检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第16期59卷 187-195页

作者：郭迎梁睿琳王润民长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室西安710018

针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天条件下捕获图像质量较低,造成目标检测算法精度下降的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)图像增强的跨域自适应雾天目标检测方法。构建一个端到端目标检测网络,融合... 详细信息

针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天条件下捕获图像质量较低,造成目标检测算法精度下降的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)图像增强的跨域自适应雾天目标检测方法。构建一个端到端目标检测网络,融合数字图像处理技术(digital image processing,DIP)和CNN的自适应图像增强模块,通过小型CNN参数预测器自适应学习增强参数,提升雾天图像质量;进一步地,将多尺度领域自适应(domain adaptive,DA)模块与YOLOv4主干网络相连,通过对抗训练减少由雾天造成的领域差异,提高雾天目标检测精度。在训练阶段,所提方法以端到端的方式学习CNN、DA模块以及YOLOv4,而在目标检测阶段将移除CNN及DA模块,仅使用预训练权重在正常天气和雾天天气自适应地检测图像,不会增加原有网络复杂性,从而保证自动驾驶车辆的实时性要求。在公开数据集Foggy Cityscapes上的实验表明,采用所提方法使雾天图像质量显著增强,目标检测平均精度提升了10.4%,有效提升了雾天条件下自动驾驶车辆对目标的识别能力。

关键词：自动驾驶目标检测图像增强卷积神经网络(CNN) 领域自适应 YOLOv4

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网联交叉口信号-车辆轨迹协同优化控制方法

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汽车工程 2021年第11期43卷 1577-1586页

作者：赵祥模张心睿王润民徐志刚凡海金长安大学信息工程学院西安710064 长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室西安710018

为了提升网联交叉口车辆通行效率与燃油经济性,设计了一种网联信控交叉口协同控制应用场景,提出了一种分层解耦式网联交叉口信号-车辆轨迹协同优化控制方法,其中顶层采用“作业调度”和遗传算法以最小化交叉口平均旅行时间延误为优化目... 详细信息

为了提升网联交叉口车辆通行效率与燃油经济性,设计了一种网联信控交叉口协同控制应用场景,提出了一种分层解耦式网联交叉口信号-车辆轨迹协同优化控制方法,其中顶层采用“作业调度”和遗传算法以最小化交叉口平均旅行时间延误为优化目标实现信号配时与相序优化;底层结合最优配时结果,采用分段优化方法以最小化平均燃油消耗为优化目标实现车辆轨迹优化。仿真结果表明,本文中提出的协同控制方法在交叉口车流量均衡与不均衡、低密度和高密度工况下,均可以有效提升交叉口通行效率和燃油经济性;提出方法效果随最小绿灯时长的减小、V2X通信范围的增加而更加显著,综合考虑交通公平性和建设成本等因素,提出的网联信控交叉口协同控制系统最小绿灯时长应设置为5 s,有效V2X通信范围设置为800 m。

关键词：智能网联汽车信控交叉口协同控制分层解耦平均旅行时间延误燃油经济性

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一种兼顾用户满意度与传输效率的车联网网络选择策略

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西安交通大学学报 2020年第10期54卷 9-16页

作者：刘鑫一庞继龙赵祥模侯俊马峻岩长安大学信息工程学院西安710064 长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室西安710064

针对车联网终端的不同业务在异构网络环境下进行优化调度的问题,提出了一种兼顾用户满意度与传输效率的车联网网络选择策略。首先分析了不同的效用函数权值系数、发射功率及体验函数灵敏度因子对各网络满意度效用函数的影响,发现:当权... 详细信息

针对车联网终端的不同业务在异构网络环境下进行优化调度的问题,提出了一种兼顾用户满意度与传输效率的车联网网络选择策略。首先分析了不同的效用函数权值系数、发射功率及体验函数灵敏度因子对各网络满意度效用函数的影响,发现:当权值系数较大时,获得的满意度效用函数值也越大;在有限功率范围内,当发射功率不断增大时,起初满意度效用函数值相应地随之急剧增大,随后增加速率减缓,最终函数值趋于稳定;当体验函数灵敏度因子的值越大时,对应的曲线斜率越大,也即灵敏度越高,函数值随着发射功率的变化而变化得更快。然后,应用凸优化的方法求解各网络满意度效用函数的最大值。最后,选用3种具有代表性网络作为研究对象,进行仿真实验。实验结果表明,与基于发射功率的网络选择策略和基于传输速率的网络选择策略相比,所提策略的效用函数最大值分别是前两者的1.08倍和6.5倍,证明是一种高效可靠的网络选择策略。

关键词：车联网凸优化网络选择用户满意度效用函数

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弱GNSS信号下基于EMD和LSTM的车辆位置预测方法研究

