中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養秘籍)
-
>
晶體管電路設計(下)
-
>
基于個性化設計策略的智能交通系統關鍵技術
-
>
花樣百出:貴州少數民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術轉移與技術創新歷史叢書中國高等技術教育的蘇化(1949—1961)以北京地區為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現代政治哲學的問題與脈絡
智能車路系統測評關鍵技術及方法 版權信息
- ISBN：9787030708618
- 條形碼：9787030708618 ; 978-7-03-070861-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能車路系統測評關鍵技術及方法 內容簡介
本書系統地介紹了智能車路系統的測試評價技術，首先介紹了智能車路系統的發展現狀以及傳統的測試技術，在此基礎上提出了針對智能車路系統的測評體系構架；接著，分章節詳細描述了測評體系構架中的信息交互測評技術、軟件邏輯測評技術、硬件在環測評技術、場地測試支撐技術以及場地測試方法；*后結合實際案例對典型智能車路系統功能的測試結果進行了對比分析。本書可供相關領域的專業研究人員、企業工作人員、高校教師以及對智能車路系統感興趣的各類讀者閱讀參考。
智能車路系統測評關鍵技術及方法 目錄
目錄
前言
第1章 智能車路系統簡介及發展現狀 1
1.1 智能車路系統簡介 1
1.2 智能車路系統發展現狀與趨勢 4
1.2.1 智能車載系統發展現狀 5
1.2.2 智能路側系統發展現狀 7
1.2.3 通信技術發展現狀 9
1.2.4 智能車路系統測評發展趨勢 14
參考文獻 15
第2章 智能車路系統測評構架 18
2.1 傳統測評方法 19
2.1.1 傳統通信系統測試 19
2.1.2 傳統車輛測試 21
2.1.3 智能車輛測試 23
2.2 智能車路系統測評體系構架 27
參考文獻 29
第3章 智能車路系統硬件在環測評技術及方法 31
3.1 面向智能車路系統的硬件在環測評技術 32
3.1.1 硬件在環測評系統結構 32
3.1.2 部分核心組件 34
3.2 面向智能車路系統的硬件在環測評方法 41
3.2.1 智能車路系統硬件在環測評要素構建 41
3.2.2 聯合仿真測試方法 45
3.3 硬件在環測評案例 46
3.3.1 面向高速公路場景的硬件在環測評案例 46
3.3.2 面向交叉路口場景的硬件在環測評案例 48
參考文獻 50
第4章 智能車路系統場地測評關鍵技術 51
4.1 多傳感精確同步采集技術 52
4.1.1 有同步接口的傳感器同步采集 52
4.1.2 支持外部觸發的傳感器同步采集 54
4.1.3 其他傳感器同步采集 55
4.1.4 多目標同步采集 57
4.2 多目標全局空間統一技術 58
4.2.1 基于GNSS 高精度構圖的全局坐標統一 58
4.2.2 基于激光雷達點云地圖的全局坐標統一 68
4.3 信息交互測評技術 80
4.3.1 關鍵性能指標測評 80
4.3.2 信息安全測評 85
4.4 位置距離測量技術 93
4.4.1 基于衛星定位的位置距離測量 94
4.4.2 基于激光雷達的位置距離測量 97
4.4.3 多傳感融合測量 99
4.5 音視頻預警信息監測技術 105
4.5.1 視頻預警信息識別分析 105
4.5.2 音頻預警信息識別分析 107
4.6 運動狀態測量技術 110
4.6.1 速度測量 110
4.6.2 姿態測量 113
4.6.3 其他運動狀態參數測量 120
4.7 車輛控制狀態測量技術 125
4.7.1 基于CAN 總線的控制狀態采集 125
