比討論不同V2X通信技術及在車路協同系統中的性能。大數據分析技術闡述大數據分析在車路協同中的精準服務、交通信息規劃及管控決策制定等應用。智能管控技術介紹面向不同應用時車路協同系統中采用的管控技術并結合現階段世界各國實際部署的應用案例，討論信息化對傳統交通系統中智能管控的賦能。
現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 內容簡介
智慧交通系統可以顯著改善交通運行效率，降低事故發生率并減少能源消耗。因此，隨著物聯網技術及車聯網技術的快速發展和廣泛應用，智慧交通系統的理論研究和實際部署受到了學術界和工業界的高度關注。作為實現智慧交通系統的核心技術，車路協同的研究和示范已經成為了未來世界各國在交通領域的戰略制高點。車路協同的研究和示范是未來世界各國在交通領域的戰略制高點。面向我國車路協同系統中交通數據感知難、異構網絡數據傳輸難、多源大數據分析難、交通智能管控決策難等核心挑戰，本書作者在總結國內外車路協同體系架構的基礎上，對交通數據感知技術、V2X通信技術、大數據分析技術、智能管控技術等車路協同關鍵使能技術及其應用進行討論。本書提出的方法、理論和技術將為推動車路協同技術的發展和落地示范應用提供技術參考。
現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 國內外車路協同現狀 1
1.1.1 國外研究現狀 1
1.1.2 國內研究現狀 3
1.2 車路協同應用場景 4
1.2.1 交通安全預警場景 4
1.2.2 交通信號燈場景 5
1.2.3 公交運營管理場景 6
1.2.4 自動駕駛場景 6
1.3 車路協同體系架構 7
1.3.1 美國 8
1.3.2 歐盟 9
1.3.3 日本 10
1.3.4 中國 12
1.4 車路協同感知技術 13
1.4.1 傳感器概述 13
1.4.2 傳感器融合 16
1.5 V2X通信技術 18
1.5.1 V2X概述 18
1.5.2 技術分類及演進 19
1.6 大數據分析技術 22
1.6.1 交通大數據戰略 22
1.6.2 大數據分析技術 25
1.6.3 交通大數據應用 26
1.7 智能管控技術 28
1.8 參考文獻 29
第2章 物聯網感知技術 32
2.1 行人檢測 32
2.1.1 引言 32
2.1.2 研究現狀 33
2.1.3 多傳感器數據融合 34
2.1.4 行人檢測系統集成與構建 36
2.1.5 基于多傳感器數據融合的行人檢測算法 39
2.1.6 實驗結果與分析 47
2.2 基于微波的車輛檢測 51
2.2.1 引言 51
2.2.2 研究現狀 52
2.2.3 車輛檢測基礎理論及系統設計 53
2.2.4 微波傳感器原理及車輛數據采集分析 55
2.2.5 雙檢測模塊協作式車輛檢測算法 57
2.2.6 實驗結果與分析 68
2.3 基于地磁的車流檢測 73
2.3.1 引言 74
2.3.2 研究現狀 74
2.3.3 地磁車輛檢測原理及其系統設計 75
2.3.4 地磁車輛檢測算法 77
2.3.5 實驗結果與分析 83
2.4 道路健康檢測 84
2.4.1 引言 85
2.4.2 研究現狀 85
2.4.3 振動傳感器道路健康檢測架構 86
2.4.4 道路裂縫檢測算法 88
2.4.5 實驗結果與分析 93
2.5 參考文獻 95
第3章 V2X通信技術 100
3.1 V2X通信技術及應用場景 100
3.1.1 V2X通信技術 100
3.1.2 車路協同技術應用 101
3.2 V2V 102
3.2.1 引言 102
3.2.2 研究現狀 103
3.2.3 系統模型 104
3.2.4 網絡性能分析 108
3.2.5 仿真結果與分析 114
3.3 V2I 117
3.3.1引言 118
3.3.2 研究現狀 119
3.3.3 系統模型 119
3.3.4 基于拍賣博弈的卸載機制 123
3.3.5 基于擁塞博弈的卸載機制 125
3.3.6 卸載潛力預測 127
3.3.7 仿真結果與分析 129
3.4 案例分析—車輛碰撞避免 132
3.4.1 應用V2V的追尾事故分級預警 132
3.4.2 應用V2I的交叉路口碰撞避免 137
3.5 參考文獻 145
第4章 大數據分析技術 150
4.1 大數據分析技術及應用場景 150
4.1.1 大數據信息采集 150
4.1.2 大數據分析平臺 150
4.1.3 大數據分析特征 151
4.1.4 大數據技術變革 152
4.2 應用實例——城市交通瓶頸識別 153
4.2.1 交通瓶頸識別技術 153
4.2.2 擁塞傳播圖及*大生成樹 156
4.2.3 交通瓶頸識別 158
4.2.4 仿真結果與分析 160
4.3 應用實例——交通擁塞成因分析 164
4.3.1 擁塞傳播 165
4.3.2 因果擁塞樹 167
4.3.3 擁塞成因識別 168
4.3.4 交通擁塞成因預測方法 170