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中国公路学报 2021年第7期34卷 128-139页

作者：闵海根方煜坤吴霞徐志刚赵祥模长安大学信息工程学院陕西西安710064 长安大学“车联网”教育部-中国移动联合实验室陕西西安710064

针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于... 详细信息

针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数,提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法,并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理,最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后,采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型,利用该训练模型可在线实时进行位置预测。针对车辆定位序贯数据预测,提出一种局部数据降噪方法,该方法利用一定长度时间窗口的历史数据,通过线性最小二乘给出当下时刻数据的预估值,并与实际量测值进行滑动平均滤波,优化位置预测的结果。在封闭场地模拟隧道环境下,对长短期记忆网络输入端进行局部数据降噪与不进行降噪处理比较,经度和纬度的归一化均方误差分别下降了13.34%和9.38%,经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了8.64%和5.41%;在复杂城市交通环境下,检验提出的方法,经度和纬度的归一化均方误差分别下降了6.51%和5.66%,经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了5.70%和8.23%。试验结果表明,在弱GNSS信号环境下,提出的车辆位置预测方法有效提高了车辆定位精度和稳定性。

关键词：交通工程车辆位置预测长短期记忆网络弱GNSS信号经验模态分解序贯数据降噪

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双目视觉下的自动驾驶车辆多类型障碍物感知

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哈尔滨工程大学学报 2023年第8期44卷 1406-1411页

作者：郭迎赵祥模梁睿琳王润民长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室陕西西安710018 长安大学信息工程学院陕西西安710018

为解决视差变化率与距离变化率呈现非线性关系而导致障碍物感知误差大,本文提出基于双目视觉的多类型障碍物感知方法。利用极性几何约束双目摄像机相对位置关系,将多视极线约束与双目视觉下位置运动信息相结合,高斯滤波滤除图像噪声。... 详细信息

为解决视差变化率与距离变化率呈现非线性关系而导致障碍物感知误差大,本文提出基于双目视觉的多类型障碍物感知方法。利用极性几何约束双目摄像机相对位置关系,将多视极线约束与双目视觉下位置运动信息相结合,高斯滤波滤除图像噪声。采用卷积函数算子提取图像特征信号的角点,设置查找窗口,匹配左右目视觉下图像的相似程度,提高像素点集正确匹配准确率。研究表明:所提方法能够准确感知不同类型障碍物真实位置,障碍物特征匹配正确率高,实际感知误差小,该方法可为智能交通和城市交通管理提供可靠的数据支持,减少交通事故的发生率。

关键词：障碍物检测双目视觉场景变换矩阵约束特征匹配无人驾驶极性几何约束多视极线约束

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车联网仿真测试评价技术研究综述

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计算机应用研究 2019年第7期36卷 1921-1926,1939页

作者：王润民邓晓峰徐志刚赵祥模长安大学车联网教育部—中国移动联合实验室

车联网的大规模部署及其在智能网联汽车领域的广泛应用前需要对其性能及功能进行全面、深入的测试评价,其中通过仿真技术对其进行评价分析是当前的主流测试评价手段。从车联网研究及应用过程中的测试评价需求出发,总结了主流的网络仿真... 详细信息

车联网的大规模部署及其在智能网联汽车领域的广泛应用前需要对其性能及功能进行全面、深入的测试评价,其中通过仿真技术对其进行评价分析是当前的主流测试评价手段。从车联网研究及应用过程中的测试评价需求出发,总结了主流的网络仿真器和交通仿真器,对现有车联网仿真平台进行了分类,研究并对比分析了典型的车联网仿真平台;针对车联网的应用特性,研究并归纳了影响车联网仿真性能的车辆移动模型、信道传播模型及驾驶员行为等;从网络仿真指标、车联网应用相关指标归纳了车联网功能及性能测试的典型评价指标;最后探讨了车联网仿真测试的发展方向。

关键词：智能网联汽车车联网测试评价交通仿真网络仿真评价指标

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车联网环境下基于模糊逻辑的交通拥堵检测方法

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计算机应用研究 2020年第6期37卷 1830-1834页

作者：王润民刘丁贝胡锦超朱宇徐志刚长安大学车联网教育部—中国移动联合实验室西安710064

针对现有的道路交通拥堵检测方法的不足,提出了一种基于V2V的道路交通拥堵检测方法。首先基于V2V的方式实时获取邻居车辆状态信息,建立车辆邻居表;其次依据车辆行驶速度、车流密度、交通拥堵评级体系构建模糊控制器,完成本地交通拥堵水... 详细信息