4.7.2 方向盤信號采集 126
4.7.3 踏板信號采集 126
參考文獻 127
第5章 智能車路系統場地測評方法 132
5.1 國內外測試場地介紹 132
5.1.1 國外測試場地 133
5.1.2 國內測試場地 137
5.2 測試場景的提煉和搭建 141
5.2.1 場景分類 141
5.2.2 場景要素 147
5.2.3 場景構建流程 151
5.3 實測案例分析 152
5.3.1 前方彎道預警功能測評 152
5.3.2 自動緊急制動功能測評 158
5.3.3 編隊行駛功能測評 161
參考文獻 170
彩圖
前言
第1章 智能車路系統簡介及發展現狀 1
1.1 智能車路系統簡介 1
1.2 智能車路系統發展現狀與趨勢 4
1.2.1 智能車載系統發展現狀 5
1.2.2 智能路側系統發展現狀 7
1.2.3 通信技術發展現狀 9
1.2.4 智能車路系統測評發展趨勢 14
參考文獻 15
第2章 智能車路系統測評構架 18
2.1 傳統測評方法 19
2.1.1 傳統通信系統測試 19
2.1.2 傳統車輛測試 21
2.1.3 智能車輛測試 23
2.2 智能車路系統測評體系構架 27
參考文獻 29
第3章 智能車路系統硬件在環測評技術及方法 31
3.1 面向智能車路系統的硬件在環測評技術 32
3.1.1 硬件在環測評系統結構 32
3.1.2 部分核心組件 34
3.2 面向智能車路系統的硬件在環測評方法 41
3.2.1 智能車路系統硬件在環測評要素構建 41
3.2.2 聯合仿真測試方法 45
3.3 硬件在環測評案例 46
3.3.1 面向高速公路場景的硬件在環測評案例 46
3.3.2 面向交叉路口場景的硬件在環測評案例 48
參考文獻 50
第4章 智能車路系統場地測評關鍵技術 51
4.1 多傳感精確同步采集技術 52
4.1.1 有同步接口的傳感器同步采集 52
4.1.2 支持外部觸發的傳感器同步采集 54
4.1.3 其他傳感器同步采集 55
4.1.4 多目標同步采集 57
4.2 多目標全局空間統一技術 58
4.2.1 基于GNSS 高精度構圖的全局坐標統一 58
4.2.2 基于激光雷達點云地圖的全局坐標統一 68
4.3 信息交互測評技術 80
4.3.1 關鍵性能指標測評 80
4.3.2 信息安全測評 85
4.4 位置距離測量技術 93
4.4.1 基于衛星定位的位置距離測量 94
4.4.2 基于激光雷達的位置距離測量 97
4.4.3 多傳感融合測量 99
4.5 音視頻預警信息監測技術 105
4.5.1 視頻預警信息識別分析 105
4.5.2 音頻預警信息識別分析 107
4.6 運動狀態測量技術 110
4.6.1 速度測量 110
4.6.2 姿態測量 113
4.6.3 其他運動狀態參數測量 120
4.7 車輛控制狀態測量技術 125
4.7.1 基于CAN 總線的控制狀態采集 125
4.7.2 方向盤信號采集 126
4.7.3 踏板信號采集 126
參考文獻 127
第5章 智能車路系統場地測評方法 132
5.1 國內外測試場地介紹 132
5.1.1 國外測試場地 133
5.1.2 國內測試場地 137
5.2 測試場景的提煉和搭建 141
5.2.1 場景分類 141
5.2.2 場景要素 147
5.2.3 場景構建流程 151
5.3 實測案例分析 152
5.3.1 前方彎道預警功能測評 152
5.3.2 自動緊急制動功能測評 158
5.3.3 編隊行駛功能測評 161
參考文獻 170
彩圖
展開全部
智能車路系統測評關鍵技術及方法 節選