4.3.5 仿真結果與分析 172
4.4 參考文獻 180
第5章 智能管控技術 183
5.1 智能管控技術及應用場景 183
5.1.1 智能管控技術 183
5.1.2 智能管控尺度 185
5.1.3 智能管控方式 186
5.1.4 智能管控事件 189
5.1.5 智能管控交通場景 191
5.2 宏觀管控分析 195
5.2.1 交通運行管理 195
5.2.2 特殊事件交通管理 196
5.2.3 單路口交通信號控制 197
5.2.4 干線交叉口信號聯動控制 198
5.2.5 區域交通信號控制 199
5.3 微觀管控分析 200
5.3.1 車輛行為決策 200
5.3.2 車輛控制決策 206
5.4 智能管控案例 207
5.4.1 宏觀控制案例 207
5.4.2 微觀控制案例 224
5.5 參考文獻 230
第6章 未來展望 233
6.1 車路協同發展 233
6.2 關鍵使能技術 236
6.3 參考文獻 238
第1章 緒論 1
1.1 國內外車路協同現狀 1
1.1.1 國外研究現狀 1
1.1.2 國內研究現狀 3
1.2 車路協同應用場景 4
1.2.1 交通安全預警場景 4
1.2.2 交通信號燈場景 5
1.2.3 公交運營管理場景 6
1.2.4 自動駕駛場景 6
1.3 車路協同體系架構 7
1.3.1 美國 8
1.3.2 歐盟 9
1.3.3 日本 10
1.3.4 中國 12
1.4 車路協同感知技術 13
1.4.1 傳感器概述 13
1.4.2 傳感器融合 16
1.5 V2X通信技術 18
1.5.1 V2X概述 18
1.5.2 技術分類及演進 19
1.6 大數據分析技術 22
1.6.1 交通大數據戰略 22
1.6.2 大數據分析技術 25
1.6.3 交通大數據應用 26
1.7 智能管控技術 28
1.8 參考文獻 29
第2章 物聯網感知技術 32
2.1 行人檢測 32
2.1.1 引言 32
2.1.2 研究現狀 33
2.1.3 多傳感器數據融合 34
2.1.4 行人檢測系統集成與構建 36
2.1.5 基于多傳感器數據融合的行人檢測算法 39
2.1.6 實驗結果與分析 47
2.2 基于微波的車輛檢測 51
2.2.1 引言 51
2.2.2 研究現狀 52
2.2.3 車輛檢測基礎理論及系統設計 53
2.2.4 微波傳感器原理及車輛數據采集分析 55
2.2.5 雙檢測模塊協作式車輛檢測算法 57
2.2.6 實驗結果與分析 68
2.3 基于地磁的車流檢測 73
2.3.1 引言 74
2.3.2 研究現狀 74
2.3.3 地磁車輛檢測原理及其系統設計 75
2.3.4 地磁車輛檢測算法 77
2.3.5 實驗結果與分析 83
2.4 道路健康檢測 84
2.4.1 引言 85
2.4.2 研究現狀 85
2.4.3 振動傳感器道路健康檢測架構 86
2.4.4 道路裂縫檢測算法 88
2.4.5 實驗結果與分析 93
2.5 參考文獻 95
第3章 V2X通信技術 100
3.1 V2X通信技術及應用場景 100
3.1.1 V2X通信技術 100
3.1.2 車路協同技術應用 101
3.2 V2V 102
3.2.1 引言 102
3.2.2 研究現狀 103
3.2.3 系統模型 104
3.2.4 網絡性能分析 108
3.2.5 仿真結果與分析 114
3.3 V2I 117
3.3.1引言 118
3.3.2 研究現狀 119
3.3.3 系統模型 119
3.3.4 基于拍賣博弈的卸載機制 123
3.3.5 基于擁塞博弈的卸載機制 125
3.3.6 卸載潛力預測 127
3.3.7 仿真結果與分析 129
3.4 案例分析—車輛碰撞避免 132
3.4.1 應用V2V的追尾事故分級預警 132
3.4.2 應用V2I的交叉路口碰撞避免 137
3.5 參考文獻 145
第4章 大數據分析技術 150
4.1 大數據分析技術及應用場景 150
4.1.1 大數據信息采集 150
4.1.2 大數據分析平臺 150
4.1.3 大數據分析特征 151
4.1.4 大數據技術變革 152
4.2 應用實例——城市交通瓶頸識別 153
4.2.1 交通瓶頸識別技術 153
4.2.2 擁塞傳播圖及*大生成樹 156
4.2.3 交通瓶頸識別 158
4.2.4 仿真結果與分析 160
4.3 應用實例——交通擁塞成因分析 164
4.3.1 擁塞傳播 165
4.3.2 因果擁塞樹 167
4.3.3 擁塞成因識別 168
4.3.4 交通擁塞成因預測方法 170
4.3.5 仿真結果與分析 172
4.4 參考文獻 180
第5章 智能管控技術 183
5.1 智能管控技術及應用場景 183
5.1.1 智能管控技術 183
5.1.2 智能管控尺度 185
5.1.3 智能管控方式 186
5.1.4 智能管控事件 189
5.1.5 智能管控交通場景 191
