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基于区域危险度的车载网信道拥塞控制方法及系统 

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申请/专利权人:重庆大学

摘要:本发明属于智能交通系统技术领域,具体公开了一种基于区域危险度的车载网信道拥塞控制方法及系统,该方法利用车辆驾驶员的驾驶行为和车辆的物理性能,计算道路车辆密度,调整BSM传输间隔,并计算车辆的危险度;对路网中的危险车辆分簇,设定危险车辆为簇中心,计算道路区域中各个危险车辆簇的危险度指标;基于各个车辆簇的运行趋势和位置判断,计算危险车辆簇的权重因子和整个道路的区域危险度,再分别计算危险车辆HVF和危险车辆簇内车辆NVF,调整安全消息分发策略。采用本技术方案,根据惩罚因子自适应调整安全消息传输间隔,保证基本安全消息在车辆密度较大的情况下以合适的传输频率发送,又避免因车辆数量过多导致信道拥塞。

主权项:1.一种基于区域危险度的车载网信道拥塞控制方法,其特征在于,包括如下步骤:获取车辆驾驶员的驾驶行为和车辆的物理性能,计算道路车辆密度,调整BSM传输间隔;利用车辆驾驶员的驾驶行为和车辆的物理性能,计算车辆的危险度,并判断路网中的车辆是否为危险车辆;基于车辆的危险度对车辆分簇,设定危险车辆为簇中心,预设影响距离因子内的区域为危险车辆簇;根据危险车辆簇划分,计算道路区域中各个危险车辆簇的危险度指标;基于各个车辆簇的运行趋势和位置判断,计算危险车辆簇的权重因子和整个道路的区域危险度;利用车辆的危险度和整个道路的区域危险度,分别计算危险车辆的惩罚因子HVF和危险车辆簇内车辆的惩罚因子NVF;根据危险车辆的惩罚因子HVF和危险车辆簇内车辆的惩罚因子NVF,分别调整危险车辆安全消息分发策略和危险车辆簇内车辆的安全消息分发策略;计算道路车辆密度,调整BSM传输间隔的方法为: 其中,Max_ITTk是安全消息传输间隔,单位为ms,vMax_ITT是计算中的传输间隔最大门限;Nsk为当前K计算间隔的区域车辆密度;B是密度系数,α为计算因子;计算车辆的危险度的方法如下:车辆驾驶员实时行为RF的获取与判定需要通过车载智能设备,RF由车辆实时车况Vcondition、驾驶员身体状况Hdriver、实时驾驶行为RSdriving特征向量的特征权重因子Wri内积得到,其计算式如下:RFHV=[Vcondition,Hdriver,RSdriving]·[WRi]T其中,T表示转置;车辆的物理性能PF通过OBDII接口获得,PF由车辆行驶里程KVT、车辆类型Vtype、驾驶员积累经验ACEdriver特征向量的健康参数权重因子WLi内积得到,其计算式如下:PFHV=[KVT,Vtype,ACEdriver]·[WLi]T;计算车辆的危险度HV:Hv=αPFHV+βRFhv其中,α和β分别表示为物理特性和实时驾驶特性的权重因子,得到HV健康状态为1到10的值;计算道路区域中各个危险车辆簇的危险度指标的方法如下:如果道路中存在车辆与该区域下的所有车辆行车状态一致,包括行驶方向和运行速度,则该区域的总体能量减少,风险也随之降低;反之车辆与该区域下的车辆平均速度相差较大,则总体能量增加,风险也高;车辆簇的危险度评估公式如下: 其中,cluster_risk{r}表示的是道路危险车辆簇r下的总能量,即指危险车辆簇的危险度;Ji,j为车辆与车辆之间的车间关系,Hi和Hj分别为车辆i和车辆j的车辆危险度,V为危险车辆簇内所有车辆的平均速度;计算危险车辆簇的权重因子和整个道路的区域危险度的方法如下:设道路区域的物理中心为危险度中心,当危险车辆簇处于道路的边缘,远离危险度中心,则该车辆簇危险度对区域危险度的评估影响较小,当车辆簇处于危险度中心时,该车辆簇危险度对区域危险度的评估影响较大;危险车辆簇的权重因子定义如下: 其中,Kjt表示危险车辆簇j在t时刻的权重因子,xc,yc表示区域的物理中心,xjt,yjt表示t时刻车辆簇j的中心所在位置;L表示道路区域设置的长度;当危险车辆簇是由几个车辆簇合并得到的,其车辆簇的中心不再是危险车辆,而是该车辆簇下存在的k辆危险车辆综合平均位置,其计算如下: 得到各个车辆簇的权重因子后,和危险车辆簇的危险度进行加权求和,得到整个道路的区域危险度: 其中,n表示在t时刻,道路区域中存在的危险车辆簇数量,cluster_riskjt表示车辆簇j在t时刻的危险度;计算危险车辆的惩罚因子HVF的方法如下:危险车辆惩罚因子与车速的关系:危险车辆行驶速度与该车辆簇平均速度的相对速度为零时,表示该簇的行驶状态一致;当相对速度相差较大时,说明该危险车辆与邻居车辆的运动趋势有较大差异;映射到危险车辆惩罚因子,相对速度越大,惩罚因子越大,呈线性相关:HVF~ΔV;危险车辆惩罚因子与簇车辆密度的关系:簇车辆密度越大,表示该危险车辆影响范围内的车辆越多,则该危险车辆的安全消息发送优先级应该提高;映射到危险车辆惩罚因子,簇车辆密度越小,惩罚因子越小;簇密度越大,惩罚因子越大,惩罚因子与簇车辆密度为对数增长关系:HVF~log1+ρ;危险车辆惩罚因子与车辆的危险度的关系:车辆的危险度可表示车辆的危险程度,危险车辆健康状态与簇内车辆平均健康状态的比值可以作为惩罚因子的簇危险程度度量指标,若健康状态之间的比值较小,则认为该车辆簇的危险程度相差较小;映射到惩罚因子,健康状态的比值可作为倍数关系;综合惩罚因子与三个因素关系,危险车辆的惩罚因子为: 其中,ΔVi表示危险车辆i与该簇平均车速的相对速度,ρi表示危险车辆i的簇内密度,Hj表示簇内车辆j的危险度,n表示危险车辆簇内的车辆数目;计算危险车辆簇内车辆的惩罚因子NVF的方法如下:危险车辆簇内车辆通过接收影响距离因子内危险车辆的信标消息,在每个观测周期内,存储到邻居危险车辆列表,计算危险簇内车辆的惩罚因子: 其中,NVF惩罚因子为簇内正常车辆i与影响它的危险车辆j的车间关系作用权之和,再加上区域危险度计算得到;Ji,j为车辆与车辆之间的车间关系,Hi和Hj分别为车辆i和车辆j的车辆危险度;Riskr表示整个道路的区域危险度;对NVF的指标进行数据标准化处理,用tan反函数转换处理车间关系作用权实现数据归一化,并对区域危险度使用log函数处理:

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百度查询: 重庆大学 基于区域危险度的车载网信道拥塞控制方法及系统

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