智能路侧系统课题的主要研究内容.doc

徐志课题研究内容包括下列7个部分：（通信平台是关键，无缝实时6M，物联网）1.智能路侧系统多级分布式体系结构研究建立由路侧传感器和路侧交通控制设备、路侧信息处理单元、路侧控制主机、分布式通信网络和监控中心服务器群组成的多级分布式体系结构，该结构如下图所示： 图1 系统体系结构图整个系统分为四层，自底向上分别为：设备层、控制层、网络层、数据融合与决策层、应用层。设备层：公路气象检测传感器、视频检测器、线圈检测器、DSRC、WiFi无线通信、交通灯、情报板、可变限速标志控制层：控制主机网络层：无线网络（6M的带宽实时）、工业以太网、光纤局域网、千兆局域网、互联网数据融合与决策层：车辆数据服务器、公路数据服务器、高性能计算服务器、监控服务器应用层：WEB服务，管理操作车路协同系统是各种应用、技术和信息的集成，其中数据的获取、处理和传输方式多种多样，设备和服务功能的开发具有阶段性，这些就要求有一个统一的体系结构来构建高效、灵活的CVIS，同时确定合理子系统划分，个子系统的功能以及子系统之间的关系。从功能划分地角度讲，车路协同系统是由智能车载系统、路侧系统以及中央控制系统共同组成，如下图所示。其中，智能车载系统主要包括各种传感器、执行部件、内部通信单元（车内多种传感器、执行部件的通信）和外部通信单元（车-车、车-路侧设备、车-移动终端、车-中央系统）。路侧系统主要用于获取、收集、下发指定区域的车辆通行气象条件、交通流参数等数据，并提供车-车协作的辅助。中央控制系统作为主要的服务提供方，借助于分布式关系数据库技术提供诸如路面三维模型、交通设施查询服务，提供各种控制、协同策略。图2 智能车路协同系统逻辑结构图2.智能路侧系统数据流模型构建与仿真智能路侧系统的结构复杂、接入设备繁多、信息交互量大，需要建立该系统的数据流模型，该模型首先建立车辆数据元模块、道路数据元模块、网络数据元模块、控制数据元模块，然后采用面向对象技术对系统中的各种信息元素进行分类、抽象，并给出各模块之间的层次关系，建立系统的逻辑结构，并采用Petri网对系统中数据的流动进行仿真，定位出系统中的数据流运动的瓶颈部位，并采用优化算法对系统的逻辑结构进行改进，从而使系统信息负载均衡，提高系统的鲁棒性。3.车-路/车-车快速通信技术研究车路/车车快速通信是以提高交通安全性、高效性和舒适性为出发点，将各类传感器采集的信息进行传输，经过信息处理融合后，达到智能车路协同的目的。在整个通信传输的整体逻辑框架中（参见下图），接入技术由于涉及的设备繁多，接入方式多样，因此车路/车车快速无缝通信技术是本项目的重点和难点，需要考虑以下几个方面的内容： 图4 系统通信逻辑结构1. 智能交通系统中存在多种通信实体和多种通信应用模式，包括车-路，车-车，人-车通信，由于通信的出发点不同，对通信速率、延时、可靠性方面都有不同的要求。2. 一种无线接入方式难以满足所有的应用场景。应针对不同的应用场景对通信参数的要求不同，选择适合的通信模式和通信协议、以期达到预期的效果。3. 根据通信对象的不同，可以将ITS通信技术，分为短程实时通信、中程交互通信，远程广播通信。短程实时通信：从提高交通安全为出发点，重点解决车-路和车-车通信，对实时性的要求很高；中程交互通信：从提高交通效率和行车舒适性为出发点，重点车-路通信，对传输带宽的要求很高。远程广播通信：从提高信息传播的覆盖面为出发点，采用单向广范围的广播。 图5 异构网络并行结构在智能交通系统中，各种异构通信网络并存，其结构框图如图5所示。下面对其技术进行分别介绍。1 短距离紧急通信。重点考虑：行车安全性。通信要求：窄带实时通信。应用场景：出现危险情况时，车辆向路侧系统发送即时报警信息，车辆助手辅助司机执行正确的操作。如转方向，刹车。通信方式:o DSRC：车-路紧急通信o Ad-hoc：车车通信o IR：人车通信2 中距离交互通信重点考虑：交通效率和舒适性。通信要求：高带宽，低实时性。应用场景：驾驶时接收实时信息。包括车辆拥堵、动态车速限制、临时危险提示，影视频下载。通信方式: 主要采用蜂窝通信系统，包括两种类型：（1）数据通信系统：车载设备通过AP接入点进入网络。高速率，高可靠性，时延大；WiFi：热点地区（停车场和加油站）的宽带接入网络。无小区切换WiMAX：大范围的宽带接入网络。有小区切换（2）电信系统：通过基站进入网络。