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申请/专利权人：中机科(北京)车辆检测工程研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种无人车队轨迹跟踪误差测试方法，涉及域名检测技术领域；通过实时获取无人车队的车辆行驶数据，并通过V2V通信模块以固定频率广播给周围车辆，判断数据接收频率是否异常，标记数据接收频率异常的车辆为潜在故障车辆，监测分析其网络通信状态，评估V2V通信的实时性；根据评估结果划分实时通信和非实时通信，并分类对应的数据；分析非实时通信数据的准确性，识别误差和异常，调整车辆行驶轨迹和速度，优化车队轨迹跟踪性能，降低误差，提高了车队的协调性和安全性，减少了因通信延迟和丢包导致的行驶风险，确保了车队在各种环境下的高效运行，显著提升了整体效率和安全性。

主权项：1.一种无人车队轨迹跟踪误差测试方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：实时获取若干个时间段内无人车队的车辆行驶数据，并通过每辆车上的V2V通信模块，将采集到的数据以固定频率广播给周围的车辆，并判断各个车辆的数据接收频率是否出现异常；S2：将数据接收频率出现异常的车辆标记为潜在故障车辆，并对潜在故障车辆的网络通信状态进行监测分析，根据通信数据延迟的情况和通信范围的稳定性，评估无人车队车辆之间V2V通信的实时性；步骤S2具体包括：根据固定时间段内的通信延迟数据生成通信延迟偏差指数，通信延迟偏差指数的获取方法为：实时获取固定时间段内的通信延迟数据，记录每个数据包的发送和接收时间，计算通信延迟，计算固定时间段内所有通信延迟数据的均值和标准差；根据均值和标准差计算控制图中的控制线，包括中心线CL，即控制图的中心线，等于延迟数据的均值，上控制限UCL为：UCL＝EX+kσ；式中，EX为延迟数据的均值，σ为延迟数据的标准差，k为控制限参数；下控制限LCL为；LCL＝EX-kσ；绘制延迟数据的均值控制图和范围控制图，通过均值控制图和范围控制图检测存在大于等于上控制限的异常点，根据延迟数据与均值及上控制限的偏差情况，计算通信延迟偏差指数，具体的计算表达式为：式中，n为延迟数据点的总数，Xi表示第i个数据点的延迟值，CDP为通信延迟偏差指数；通过V2V通信模块测量车辆之间的有效通信距离，记录潜在故障车辆在不同位置的通信质量，根据通信范围内车辆在不同位置的通信质量变化情况生成通信质量分布异常指数，则通信质量分布异常指数的获取方法为：获取潜在故障车辆在不同位置的通信质量数据，整理采集到的通信质量数据，进行插值分析，根据数据特性构建变异函数模型，模型具体的计算表达式为： 式中，Gh为距离为h时的变异函数值，Wh为距离为h的采样对数，zxs为位置xs处的通信质量值，zxs+h为xs+h处的通信质量值；在空间范围内定义插值网格，确定插值的目标位置，使用克里金插值方法，根据已知数据点预测插值网格中各位置的通信质量，具体的预测表达式为：式中，s为位置编号，zx0为位置x0处的插值预测值，d为克里金权重，m为位置总数量；计算实际测量值与插值预测值之间的偏差，根据偏差计算通信质量分布异常指数，具体的计算表达式为：式中，KH为通信质量分布异常指数；将通信质量分布异常指数和通信延迟偏差指数进行归一化处理，通过归一化处理后的通信质量分布异常指数和通信延迟偏差指数计算无人车队车辆之间V2V通信的实时性分析系数；计算无人车队车辆之间V2V通信的实时性分析系数，计算表达式为： 式中，KM为无人车队车辆之间V2V通信的实时性分析系数，CDP为通信延迟偏差指数，KH为通信质量分布异常指数，a1、a2为通信质量分布异常指数和通信延迟偏差指数的比例系数，且a2a10；S3：根据评估结果，将无人车队车辆之间V2V通信的实时性划分为实时通信和非实时通信，并将对应的数据划分为实时通信数据和非实时通信数据；S4：对无人车队车辆之间V2V通信的非实时通信数据的准确性进行分析，以识别出数据中的误差和异常，并根据分析结果调整车辆的行驶轨迹和速度，优化车队的整体轨迹跟踪性能，降低误差。

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