CN110444015A - 基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法,适用于V2X环境下的无信号十字路口的多车速度决策问题。本发明包括以下步骤:1)十字路口分区,分为三类区域;2)设定参数,包括车辆等待时间阈值;3)不同区域通行速度设定;4)同车道车辆防撞车速设定。本发明同一时刻只允许一个平行方向的车辆通行,避免了建立复杂的冲突点数学建模,也无需考虑复杂路径规划和优化方程求解;通过设定单方向等待时间阈值,避免了长时间单方向车辆滞留;通过将十字路口分区,可以根据实际交通情况在各分区内进行计算;本发明鲁棒性高、操作简单、可直接运行于低成本路侧计算平台。
Description
技术领域
本发明涉及智能网联汽车控制领域,具体涉及一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法。
背景技术
十字路口的智能决策是智能网联汽车的核心技术之一。十字路口智能决策方案包括交通信号控制和无交通信号控制决策两种。相比于传统的交通信号控制决策方法,无交通信号控制决策在提升智能网联汽车的交叉路口通行效率方面更具优势。随着无线通信技术的不断发展,尤其是5G技术的发展,智能网联汽车可以与路侧设施通信、与其它车辆通信、与行人通信,最终可以实现Vehicle to everything(V2X)通信技术。在此基础之上,智能网联汽车可以将自车信息发送给交叉路口的路侧V2X设施,同时接收路侧V2X设施广播的他车信息,从而自车可以获得交叉路口范围内的所有车辆和行人信息。然后,根据这些信息进行最优决策,从而提升交叉路口通行效率。
现阶段,可接受间隙理论模型及其改进的方法已经成功应用于无信号十字路口的智能网联汽车通行决策。其中,可接受间隙理论模型主要是指Tanner公式,即用于表示车流量与入口通行能力关系的回归模型。可接受间隙理论模型中的临界间隙是指十字路口允许车辆可以通过的最小间隙。当两车距离小于临界间隙,车辆不允许通过十字路口。只有当两车距离大于等于临界间隙,车辆才允许通过十字路口。但是临界间隙是不能直接测量的,只能根据车辆位置和车辆速度等已有信息对临界间隙进行估计,在对临界间隙进行估计时需要建立相对复杂的模型,所涉及的约束条件较多,例如,郭瑞军在其著作《环形交叉口通行能力分析方法》中以间隙接受理论为基础,得到了新的临界间隙计算模型,得到了拒绝间隙和接受间隙的概率分布函数,从而得出了支路通行能力的改进公式。但是需要满足一定的假设条件,从而实际应用受到相应限制。另一方面,现有基于可接受间隙理论模型及其改进的方法的无信号十字路口智能网联汽车通行决策方法也缺少对单个方向车辆等待时间这一因素的考虑,而该因素可以协调路口各个方向的车辆通行并提高总体通行效率。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足之处,提出一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法。本方法同一时刻只允许一个平行方向的车辆通行,避免了建立复杂的冲突点数学建模,也无需考虑复杂路径规划和优化方程求解;通过设定单方向车辆等待时间阈值,避免了长时间单方向车辆滞留;通过将十字路口分区,可以根据实际交通情况在各分区内计算自车速度;本发明鲁棒性高、操作简单、可直接运行于低成本车载计算平台。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
本发明提出的一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法,该方法涉及的硬件平台包括在十字路口搭建的车辆状态检测及V2X广播系统,该系统包括内设路侧计时器的路侧计算平台、摄像机和V2X通信设备;其中,所述摄像机安装在十字路口每个车道来车方向的上方,保证所有摄像机覆盖包含十字路口的所有区域,所述摄像机用于采集所对应车道的实时图像,并通过数据线或无线设备将图像传输到所述路侧计算平台;所述路侧计算平台安装于十字路口的路侧,与各台摄像机连接,用于接收所有摄像机采集的图像、对图像进行处理得到十字路口每个车道上各车的车辆信息,该车辆信息包括车辆坐标、车辆速度、车辆加速度、车辆行驶方向和车牌号信息;所述V2X通信设备装载在十字路口范围内的每一辆智能网联汽车上,用于接收十字路口范围内的每辆车发送的自车车辆信息,同时,所述路侧计算平台将通过十字路口路侧检测得到的车辆信息和通过V2X通信接收到的车辆信息进行叠加,从而获得十字路口范围内的所有车辆的车辆信息,并将该信息通过V2X通信设备广播到十字路口范围内的每一辆车;每辆智能网联汽车上还均设有一个自车计时器;其特征在于,所述智能网联汽车速度决策方法包括以下步骤:
1)十字路口分区
将十字路口分为区域1、区域2和区域3三类区域,其中,所述区域1是以该十字路口中各车辆停止线为边界所包络形成的区域;所述区域2是以该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域;所述区域3是该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域,且区域3内的车辆行驶方向与区域1反向;规定车辆位于十字路口时,始终按照由区域2驶入该十字路口,途经区域1,然后由区域3驶出该十字路口的的行径方向行驶,且在十字路口内仅允许车辆直行;
2)设定如下参数
2-1)将第i次循环设定的自车车速记为vi,自车加速度记为ai,自车计时器的当前时间记为ti,自车距离十字路口车辆停止线的长度记为Li,前后相邻两车间的安全距离记为Ls;其中,i=1,2,…,N,N为自车驶出十字路口时所用循环次数,v0,a0分别为自车刚驶入十字路口时的初始车速和加速度,t0=0;