低速率，实时性好，低可靠性。3G：CDMA2000, WCDMA,TD-SCDMA3 远距离通信重点考虑：广覆盖通信要求：广域，单向应用场景：发布交通和旅游信息、道路信息、交通预报、停车向导、紧急服务。通信方式:DAB / DMB：数字音频广播、数字多媒体广播DVBGPS：卫星定位图6 人-车-路通信环境 图7 交叉口的通信各种通信方式对比近距离中距离远距离DSRC 5.8 GHzEuropean 5.9GHz ITSInfraredWiFiWiMAXUMTSDAB音频DMB多媒体DVB-TDVB-H特点双向主从式通信结构，路側设备为主，车载设备为从；主要负责车路通信，收集/发布信息。可用于紧急制动、ETC设备。 采用Ad-hoc结构，需要认证，主要针对车车通信。近距离人车通信，例如：开车门，传输视频等车速中等时，高速接入互联网。适合于加油站、停车场等热点，车速低的地区车速中等时，高速接入互联网。支持切换车速高速时中等延时，中等速率接入。支持切换同步发送服务信息同步发送服务信息标准CEN EN 12253-2004IEEE 802.11pISO21214IEEE802.11a/b/gIEEE 802.16GMS 3GPPTS 102 427TS 102 428EN 302 304天线单个全向天线单个全向天线单个定向天线单个全向天线多个全向天线单个全向天线单个全向天线单个全向天线传输距离3-155007 m覆盖区域覆盖区域最大50km覆盖区域35 km16 67km传输速率（Mbps）下行 0.5 Mbps上行 0.25 Mbps上下行6 Mbps上下行1 Mbps上下行 54 Mbps上下行 70 依赖于车速和距离下行 高速移动时0.384Mbps 低速移动时14 Mbps上行 0.384 Mbps下行2.4 Mbps下行 6.7-39Mbps时延ms建立时间5 ms5-12 ms10ms0.01s依赖于接入时间200-300ms2s100ms6ms输出功率2W1W功率自动控制功率自动控制功率自动控制方向性定向传输，支持广播，非点对点全向传输，支持广播， 点对点定向传输，支持广播， 点对点全向传输，支持广播，非点对点全向传输，有限广播，非点对点全向传输，有限广播，非点对点全向广播，非点对点全向广播，非点对点实时性不支持不支持支持不支持支持，较差支持，较差不支持不支持其它采用TDMA机制，车载随机选择时隙。存在冲突。无优先级和实时性保证。但可以通过减少负载（用户数，包数，包长）提高实时性。采用CSMA机制， 不支持实时，但负载小（用户数，包数，包长）时能保证。但通过上层协议可提高实时性。支持4个优先级。满足不同业务的不同实时性要求采用CSMA机制，发放许可证，限制用户数，保证实时性关键技术：车路通信动态切换技术DSRC 通信有两种方式: 路车通信( R2V ) 和车车通信( V2V )。R2V 是车辆和路边的基础设施进行通信, 属于移动设备和固定设备的通信过程, 采用的网络模型基于一跳A d- H oc网络模型。R2V 的主要应用是智能收费系统、车载网络的多媒体下载和智能停车系统等。V2V 是车辆和车辆进行通信, 属于移动设备之间的通信, 采用的网络模型是基于多跳的AdH oc网路模型。V2V 的典型应用是汽车主动避让、前方障碍物检测和避让等切换的过程可以分成3 个部分: 切换准备阶段、切换重新注册阶段和重新关联阶段。前两部分属于MAC层技术, 第三个属于网络层技术。在切换准备阶段OBU 检测到当前的连接信号质量下降、信噪比上升, 不能维持与当前RSU 的通信。 通过物理层的测量技术, 对周围的RSU 进行扫描, 寻找新的RSU 接入。在扫描过程中,OBU 侦听后备网络的广播消息, 获得网络拓扑结构(广播消息的广播周期10 m s)。扫描方式有两种, 主动式和被动式扫描, 主动式扫描是OBU主动给RSU 发送申请消息, RSU 反馈网络拓扑结构给OBU; 被动式是OBU 周期性地接收广播消息, 获得拓扑结构。OBU 通过扫描的方式, 测量周边RSU 的下行链路质量, 寻找新的目标RSU, 按优先级排列。在重新注册阶段, OBU 选择优先级最高的为目标RSU, 并通过一系列的消息交互, 实现与前RSU 断开连接, 并重新进入新的RSU。在重新关联阶段网络层重新建立IP层连接, 实现无缝切换。切换过程对系统性能的影响主要考虑切换的延时、成功率和数据包的丢失率等因素。