检索结果-南通市图书馆

西南交通大学学报 2024年

作者：汪旭江欣国赵新宇西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（I... 详细信息

针对智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles， CAV）之间车车通信（Vehicle-to-Vehicle， V2V）失败情况下采用车载传感设备感知前车运动状态的场景，分析传感噪声对智能网联车队安全风险的影响。首先，基于智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model， IDM）构建了CAV车辆动力学模型，提出了CAV车辆感知前车运动状态的两种模式和噪声出现的原因；然后提出了自适应卡尔曼滤波算法（Adaptive Kalman Filter， AKF）以及噪声处理流程；最后，采用替代安全评价指标TIT（Time Integrated Time-to-collision）和TET（Time Exposed Time-to-Collision），通过设计智能网联车队头车突然减速（极端场景）以及基于NGSIM实车数据集（常规场景）两种仿真实验，分析了不同位置车辆退化、不同车间时距下的车队某一时间段内整体安全风险以及噪声的影响。实验结果表明：车队安全风险随车辆退化位置的靠后、车间时距的增大而逐渐降低。当车辆2退化、车间时距为0.6s时，此时车队安全风险最大。去噪后的TIT和TET均出现了显著的下降。当车辆4及之后的车辆退化时，车队严重和中度安全风险达到最低，此时传感噪声的影响不明显，车队安全风险只与车间时距有关。本研究对智能网联车辆在不同位置退化、不同车间时距下的车队安全风险以及噪声影响进行了量化分析并提出了噪声处理方法，为针对智能网联车辆不同位置退化设计有效的安全改善对策以及在不同应用场景中选取合理车间时距提供了理论参考。

关键词：交通控制车辆安全自适应卡尔曼滤波传感噪声替代安全评价指标

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：