2-2)设定三类自车车速,分别记为va,vb,vc,且vc>vb>va,设定的三类自车车速根据实际道路所在区域设定;
2-3)设路侧计时器的当前时间为τ,规定每当区域1内车辆行驶方向改变时,路侧计时器归零,重新开始计时;设车辆等待时间阈值为τmax,τmax按照以下公式计算:
式中,τ0为最小等待时间,单位min,根据十字路口的实际历史交通数据进行设置;Nx为区域2内处于等待状态的车辆数,Ny为区域2内处于通行状态的车辆数,单位均为个;α为一调纲系数,α=1个/min;
3)不同区域通行速度设定
3-1)当前循环开始,自车计时器从零开始计时;
3-2)判断自车是否在区域2内,如果自车不在区域2内,则进入步骤3-3);如果自车在区域2内,则进入步骤3-4);
3-3)判断自车是否在区域1内,如果自车不在区域1内,则设定自车车速vi为vc,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果自车在区域1内,则设定自车车速vi=va,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
3-4)判断区域1内是否有车,如果区域1内没有车,则设定自车车速vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内有车,则进入步骤3-5);
3-5)判断区域1内的他车与自车行驶方向是否平行,如果区域1内的他车与自车行驶方向不平行,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内的他车与自车行驶方向平行,则进入步骤3-6);
3-6)判断路侧计时器当前时间τ是超过步骤2-3)设置的车辆等待时间阈值τmax,若未超过,则设定自车速度vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);若超过,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
4)同车道车辆防撞设定
判断自车与前车的当前距离ΔLi是否超过步骤2-1)设定的安全距离Ls,若自车与前车的当前距离ΔLi≥Ls,则当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1);若自车与前车的当前距离ΔLi<Ls,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1)。
与现有技术相比,本发明具有以下特点及有益效果:
与传统的基于冲突点的十字路口无信号控制方法相比,本发明方法扩大了冲突检测区域,区域内同一时刻只允许一个方向的车辆行驶,避免了建立复杂的冲突点数学建模,也无需考虑复杂路径规划和优化方程求解。
与传统的基于预订系统的交叉路口无信号控制方法相比,本发明方法支持同时对所有检测区域内的车辆的协同控制,避免了逐个响应车辆请求,从而提高了通行效率。
与传统的基于可接受间隙的十字路口无信号控制方法相比,本发明方法不但适用于十字路口都是自动驾驶汽车的场景,也适用于十字路口自动驾驶汽车和安装有V2X通信设备的有人驾驶汽车混流的场景;本发明方法通过设定单个方向的车辆等待时间阈值,避免了单方向车辆等待时间过长,进一步综合提高了十字路口的通行效率;本发明方法通过将十字路口分区,可以单独在不同分区内根据十字路口的交通情况设定相应的车辆通行速度,避免了间隙估算问题,提高了算法的鲁棒性。
与目前的基于深度学习和基于强化学习的十字路口无信号灯控制方法相比,本发明方法对路侧计算平台的性能要求低,可以在基于低成本51单片机的路侧计算平台运行本发明方法,因此降低了本发明方法大规模应用的成本。
附图说明
图1是本发明方法的整体流程示意图。
图2是本发明发中无信号十字路口的分区示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明技术方案进一步详细说明如下:
本发明提出的一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法,本方法涉及的硬件平台包括在十字路口搭建的车辆状态检测及V2X广播系统,该系统包括内设路侧计时器的路侧计算平台、摄像机和V2X通信设备;其中,摄像机安装在十字路口每个车道来车方向的上方,保证所有摄像机覆盖包含十字路口的所有区域;摄像机用于采集所对应车道的实时图像,并通过数据线或无线设备将图像传输到路侧计算平台;所述路侧计算平台安装于十字路口的路侧,与各台摄像机连接,用于接收所有摄像机采集的图像、对图像进行处理得到十字路口每个车道上各车的车辆信息,该车辆信息包括车辆坐标、车辆速度、车辆加速度、车辆行驶方向和车牌号信息;V2X通信设备装载在十字路口范围内的每一辆智能网联汽车上,用于接收十字路口范围内的每辆车发送的自车车辆信息,同时,路侧计算平台将通过十字路口路侧检测得到的车辆信息和通过V2X通信接收到的车辆信息进行叠加,从而获得十字路口范围内的所有车辆的车辆信息,并将该信息通过V2X通信设备广播到十字路口范围内的每一辆车。每辆智能网联汽车上还均设有一个自车计时器。本智能网联汽车速度决策方法的流程图如图1所示,包括1)十字路口分区;2)参数设定;3)不同区域通行速度设定;4)同车道车辆防撞设定。具体实现过程如下:
1)十字路口分区