5.2 宏觀管控分析 195
5.2.1 交通運行管理 195
5.2.2 特殊事件交通管理 196
5.2.3 單路口交通信號控制 197
5.2.4 干線交叉口信號聯動控制 198
5.2.5 區域交通信號控制 199
5.3 微觀管控分析 200
5.3.1 車輛行為決策 200
5.3.2 車輛控制決策 206
5.4 智能管控案例 207
5.4.1 宏觀控制案例 207
5.4.2 微觀控制案例 224
5.5 參考文獻 230
第6章 未來展望 233
6.1 車路協同發展 233
6.2 關鍵使能技術 236
6.3 參考文獻 238
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現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 節選
得益于政策的大力支持，我國的車路協同研究發展迅速。2006年，《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)》等戰略性文件中，提出了要 “發展交通系統信息化和智能化技術，提高運輸能力和運輸效率，提升交通運營管理的技術水平”等目標，為我國智能車路協同系統的發展指明了方向。2011年，科技部在“863計劃”中設立智能車路關鍵技術研究項目，對車路協同技術的正式研究亦肇始于此。2016年，交通部陸續發布了《推動“互聯網+”便捷交通促進智能交通發展的實施方案》、《節能與新能源汽車發展技術路線圖》、《推進智慧交通發展行動計劃》等文件，確認了車路協同技術在未來交通發展歷程中的核心支撐地位。2017年，國務院發布了《十三五現代綜合交通運輸體系發展規劃》，其中明確指出要開展新一代國家交通控制網、建設智慧公路試點、示范推廣車路協同技術、應用智能車載設備建設智能路側設施等目標。2018年，工信部發布《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》，指出以融合發展為主線、推動形成深度融合的車聯網產業新生態，以車路協同相關技術助推安全、高效、綠色的交通出行服務。2019年7月，交通運輸部頒布《數字交通發展規劃綱要》，指出要推動自動駕駛與車路協同技術研發，開展專用測試場地建設。該《綱要》計劃到2025年，實現我國交通運輸基礎設施和運載裝備全要素、全周期的數字化升級，基本形成數字化采集體系和網絡化傳輸體系。2020年2月，發改委、工信部、交通部等11個部門聯合印發《智能汽車創新發展戰略》，再次明確到2025年，我國要實現以下目標：1)智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監管和網絡安全體系基本形成；2)智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展；3)車用無線通信網絡(LTE-V2X等)實現區域覆蓋；4)新一代車用無線通信網絡(5G-V2X)在部分城市、高速公路開展應用；5)高精度時空基準服務網絡實現全覆蓋。2021年，我國的車路協同及智慧公路的建設進程逐漸向測試和示范轉變。科技部、工信部及交通部分別發布了《交通領域科技創新中長期發展規劃綱要》、《“十四五”信息通信行業發展規劃》、《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案》。上述文件指明了促進智慧公路技術研發、測試和標準化，推進車聯網產業研發與跨行業融合，大力推進智慧公路發展與示范應用的發展方向和目標。
現代車路協同系統:從泛在感知到智能管控 作者簡介
惠一龍博士在車聯網、智能交通系統及無人駕駛領域發表期刊及國際會議學術論文40余篇（包括IEEE JSAC，IEEE IoT，IEEE/ACM ToN，IEEE TVT，IEEE TITS，IEEE TETC，IEEE Wireless Communications，IEEE Network等TOP期刊），共5篇文章入選了ESI高被引論文，出版車聯網英文專著《The Next Generation Vehicular Networks, Modeling, Algorithm and Applications》一部。獲得IEEE CyberSciTech2017及WiCon2016國際會議*佳論文獎。擔任IEEE Transactions on Vehicular Technology、Applied Energy、IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Network Science and Engineering、Sensors、China Communications及IEEE Access等通信及交通領域學術期刊的審稿人。
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