针对现有的道路交通拥堵检测方法的不足,提出了一种基于V2V的道路交通拥堵检测方法。首先基于V2V的方式实时获取邻居车辆状态信息,建立车辆邻居表;其次依据车辆行驶速度、车流密度、交通拥堵评级体系构建模糊控制器,完成本地交通拥堵水平的估计;然后通过车车通信进行邻居车辆交通拥堵状况的查询,并根据大子样假设检验验证本地交通拥堵水平值,完成所在区域交通拥堵水平的检测;最后基于Veins平台搭建仿真测试场景,仿真对比了拥堵检测结果的准确率,同时测试车辆节点的退避时槽数量和接收广播数据包的数量。实验结果表明,提出的道路交通拥堵检测方法实现的拥堵检测准确率分别比线圈法和CoTEC法提高了5. 5%和7. 5%;提出的道路交通拥堵检测方法实现的车车通信网络拥塞比CoTEC法降低了90. 8%,并且在未发生交通拥堵时通信节点的通信负载显著降低。

关键词：车联网车车通信拥堵检测速度车流密度模糊逻辑

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混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

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交通运输工程学报 2022年第3期22卷 139-151页

作者：王润民张心睿赵祥模吴霞凡海金长安大学西部交通安全与智能控制省部共建协同创新中心陕西西安710018 长安大学信息工程学院陕西西安710064 长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室陕西西安710018

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对... 详细信息

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明:在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能不断提高,较无渗透条件最高可分别提升42.0%和14.2%;即使智能网联汽车渗透率仅达到20%,较无渗透条件也可以在交通效率方面实现20.4%的显著改善;较长的交通信号周期与较短的网联人工驾驶汽车驾驶人反应时间有助于协同控制效能的提升。

关键词：车路协同智能网联汽车信号交叉口混行交通环境渗透率

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网联环境下无信控交叉口行车避碰预警方法

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汽车技术 2021年第6期 12-18页

作者：卢涛王润民赵祥模张心睿汪贵平长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室西安710018 长安大学信息工程学院西安710064

为缓解无信控交叉口碰撞问题,提出了一种车联网环境下的避碰预警方法。首先,构建了一种车辆网联环境下的典型无信控平面交叉口行车场景;然后,结合车辆运动学模型和驾驶员模型提出了一种基于安全距离的避碰预警方法;最后,通过仿真测试验... 详细信息

为缓解无信控交叉口碰撞问题,提出了一种车联网环境下的避碰预警方法。首先,构建了一种车辆网联环境下的典型无信控平面交叉口行车场景;然后,结合车辆运动学模型和驾驶员模型提出了一种基于安全距离的避碰预警方法;最后,通过仿真测试验证了方法的有效性,并分析了网联车辆渗透率对提出的预警方法的影响。测试结果表明:提出的预警方法可以有效降低无信控交叉口的碰撞风险;随着网联车辆渗透率提升,平均旅行时间、平均碰撞比例和平均碰撞相对动能不断减小,网联车辆渗透率达到60%时,可认为该方法是可靠的。

关键词：车联网交叉口无信控碰撞预警渗透率

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蜂窝车联网连通性研究综述与展望

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计算机科学 2023年第1期50卷 285-293页

作者：代亮吴益钵汪贵平长安大学电子与控制工程学院西安710064 长安大学车联网教育部-中国移动联合实验室西安710064

作为未来自动驾驶汽车的核心技术之一,蜂窝车联网(Cellular-V2X,C-V2X)在快速普及应用的同时,还面临着一系列与网络连通性相关的发展痛点,如车辆移动性、网络覆盖、频谱资源等问题。C-V2X车路协同连通性直接反映了C-V2X网络联网车辆的... 详细信息

作为未来自动驾驶汽车的核心技术之一,蜂窝车联网(Cellular-V2X,C-V2X)在快速普及应用的同时,还面临着一系列与网络连通性相关的发展痛点,如车辆移动性、网络覆盖、频谱资源等问题。C-V2X车路协同连通性直接反映了C-V2X网络联网车辆的整体性能,对于保证信息在C-V2X网络内实现远距离、自适应、低时延、高可靠传输具有重要意义。不同于传统的蜂窝移动通信网络,C-V2X联网车辆具有移动速度快、节点间链路持续时间短暂、无线通信环境可预测性强、移动模型受限于道路拓扑等特点,在高效利用频谱进行通信的同时,还具有自组织网络的无中心和自组织等诸多特性。首先简要介绍了C-V2X的优点与特点,包括C-V2X的进展与结构体系;然后介绍了C-V2X车联网中车路协同连通性的定义及相关发展约束,在此基础上对C-V2X网络连通性研究中基于交通场景、通信方式选择、路侧单元(Road Side Unit,RSU)位置部署、功率控制、模型驱动的研究方法进行了总结与分类;最后探讨了C-V2X的发展趋势,对其未来应用进行展望。

关键词：蜂窝车联网连通性通信方式功率控制模型驱动

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