降低切换的延时, 即降低重新认证和重新关联的延时, 寻找合适的切换算法, 实现快速切换, 提高系统性能。切换的成功率是对切换的判决算法进行改进, 防止出现乒乓效应。最后是实现无缝切换, 降低数据包的丢失。4.基于路侧传感和车辆信息融合的异常交通事件及交通行为感知技术研究在车辆协同技术体系中，感知系统是重要的组成技术之一。在此系统中感知功能为车-车、车-路、车-人间的冲突消解起到一个依据作用；此外，对车-车、车-路侧系统间信息交互起到先导作用。（1） 感知内容对于含有先进的车载系统的车辆本身来说，它的感知内容有如下状态图：车辆感知临近车辆环境人路图8 车辆需要感知内容.图8 车载系统感知传感器对于对于路侧系统，它的感知内容有如下状态图：路侧感知车环境人路图8 路侧系统感知状态图通过传感器网络可以实时感知气温、降雨量、降雪量、风速、可见度、地质灾害等气象信息，并根据该信息给出车辆最佳安全行驶速度。采用专用巡逻车收集道路的破损、平整度、构造深度、抗滑性能等参数，计算道路的舒适度指数提供给车辆，及时发现道路附属设施损毁情况计算养护等级指数给道路养护部门，同时还承担道路交通事件的清理和救援任务。（2）需要感知的主体内容作为感知，首先对感知对象进行划分，从而形成高效的数据组织分类。主要对感知的主体相关性进行了车、路、人等相关感知内容分类。分类内容见图2车1 周围车辆状态； 与周边车辆信息互通(交互)；2 （自身/周边）车速；3 行车路线；4 （考虑无车载车闯入？）路1 路面异常（物理破损）；2 天气影响下的路面行车环境（雨雪风雾）；人1 行人位置；2 行人轨迹预测；3 驾驶员特征。图9 感知内容划分（3） 构建感知体系结构 感知体系主要由现代通讯技术及其数据处理等先进的信息方式作为基础，在此基础上支持了现代感知技术，感知人、车、路、环境等信息，也就是像素级、特征级、决策级的感知内容，从而得出车-车，车-路等关系，最终形成一个感知结构结构。构建感知体系结构，见图3。现代通信、数据处理等平台线圈、视频、无线方式（红外、微波）车载单元交互感知路面感知人体感知环境感知车体感知像素级感知特征型级感知决策级感知车-车间关系车-路间关系车路感知系统体系图10感知体系结构图（4）感知分层感知分层主要分为：像素级（数据级）感知、属性级感知、决策级感知三个层次。针对不同的感知问题，有相应的感知层次进行感知。感知最底层为像素级感知，像素级感知结果可以为属性级感知提供感知数据来源，进一步属性级感知为决策级感知提供数据支持。像素级感知与特征感知处理是地面交通信息和部分空间信息，输出的是对交通状态的部分描述，如状态向量、特征和属性；决策级感知属于高层处理，处理的数据包括地面交通信息、全部的空间信息、气象信息等其他交通相关信息以及交通领域专家的知识等，输出的是抽象结果。像素级感知层特征级感知决策级感知图11 信息感知层次4.3 车辆行为感知在车辆的状态上感知，可分为常态感知与异常感知。作为常态感知，主要是对车辆自身、及相离车辆、路、人等情况在正常状态下获得的数据没有偏离应该具有的常态参数或属性。作为车辆异常感知则较为复杂，包括：行车越线、偶然停车、转弯等。即：常态之外的任何车辆行为。异常感知，主要采用特征级感知与决策级感知共同作用。异常感知初步分解为两种感知信息：静态信息感知：自身的起始车辆信息，车辆自身状态参数的离差程度（自检）；其他临近车辆交互参数、无授权状态下的车辆异常；特别事件的发生对道路行车路线的影响；路面方案选择，包括路面实时状态。检测目的：车辆驶出时的冲突检测。动态信息感知：在路面行驶过程中形成的信息。周边车辆的变道、停车、转弯等。路口人行服务设备的信号，及其路侧设备与之交互的动态信息等。4.4基于车辆位置和速度信息的交通事件感知技术通过像素级（数据级）感知对车辆行驶过程中的单个属性数据信息进行采集，如：速度可以单独使用埋地线圈的方式，或者微波感知等方式，或者综合起来形成属性级感知，对精度进行提高；位置感知方法：采用服务区的方式，在车辆进入服务区内采用特征级的感知方式获得。5基于分布式多级决策融合体系的交通诱导与管理技术研究5.1基于车路协同的交通安全预警技术目标：为司乘人员提供交通预警信息，减少交通事故、减少人员伤亡和财产损失，降低直接和非直接经济损失，缓解交通拥堵。主要研究内容：前方事故的检测及广播，违章车辆检测，交叉口冲突检测，车辆超高提前预警，车辆超长提前预警，前方