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Optimization and Simulation of the Process of Scenario-driven V2X Applications Testing

Optimization and Simulation of the Process of Scenario-drive...

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作者： MOUSSA SALI 长安大学

学位级别：硕士

智能车路系统(Intelligent Vehicle-Infrastructure System,IVIS)是交通领域的前沿科技,是以车和路的智能化为条件,强调车与路智能协同能力和服务水平的复杂系统;是引发道路交通组织和运行形态变革,解决道路交通安全、拥堵、污染等重大... 详细信息

智能车路系统(Intelligent Vehicle-Infrastructure System,IVIS)是交通领域的前沿科技,是以车和路的智能化为条件,强调车与路智能协同能力和服务水平的复杂系统;是引发道路交通组织和运行形态变革,解决道路交通安全、拥堵、污染等重大问题的有效手段。车道保持、自适应巡航控制、行人/障碍物避免碰撞、自动变道、紧急制动系统等驾驶员辅助系统正在高端汽车中应用。车-车(V2V)和车-路(V2I)通信是V2X技术在行车安全方面的两个主要应用,可以为司机提供超视距的道路危险和环境信息。这些应用有助于提升交通运输的安全和效率,减少事故发生的可能性,降低事故的损失。然而,配备V2X应用的车辆必须经过充分的评估与测试,以确保它们的功能与性能达到相应道路准入要求。本论文针对场景驱动的V2X应用测试过程的优化问题开展研究,通过最小化评估时间和最大化对给定测试场可用资源实现V2X应用测试过程的优化。本文的主要研究工作包括:1)单位距离测试场景数最大化算法(Maximization of Scenarios per Mile for a Given Test Field,MSM-GTF)。该算法在给定测试场、测试入口位置和出口位置条件下,在Dijkstra算法的基础上对松弛函数进行修改,实现单位距离测试场景数最大化的最优路径搜索。该路径可以最大限度地利用可用资源,并优化V2X测试过程所需的总体评估时间。2)给定测试规范的最优路径搜索(Optimal Route Search for a Given Test Case Scenarios,ORS-GTCS)算法。ORS-GTCS算法将给定测试规范的最优路径搜索问题建模为混合整数线性规划的最优路径问题。该算法在给定测试场、一组测试场景规范、测试入口位置和出口位置的条件下,实现满足测试场景规范的最优路径规划,从而优化V2X测试过程所需的总体评估时间。3)微观交通模拟器SUMO中场景注入与仿真。为了进一步验证论文提出的ORS-GTCS算法,论文使用公安部交通管理科学研究所的真实测试场的路网结构,应用ORSGTCS算法得到的最优路径作为SUMO仿真的输入,通过注入测试场景方法对优化的V2X测试过程进行了仿真与验证。

关键词： Test scenarios V2X applications Test and simulation constrained shortest path SUMO path planning

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