第1章 智能車路系統簡介及發展現狀 1.1 智能車路系統簡介 智能車路系統( IVIS)，其內涵與車路協同類似，是智能交通系統 (Intelligent Traffic System，ITS)的昀新發展方向。車路協同將是一種安全、高效和環保的道路交通系統，它采用先進的無線通信和新一代互聯網技術等，全方位實施車車、車路動態實時信息交互，并在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上開展車輛主動安全控制和道路協同管理，充分實現人車路的有效協同，保證交通安全，提高通行效率。 近年來，隨著自動駕駛技術的發展，車路協同經常作為與“自主式”自動駕駛相對應的一種技術路線被提及，但車路協同本身并不是近年才出現的新概念。所謂協同，就是指協調兩個或者兩個以上的不同資源或者個體，一致地完成某一目標的過程或能力。對于道路交通系統而言，“車”與“路”作為基本組成要素，由于不同“車”的道路占有權是彼此互斥的，隨著車輛數量的增加，必然突出道路交通系統的根本矛盾，即個體駕駛行為的自利性與道路資源有限性的矛盾。這種矛盾一方面會導致交通擁堵，另一方面也會顯著地增加交通事故的概率[1]。因此，交通管理控制的終極目標就是減小乃至消除“車”與“路”的根本矛盾，實現道路交通系統的安全、高效、穩定運行，這也正是車路協同的基本思想。 回顧道路交通系統發展歷史，人們一直在利用交通規則來緩解“車”與“路”的矛盾。從昀開始的道路劃分左右車道行駛，到標志標線、信號燈，直至為更加充分利用道路資源而設計的潮汐式車道，都是為了讓復雜的道路交通系統能有序協同運行。在道路交通的人、車、路(環境)閉環系統中，人(駕駛員)是決策與實施控制的主體，“車”只是人物理的延伸，所以傳統的道路交通系統本質上是一個“人-人”協同系統。但隨著路網規模增大、車輛數量增加、規則復雜程度越來越高，由人來主導的協同效能也逐漸達到瓶頸；同時人也是系統中“穩定性”昀差的一個要素，人容易受自身和環境影響，導致感知、決策和執行等方面能力的變化，而這種變化多數是不可預測的。因此僅依靠人自身的能力來協調解決“車”與“路”的矛盾變得越來越困難。 車載智能化雖然可以逐步代替人類駕駛員實現自動駕駛，但仍屬于單車自主駕駛行為，對環境的感知范圍受到車載傳感器探測范圍的限制。因此，其提高交通安全的程度也受到很大制約。而路側智能化則不然。無論是局部環境信息還是宏觀全局信息，特別是安全行駛所需的信息，都可由路側信息基礎設施實時獲取后加以處理，并適時地提供給過往汽車，甚至直接發送駕駛控制指令。車載功能和路側功能的技術比較優勢如表 1.1所示，可以從優勢互補的角度更加合理地配置車載和路側的功能，同時從提高系統功能安全的角度進行適當的冗余設計。 表 1.1車載功能和路側功能的技術比較優勢 隨著現代信息技術以及人工智能技術快速發展，智能交通技術深度應用，傳統的車路協同手段逐漸向智能化的車路協同技術轉變，即通過不斷提升車輛以及道路智能化水平，降低乃至消除對“人”的依賴，同時依賴個體的決策方式也向依賴更加豐富信息的全局決策方式方向發展，從而共同實現系統安全高效運行。由于過去 20年移動通信技術的發展始終無法滿足低延時、高可靠的車路交互要求，針對交通安全的智能車路協同應用一直進展緩慢，但車路協同思想在公路收費服務以及個別領域得到了積極探索和實踐。例如，始于 2000年的智能公路磁誘導技術研究，以布設在車道上的磁道釘及其編碼為參考標記，以車載傳感器探測磁信號并經運算確定車輛相對位置，并據此進行車道保持控制或偏離預警，如圖 1.1所示，由于其全天候工作的特點，基于該技術的輔助駕駛系統在新疆冬季除雪車輛上得到應用，它為駕駛員提供視野增強能力和拓展功能，取得了良好的效果 [2]。另外，我國公路 ETC技術研發始于 20世紀 90年代中期，其核心底層技術是交通專用短程通信 (Dedicated Short Range Communication，DSRC)技術，如圖 1.2所示，其支撐了車載單元( On Board Unit，OBU)與路側單元( Road Side Unit，RSU)之間的實時支付交易 [3]。