本文主要是介绍学习笔记19--基于V2X的道路环境感知技术,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
本系列博客包括6个专栏,分别为:《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》,笔者不是自动驾驶领域的专家,只是一个在探索自动驾驶路上的小白,此系列丛书尚未阅读完,也是边阅读边总结边思考,欢迎各位小伙伴,各位大牛们在评论区给出建议,帮笔者这个小白挑出错误,谢谢!
此专栏是关于《自动驾驶汽车环境感知》书籍的笔记
5. 基于V2X的道路环境感知技术
5.1 V2X技术
5.1.1 概述
- 状态感知主要通过车载传感器对周边及本车环境信息进行采集和处理,包括:交通状态感知和车身状态感知,与外界如道路的其他参与者不存在信息交互;
- V2X网联通信:利用融合现代通信与网络技术,实现智能驾驶车辆与外界设施和设备之间的信息共享、互联互通和控制协同;
- V2X(Vehicle-to-Everything,车用无线通信技术):将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术;V代表车辆,X代表任何与车交互信息的对象,主要包括:车、交通路侧基础设施、人及网络,采用V、I、P和N表示;
- 车与车之间交互:Vehicle-to-Vehicle,V2V;
- 车与路侧基础设施(如红绿灯、交通摄像头和智能路牌等)之间的交互:Vehicle-to-Infrastructure,V2I;
- 车与人之间交互:Vehicle-to-Pedestrian,V2P;
- 车与网络之间交互:Vehicle-to-Network,V2N;
5.1.2 V2X通信优势
- 覆盖面更广;
V2X通信范围300~500m,不仅是前方障碍物、身旁和身后的建筑物、车辆都相互连接,大大拓展了驾驶员的视野范围,驾驶员能获得的信息更多更立体; - 有效避免盲区;
由于所有物体都接入互联网,每个物体都有单独的信号显示,即便是视野受阻,通过实时发送的信号可以显示视野范围内看不到的物体状态,降低盲区出现的概率,充分避免了因盲区而导致的潜在伤害; - 对于隐私信息的安全保护性更好;
V2X系统将采用5.9Hz频段进行专项通信,相比传统通信技术更能确保安全性和私密性;
5.1.3 V2X技术
- V2V技术;
- V2V:通过车载终端进行车辆间的通信;
- 车载终端实时获取周围车辆车速、位置、行车情况等信息,车辆间可以构成互动平台,实时交换文字、图片和视频等信息;
- 将V2V技术应用于交通安全领域,能够提高交通的安全系数,减少交通事故、降低直接和非直接的经济损失,减少地面交通网络的拥塞;
- 当前面车辆检测到障碍物或车祸等情况时,将向周围发送碰撞警告信息,提醒后面车辆潜在的危险;
- V2I技术;
- V2I:车载设备与路侧基础设施进行通信;
- 路侧基础设施可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息;
- V2I通信主要应用于道路危险状态提醒、限速提醒、信号灯提醒、滤波同行;
- V2P技术;
- V2P:通过手机、智能穿戴设备等实现车与行人信号交互,再根据车与人之间速度、位置等信号进行判断;
- 有一定的碰撞隐患时,车辆通过仪表及蜂鸣器,手机通过图像及声音提示注意前方车辆或行人;
- V2P通信主要应用于避免或减少交通事故等;
- 现有的警告方式:
- 允许盲人或视力低下的行人的智能电话自动呼叫的应用程序;
- 当信号交叉口的人行横道内的行人在公交车的预定路径中时,利用车内设施警告公交车驾驶员;
- 当行人在红灯时横穿马路的警告,及试图转弯的司机被警告在人行横道上有行人;
- V2N技术;
- V2N允许在车辆和V2X管理系统及V2X应用服务器之间进行广播和单播通信,通过蜂窝网络实现;
- 车辆能够收到有关道路上发生的交通事故的广播警报,或原计划路线上的拥挤或排队警告等;
- 通过V2N技术可以实现远程数据传输;
5.2 路侧感知技术
5.2.1 车路协同技术
- 车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System,CVIS):基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息,通过车-车、车-路通信实现信息交互和共享,从而实现车辆和路侧设施之间智能协同与协调,实现优化使用道路资源、提高交通安全、缓解拥堵的目标;
- 车路协同系统(CVIS)是智能交通系统(ITS)的子系统,是将交通组成部分,包括:人、车、路、环境,利用先进的科学技术,包括:现代通信技术、检测感知技术及互联网等,以实现信息交互的交通大环境;
- 通过对全路段、全时间的交通动态信息采集与融合技术来提升车辆安全、道路通行能力及智能化管理程度,达到加强道路交通安全、高效利用道路有限资源、提高道路通信效率与缓解道路拥堵的目标,形成安全、高效、环保、智能的交通环境;
- 系统的组成:路侧单元、车载单元、中心管理服务器、视频控制系统、信号控制系统;各部分通过DSRC、4G网络、视频网、信号专网建立连接;
- 路侧单元(Road Side Unit,RSU):可以检测自身状态信息,感知周围交通环境(包括交通流信息、道路几何特性、路面特殊事件交通信号控制器状态等信息)及装配有无线通信模块和存储模块;
- 车载单元(On Board Unit,OBU):实现获取车辆状态信息、对车辆周围环境的感知(包括其他车辆、障碍物等)、安全预警和车载控制等功能,能车-车、车-路通信,通过车载界面为驾驶员提供判断依据;
- 中心管理服务器:负责整个系统的通信、监控、下发数据与信息交互管理等;
- 区域协调控制:基于方案选择的交通信号控制和基于排队模型的交通信号控制;
- 基于方案选择的交通信号控制
- 投入运行前,需要工程师制定相应的配时参数——交通量等级对应关系表,并将其事先存储于中央控制计算机内;
- 将车辆检测器检测到的数据经过平滑处理得出交通量指数,中央控制计算机据此选择合适的配时参数组成配时方案;或者将配时方案与交通量指数的对应关系直接存储于中央控制计算机内部,控制层根据不同的交通量指数选择不同的方案;
- 基于方案选择的方法占用的CPU较少,处理更快;但事先需要大量的交通调查,将配时参数与交通量指数对应起来,且没有使用交通流模型,限制了方案优化;检测器安装在停车线处,没有检测到后面车辆的到达情况,会影响相位差精度;
- 基于排队模型的交通信号控制
- 不需要事先存储任何交通配时参数,方案和事先制定各个参数与交通量指数的对应关系,通过实时检测到的交通流量和人工输入的优化器建模参数,经过推理、预测,整合为排队模型,得出相应结果;通过优化器的优化机制,结合目标函数的优化,不断调整小步长,以适应交通流量的变化;
- 采用小步长,避免了方案较大跳动而引起路口短时间内的紊乱;但建立交通模型需要采集大量的信息及人工划分子区;阶段和放行顺序是固定不变的,不能自动改变;释放速率采用固定值,并没有按实际情况自动校准;断面检测只能获知车辆的存在,占有率,速度等低维数据,且检测数据对线圈设置位置有很高的要求,易受右转和路段进出口车辆的影响,因而车辆到达曲线可靠性略差;
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