非完备信息环境下车路协同半物理仿真方法与实验

Under the background of obtaining significant achievements in vehicle infrastructure integration and entering the new application stage, it is an urgent problems in current stage that how the existing research achievements apply urban intelligent transportation system, and experiment method is crucial for testing and improve its implementation. For the current vehicle infrastructure integration technologies focusing mainly on the multi-simulator co-simulation and wide field experiments testing, and having the problems of not reflecting the actual integration characters of vehicle infrastructure, difficult experiment deployment and high cost, the multi-source isomerous data quality control method and fusion pattern suitable for integration intelligent agent information characters of vehicle-infrastructure-intelligent terminal are designed based on the incomplete information traffic environment. Considering incomplete information environment of information absence and the coexistence of traditional traffic and vehicle infrastructure integration, semi-physical simulation method is studied integrating field experiment vehicle-infrastructure scenario model and information integration mechanism of communication simulation networks. Experiment method for vehicle infrastructure integration technologies in incomplete information environment is presented based on the immersion colour method of interaction between actual and virtual vehicle-infrastructure object and performance evaluation indexes. It is the project purpose that a transitional experiment simulation method is proposed for testing the actual performance of new vehicle infrastructure integration technologies, which of great significance for implementing the smart cities strategy and resolving the current traffic problems.

在车路协同技术研究取得显著成果步入新的应用阶段背景下，如何将已有的研究成果应用于现有城市智能交通系统是现阶段亟待解决的现实问题，而车路协同技术的实验方法对测试、完善其可实施性尤为关键。针对目前车路协同技术测试研究以多仿真器联合仿真和大范围外场实地实验为主，存在无法体现车路间实际协同特征和实验部署难、费用高等问题，本项目在非完备信息交通环境特征解析基础上，设计适合车-路-智能终端等协同智能体信息特征的多源异构数据质量控制方法和融合模式；考虑信息缺失、传统交通与车路协同技术共存等非完备信息环境，研究实现外场实际车路场景模型与通信仿真网络中信息协同机制深层耦合的半物理仿真方法；设计实、虚车路对象相互作用的沉浸渲染方法和性能评价指标体系，实现非完备信息环境下车路协同技术的测试实验。本研究旨在为新阶段车路协同技术应用提供一种过渡性的实验仿真方法，对实施智慧城市战略及解决现实城市交通问题具有重要意义。

近年来，随着车路协同理论、技术和相关测试的不断深入，车路协同的应用前景更加光明。为对车路协同从理论、技术、仿真实验和外场测试进行探讨，本项目从理论研究、方法设计、软件二次开发、硬件设计、外场测试等方面完成了非完备信息环境下车路协同半物理仿真方法与实验的研究，主要的研究内容，方法和结果包括四个方面：.① 解析了非完备信息交通环境下车路协同测试场景建模影响因素。本项目从设备装载率、引导遵从率、通信距离和通信环境解析了车路协同建模的影响因素。通过交叉口群速度引导仿真进行了具体的分析，结果发现，这四个方面的因素对车路协同的测试场景的建模具有重要影响。研究结果对分析车路协同测试影响因素和建模适应性具有重要的科学意义。.② 考虑车路协同多源异构信息特征的质量控制算法与融合算法的设计。为有效处理车路协同测试测试过程中的大量多源异构信息，对缺失和异常数据进行控制，设计了基于多维张量分解思维的数据质量控制算法。另外考虑到车路测试环境中，协同智能体多样性使接入的信息呈现出复杂的异构特征，提出一种基于思维进化算法优化的BP神经网络融合算法。研究结果对于车路协同测试过程中的多源信息和数据进行质量控制和融合具有重要的科学意义。.③ 基于Agent技术的交通流与信息流耦合的车路协同仿真方法的设计。本项目采用的EstiNet仿真软件将车辆、信号、路侧设备转化为Agent控制主体，可实现车辆移动和通信网络模拟的双向耦合，对其进行二次开发，可实现车路协同仿真测试。基于设计的车路协同仿真方法，进行了交叉口群速度引导和路径诱导仿真，结果显示，实施速度引导和路径诱导后，车辆平均速度大幅提高，平均延误和污染物排放大幅降低。研究结果对分析车路协同改善城市交通的作用具有重要的科学意义。.④ 非完备信息场景的基于位置服务（LBS）的车路协同测试实验方法的设计。完成了主动推送系统总体设计、软硬件设计和外场测试，结果发现，所设计的主动推送系统可在1-3s内为车辆提供实时的基于LBS的交通信息服务。此外，主动推送模型特征参数敏感性分析表明，响应时间随推送距离增加呈现先迟缓增长后快速增长再稳定的变化趋势。研究结果对分析车路协同实际测试及其应用具有重要的指导意义和科学意义。.项目执行期间，共发表SCI检索论文9篇；已接收二区SCI论文1篇；已接收EI检索论文1篇；申请发明专利4项。