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1、隨著多維感知、智能駕駛、移動(dòng)通信等技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,智能化的無(wú)人車輛已逐步成為現(xiàn)實(shí),并在智能交通系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。目前無(wú)人車的自主行駛技術(shù)日趨成熟,而基于 V2V、V2I等通信技術(shù)的多車自主協(xié)同問(wèn)題正成為智能交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金課題、法中博士后科學(xué)與應(yīng)用基金博士后研究課題等,結(jié)合未來(lái)智能交通系統(tǒng)中的多異構(gòu)無(wú)人車協(xié)同場(chǎng)景,研究并提出了面向集中式協(xié)作的優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法,以保證系統(tǒng)中高優(yōu)先級(jí)車輛的通過(guò)效率。
2、本文首先對(duì)交通系統(tǒng)中的基本對(duì)象進(jìn)行了分析建模,并在分析無(wú)人車運(yùn)動(dòng)的時(shí)空域特征基礎(chǔ)上,定義了 V2I消息類型和通信機(jī)制,建立了無(wú)人車動(dòng)作狀態(tài)模型和支持消息預(yù)約及優(yōu)先級(jí)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型;其次,將物理環(huán)境與無(wú)人車運(yùn)動(dòng)特性相結(jié)合,設(shè)計(jì)了面向預(yù)約的無(wú)人車集中式調(diào)度機(jī)制;在深入分析高優(yōu)先級(jí)無(wú)人車的直接、間接阻塞原理之后,提出了基于時(shí)間窗口的全局延遲時(shí)間評(píng)估方法,進(jìn)而設(shè)計(jì)了基于繼承的無(wú)人車優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)管理機(jī)制;面向單臨界區(qū)、多臨界區(qū)等不同場(chǎng)景研究并設(shè)計(jì)了
3、基于優(yōu)先級(jí)繼承的多無(wú)人車調(diào)度算法。最后,基于Windows平臺(tái)開(kāi)發(fā)了模擬仿真軟件,實(shí)現(xiàn)了論文所研究并設(shè)計(jì)的模型、機(jī)制和算法,以支持對(duì)研究工作的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及評(píng)估。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所設(shè)計(jì)的交通對(duì)象模型可以有效刻畫(huà)復(fù)雜交通環(huán)境并支持異構(gòu)無(wú)人車協(xié)作機(jī)制的研究;所提出的調(diào)度算法較現(xiàn)有基于到達(dá)時(shí)間或隊(duì)列長(zhǎng)度等的調(diào)度方法而言,均可有效降低高優(yōu)先級(jí)車輛的延遲時(shí)間,滿足交通系統(tǒng)對(duì)多異構(gòu)無(wú)人車的調(diào)度需求??傮w上,本文研究工作對(duì)智能交通領(lǐng)域的多車
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