参见图2,将十字路口分为区域1、区域2和区域3三类区域,其中区域1是以该十字路口中各车辆停止线为边界所包络形成的区域,如图2中矩形方框所示区域,位于十字路口的中部;区域2是以该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域,如图2中所示灰色阴影区域,本实施例中设有4个区域2,长度L根据实际路况决定,一般取值在50m至车辆状态检测及V2X广播系统感知范围(该感知范围一般在200m,如图2中圆圈所示区域)内;区域3是该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域,且区域3内的车辆行驶方向与区域1反向,如图2中阴影线所示区域。规定车辆位于十字路口时,始终按照由区域2驶入该十字路口,途经区域1,然后由区域3驶出该十字路口的的行径方向行驶,且在十字路口内仅允许车辆直行。
2)设定如下参数:
2-1)将第i次循环设定的自车车速记为vi,自车加速度记为ai,自车计时器的当前时间记为ti,自车距离十字路口车辆停止线的长度记为Li,前后相邻两车间的安全距离记为Ls;其中,i=1,2,…,N,N为自车驶出十字路口时所用循环次数,v0,a0分别为自车刚驶入十字路口(即刚刚进入区域2)时的初始车速和加速度,t0=0,Ls为两倍的车身长度;
2-2)设定三类自车车速,分别记为va,vb,vc,且vc>vb>va,设定的三类自车车速根据实际道路所在区域设定,三类自车车速的取值范围分别为30km/h≤vc<60km/h,15km/h≤vb<30km/h,0km/h≤va<15km/h。
2-3)设路侧计时器的当前时间为τ,规定每当区域1内车辆行驶方向改变时,路侧计时器归零,重新开始计时;设车辆等待时间阈值为τmax;其中,τmax按照以下公式计算:
式中,τ0为最小等待时间,单位min,可根据十字路口的实际历史交通数据进行设置,一般设置为2~5min;Nx为区域2内处于等待状态的车辆数,Ny为区域2内处于通行状态的车辆数,单位均为个;α为一调纲系数,α=1个/min。
τmax用于限定单个方向车辆的等待时间,当自车等待时间大于等于τmax时,则强制非自车行驶方向上的车辆停止通过,自车沿当前方向行驶;当自车等待时间小于τmax时,则自车继续等待。
3)不同区域通行速度设定
当自车进入十字路口范围内时,不断重复以下步骤3)~4),直至自车驶出十字路口,具体步骤如下:
3-1)当前循环开始,自车计时器从零开始计时;
3-2)判断自车是否在区域2内,如果自车不在区域2内,则进入步骤3-3);如果自车在区域2内,则进入步骤3-4);
3-3)判断自车是否在区域1内,如果自车不在区域1内,(表明自车当前在区域3内)则设定自车车速vi为vc,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果自车在区域1内,则设定自车车速vi=va,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
3-4)判断区域1内是否有车,如果区域1内没有车,则设定自车车速vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内有车,则进入步骤3-5);
3-5)判断区域1内的他车与自车行驶方向是否平行,如果区域1内的他车与自车行驶方向不平行,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内的他车与自车行驶方向平行,则进入步骤3-6);
3-6)判断路侧计时器当前时间τ是超过步骤2-3)设置的车辆等待时间阈值τmax,若未超过,则设定自车速度vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);若超过,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
4)同车道车辆防撞设定
判断自车与前车的当前距离ΔLi是否超过步骤2-1)设定的安全距离Ls,若自车与前车的当前距离ΔLi≥Ls,则当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1);若自车与前车的当前距离ΔLi<Ls,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1)。
本方法仅适用于车辆位于交叉口范围内的情况,位于非十字路口范围内的车辆速度决策方法不属于本发明方保护范畴。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法,该方法涉及的硬件平台包括在十字路口搭建的车辆状态检测及V2X广播系统,该系统包括内设路侧计时器的路侧计算平台、摄像机和V2X通信设备;其中,所述摄像机安装在十字路口每个车道来车方向的上方,保证所有摄像机覆盖包含十字路口的所有区域,所述摄像机用于采集所对应车道的实时图像,并通过数据线或无线设备将图像传输到所述路侧计算平台;所述路侧计算平台安装于十字路口的路侧,与各台摄像机连接,用于接收所有摄像机采集的图像、对图像进行处理得到十字路口每个车道上各车的车辆信息,该车辆信息包括车辆坐标、车辆速度、车辆加速度、车辆行驶方向和车牌号信息;所述V2X通信设备装载在十字路口范围内的每一辆智能网联汽车上,用于接收十字路口范围内的每辆车发送的自车车辆信息,同时,所述路侧计算平台将通过十字路口路侧检测得到的车辆信息和通过V2X通信接收到的车辆信息进行叠加,从而获得十字路口范围内的所有车辆的车辆信息,并将该信息通过V2X通信设备广播到十字路口范围内的每一辆车;每辆智能网联汽车上还均设有一个自车计时器;其特征在于,所述智能网联汽车速度决策方法包括以下步骤:
1)十字路口分区