2019年，全國取消高速公路省界收費站后，在高速公路省界、每個互通立交、入出口之間設置 ETC門架系統，實現對所有車輛“分段計費、出口收費”，可以說是當前規模昀大的車路協同應用。 圖 1.1智能公路磁誘導技術 圖 1.2基于 DSRC的電子不停車收費 因此車路協同反映了載運工具與基礎設施之間的一種關系，它是以解決“車”與“路”的矛盾為基本宗旨，代表著將“車”與“路”看成一個整體來構建完整的智能交通系統的思想，是當前技術條件下智能交通系統在道路交通領域的具體表現之一。 車路/車車間直接信息交互，即車路直連通信( Vehicle to X，V2X)，是構建智能車路協同應用的底層能力和基礎支撐技術，也是智能車路協同應用區別于其他傳統的智能交通應用的昀顯著特征。這里所指的直連通信是指路側、車載設備通過無線傳輸方式，實現車與車、車與路直接通信和信息交換。目前，國家規劃 5905～5925MHz頻段作為車路直連通信的工作頻段。關于我國 V2X技術路線，一方面，交通專用短程通信 DSRC已成功應用于 ETC，車載用戶已突破 2億，產業鏈相對成熟，同時已為車路協同拓展應用預留了接口和信道資源；另一方面，基于 4G-LTE的 LTE-V2X技術已逐漸成熟，并且正在向 5G-V2X演進，為 V2X提供了更多的技術選擇。目前，業界已經就 DSRC和 LTE-V2X融合形成了初步共識，例如，采用雙模芯片的 T-Box，作為 DSRC與 LTE-V2X協同方案的一種探索。 隨著無線通信和人工智能技術的發展，特別是 5G技術的應用，業界對智能車路協同的期待更多聚焦于高可靠、低延時的車路直連通信在交通安全和車輛控制功能的應用上。其核心是強調運載工具和基礎設施間的實時交互和動態調整，改變傳統車和路之間的交互方式，實現車載功能和路側功能的合理劃分和協同操控，以及信息資源在車輛和基礎設施之間的優化分配與平衡，大幅地提高道路交通的安全性和可靠性，同時達到優化利用系統資源、降低成本及節能減排的目的。 1.2 智能車路系統發展現狀與趨勢 智能車路系統中通信節點的高移動性、移動行為的復雜性，使得此場景下通信業務呈現數據實時交互性強、空時分布不均、尺度多變、規律復雜的特征，導致傳統的車聯網網絡部署、資源調配難以有效滿足用戶的差異化服務需求。因此，迫切需要設計“車-人-路-云”泛在互聯的智能車路系統網絡，通過充分挖掘車輛行為數據的潛在價值，精準預測、刻畫車輛行為的空時分布特性，以提升智能車路系統資源利用率，改善智能車路系統服務性能。 本節重點介紹了國內外在智能車載系統、智能路方面的研究現狀，指出未來隨著技術的不斷進步，智能車路系統建設將日趨完善，車路分離的現狀終將被改變，車路之間、車車之間會建立有效的信息溝通，極大地提高車輛與道路資源使用效率，減少交通安全事故的發生。 1.2.1 智能車載系統發展現狀 智能車載系統融合了多項關鍵技術，如環境感知技術、無線通信技術、智能互聯技術、信息融合技術、人機界面技術和信息安全與隱私保護技術等。智能車載系統主要包括環境感知系統、決策與控制系統和執行系統。感知主要可分為自主式感知和網聯式感知。通過車載傳感器獲得的對復雜環境的感知，稱為自主式感知；借助現代通信和網絡技術來感知環境，稱為網聯式感知。在大數據時代，自主式感知可以由通信設備傳播至互聯網絡，同時網絡式感知也可分發至智能車載系統，這是一個交互的過程。存在于互聯網絡中的智能車載系統，通過這樣的密切交互，形成了一種特定的新型網絡系統 —車聯網。而車聯網并不只是一般意義上的信息服務，它除了包括車車通信、車路通信和車內部的通信外，還包括了在移動互聯下能提高安全和節能等方面指標的信息服務。 目前在智能化方面，業內普遍接受的是美國汽車工程師協會( Society of Automotive Engineers， SAE)的分級定義。