将十字路口分为区域1、区域2和区域3三类区域,其中,所述区域1是以该十字路口中各车辆停止线为边界所包络形成的区域;所述区域2是以该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域;所述区域3是该十字路口中各车辆停止线为起点向外延伸长度L分别形成的区域,且区域3内的车辆行驶方向与区域1反向;规定车辆位于十字路口时,始终按照由区域2驶入该十字路口,途经区域1,然后由区域3驶出该十字路口的的行径方向行驶,且在十字路口内仅允许车辆直行;
2)设定如下参数
2-1)将第i次循环设定的自车车速记为vi,自车加速度记为ai,自车计时器的当前时间记为ti,自车距离十字路口车辆停止线的长度记为Li,前后相邻两车间的安全距离记为Ls;其中,i=1,2,…,N,N为自车驶出十字路口时所用循环次数,v0,a0分别为自车刚驶入十字路口时的初始车速和加速度,t0=0;
2-2)设定三类自车车速,分别记为va,vb,vc,且vc>vb>va,设定的三类自车车速根据实际道路所在区域设定;
2-3)设路侧计时器的当前时间为τ,规定每当区域1内车辆行驶方向改变时,路侧计时器归零,重新开始计时;设车辆等待时间阈值为τmax,τmax按照以下公式计算:
式中,τ0为最小等待时间,单位min,根据十字路口的实际历史交通数据进行设置;Nx为区域2内处于等待状态的车辆数,Ny为区域2内处于通行状态的车辆数,单位均为个;α为一调纲系数,α=1个/min;
3)不同区域通行速度设定
3-1)当前循环开始,自车计时器从零开始计时;
3-2)判断自车是否在区域2内,如果自车不在区域2内,则进入步骤3-3);如果自车在区域2内,则进入步骤3-4);
3-3)判断自车是否在区域1内,如果自车不在区域1内,则设定自车车速vi为vc,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果自车在区域1内,则设定自车车速vi=va,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
3-4)判断区域1内是否有车,如果区域1内没有车,则设定自车车速vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内有车,则进入步骤3-5);
3-5)判断区域1内的他车与自车行驶方向是否平行,如果区域1内的他车与自车行驶方向不平行,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);如果区域1内的他车与自车行驶方向平行,则进入步骤3-6);
3-6)判断路侧计时器当前时间τ是超过步骤2-3)设置的车辆等待时间阈值τmax,若未超过,则设定自车速度vi=vb,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);若超过,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,记录自车计时器的当前时间ti,进入步骤4);
4)同车道车辆防撞车速设定
判断自车与前车的当前距离ΔLi是否超过步骤2-1)设定的安全距离Ls,若自车与前车的当前距离ΔLi≥Ls,则当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1);若自车与前车的当前距离ΔLi<Ls,则设定自车车速vi=vi-1-|ai-1ti-1|,当前循环结束,自车按照设定的车速vi行驶,令i=i+1,返回步骤3-1)。
2.根据权利要求1所述的智能网联汽车速度决策方法,其特征在于,步骤1)中,长度L根据实际路况决定,取值在50m至车辆状态检测及V2X广播系统感知范围内。
3.根据权利要求1所述的智能网联汽车速度决策方法,其特征在于,步骤2-1)中,前后相邻两车间的安全距离Ls为两倍的车身长度。
4.根据权利要求1所述的智能网联汽车速度决策方法,其特征在于,步骤2-2)中,三类自车车速的取值范围分别为30km/h≤vc<60km/h,15km/h≤vb<30km/h,Okm/h≤va<15km/h。
5.根据权利要求1所述的智能网联汽车速度决策方法,其特征在于,步骤2-3)中,最小等待时间τ0取2~5min。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111731285A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-02 | 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司 | 基于v2x技术的车辆防碰撞方法及装置 |
CN112185132A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-05 | 大连理工大学 | 一种无红绿灯的车辆交叉口协调方法 |
CN112258745A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-01-22 | 上海富欣智能交通控制有限公司 | 移动授权终点确定方法、装置、车辆和可读存储介质 |
CN112820125A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-05-18 | 苏州大学 | 车辆混行情况的智能网联车辆的通行引导方法及引导系统 |
CN113129638A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆管理方法、装置、系统、通道管理设备及存储介质 |
CN113450564A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-28 | 江苏大学 | 一种基于narx神经网络和c-v2x技术的交叉路口的通行方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007286762A (ja) * | 2006-04-13 | 2007-11-01 | Toyota Motor Corp | 交差点交通管制システム |
CN106205172A (zh) * | 2016-09-07 | 2016-12-07 | 东南大学 | 无信号交叉口冲突消解方法及系统 |
CN108877268A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-11-23 | 南京大学 | 一种面向无人驾驶的无红绿灯十字路口智能调度方法 |
CN109584554A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-05 | 清华大学 | 一种道路交叉口通行控制方法和系统 |
CN109727470A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-07 | 清华大学 | 一种分布式智能网联汽车交叉路口复杂场景通行决策方法 |
-
2019
- 2019-07-08 CN CN201910608855.5A patent/CN110444015B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007286762A (ja) * | 2006-04-13 | 2007-11-01 | Toyota Motor Corp | 交差点交通管制システム |
CN106205172A (zh) * | 2016-09-07 | 2016-12-07 | 东南大学 | 无信号交叉口冲突消解方法及系统 |
CN108877268A (zh) * | 2018-08-07 | 2018-11-23 | 南京大学 | 一种面向无人驾驶的无红绿灯十字路口智能调度方法 |
CN109584554A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-05 | 清华大学 | 一种道路交叉口通行控制方法和系统 |
CN109727470A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-05-07 | 清华大学 | 一种分布式智能网联汽车交叉路口复杂场景通行决策方法 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113129638A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-07-16 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆管理方法、装置、系统、通道管理设备及存储介质 |
CN111731285A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-02 | 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司 | 基于v2x技术的车辆防碰撞方法及装置 |
CN111731285B (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-20 | 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司 | 基于v2x技术的车辆防碰撞方法及装置 |
CN112185132A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-05 | 大连理工大学 | 一种无红绿灯的车辆交叉口协调方法 |
CN112258745A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-01-22 | 上海富欣智能交通控制有限公司 | 移动授权终点确定方法、装置、车辆和可读存储介质 |
CN112258745B (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-02 | 上海富欣智能交通控制有限公司 | 移动授权终点确定方法、装置、车辆和可读存储介质 |
CN112820125A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-05-18 | 苏州大学 | 车辆混行情况的智能网联车辆的通行引导方法及引导系统 |
CN113450564A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-28 | 江苏大学 | 一种基于narx神经网络和c-v2x技术的交叉路口的通行方法 |
CN113450564B (zh) * | 2021-05-21 | 2022-08-23 | 江苏大学 | 一种基于narx神经网络和c-v2x技术的交叉路口的通行方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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