它分為 L1駕駛輔助( Drive Assistance，DA)、L2部分自動駕駛( Partial Automation，PA)、L3有條件自動駕駛(Conditional Automation，CA)、L4高度自動駕駛( High Automation， HA)、L5完全自動駕駛( Full Automation，FA)五個等級，如果包含 L0無自動駕駛(No Automation)，則可視為六個級別。 無自動駕駛：駕駛人是整個汽車系統的唯一駕駛決策者和操作者，通過控制方向盤、加速踏板、制動踏板等來實現對汽車的駕駛和控制。 駕駛輔助：系統可提供方向和加減速中的一項駕駛輔助功能，如自適應巡航控制(Adaptive Cruise Control，ACC)功能或車道保持輔助( Lane Keeping Assist，LKA)功能，其他駕駛操作由駕駛人完成。駕駛輔助按其功能可分為兩類，即預警類駕駛輔助和執行類駕駛輔助。在遇到緊急情況時，預警類駕駛輔助功能只發出告警信號，由駕駛人決定如何操作，而執行類駕駛輔助功能則可自主判斷決策，控制車輛實現加速、制動、轉向等動作，避免偏離。 部分自動駕駛：兩個以上的方向和加減速中的駕駛輔助功能被組合在一起(如車道變換)，提供方向和加減速中的多項駕駛輔助。如 ACC功能與 LKA功能組合在一起，但駕駛人需要時刻監視前方路況的變化，根據車輛環境隨時接管對車輛的操作。 有條件自動駕駛：駕駛人短暫地釋放對車輛的控制，由系統完成對方向盤、加速踏板、制動滑板等的所有駕駛操作。特殊情況下，如駛離高速公路等，車輛判斷是否需要將車輛控制權交還給駕駛人，如果需要則提醒駕駛人，駕駛人按要求接管對車輛的駕駛操控。 高度自動駕駛：駕駛人可長時間地釋放對車輛的控制，實現高速公路全部清空和特定區全部路況的無人駕駛，如封閉的小區或特定的市區路段。特殊情況下，如駛離封閉的小區或特定的市區路段，系統提醒駕駛人是否接管對車輛的操控，駕駛人可以不響應。 完全自動駕駛：這是昀高程度的自動駕駛，即車輛在整個行駛過程中完全自動控制，全程檢測交通環境，能夠實現所有的駕駛目標。駕駛人只需提供目的地或者輸入導航信息，實現門到門的貨物或人員運輸。方向盤與制動踏板的操作為可選項，駕駛人操作也為可選項。 在環境感知方面，當前廣泛使用車載傳感器包括 CCD傳感器、聲波傳感器等，用來感知車輛周圍環境。現有較為成熟的視聽覺導航系統包括谷歌公司 Driverless Car的環境感知系統[4]、德國聯邦國防大學的 VaMP系統[5]、美國卡內基梅隆大學的 RALPH視覺系統[6]、意大利帕爾馬大學的 GOLD視覺系統[7]、Mobileye公司實時視覺系統 [8]、清華大學 THMR-V系統[9，10]和國防科技大學自動駕駛儀系統 [11]等。 對于輔助駕駛及車載通信方面的研究，美國在 20世紀 90年代以后進入高速發展期，集中于車輛綜合安全系統 [12]、道路交叉協同防撞系統 [13]等。歐洲有為駕駛者提供安全輔助信息的 SAFESPOT[14]、專注于駕駛安全預警技術研究的 PreVENT[15]。產業化的代表成果是日本在 1998年左右建成的車輛信息通信系統( Vehicle Information and Communication System，VICS)，其包含先進的交通信息中心和車載交通信息接收顯示器，系統通過 GPS導航設備、無線數據傳輸、廣播系統，將實時路況信息和交通誘導信息即時傳送給交通出行者，使道路交通更加高效、便捷。 在我國，2015年百度無人駕駛汽車完成北京開放高速路的自動駕駛測試，如圖 1.3所示。2016年，長安汽車完成 2000
書友推薦
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
上帝之肋:男人的真實旅程
- >
詩經-先民的歌唱
- >
【精裝繪本】畫給孩子的中國神話
- >
煙與鏡
- >
二體千字文
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
月亮與六便士
本類暢銷
