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智能交通车路协同信息采集方法

【摘要】近年来,城市交通拥堵问题日益严重,从而受到了人们的重视.智能交通车路协同系统是未来智能交通系统技术发展的关键点,极大程度上为人们的出行提供便利,提高道路交通安全,缓解交通拥堵,能够有力推动城市交通智能化进程.信息采集已成为车路协同关键技术,利用无线通讯、传感探测等手段来完成车与车之间的信息采集、车路交互信息采集以及其他情况信息采集,并对国内外现有的信息采集方法研究最新进展概述.

【关键词】车路协同系统信息采集]

随着经济社会和新一代互联网技术的发展,城镇化进程不断加快,机动车拥有量不断增加,道路系统趋于饱和,尤其是城区交通拥堵日益严重,已呈现常态化发展趋势,智能交通车路协同技术应运而生.智能交通车路协同技术在信息采集过程中,采用日益成熟的无线通讯和新一代互联网等技术,由此可在车与车之间、车与路之间等不同场景下,实现动态实时路况信息的交互和共享,并在全景动态下的交通信息采集与分析的基础上,实行车辆主动安全控制以及道路协同管理,有效的实现了人、车、路的调度协同,进而保证交通的安全畅通,提高道路通行效率[1].智能交通车路协同技术是当前存在的最环保、高效、安全的道路交通系统.所以路况的信息采集是智能交通车路协同技术的重要基础.

一、智能交通车路协同技术的信息采集方法分类

车路协同技术能够缓解交通拥堵的关键在于智能路测系统对于路况信息的采集和反馈.多通道的交通状态信息的辨识和采集主要包括：多通道交通流量监测、路面湿滑状态信息采集、交叉口行人信息采集、道路异物侵入信息采集、秘籍人群信息采集以及突发事件快速识别与定位.信息采集到后,上传的通信模式也多种多样,支持的通信模式包括无线广域网、无线局域网、专用短程通信、自组织网络、传感器网络、蜂窝-3G 等.保证了车路协同技术信息能够顺畅上传[2-3].车路协同系统明显的展示了道路交通参与者：人、车、路三者之间的相互智能交流,作为当前最为智能的交通重要发展理念和解决交通问题的有效解决手段,已经获得世界上多数的国家的认可,并在投入实施的过程中得到了大力支持.

二、车路协同系统中的交通信息采集方法应用研究

在现有水平的车路协同系统中的交通信息采集方法研究中,Cheng 等提出一种基于信息质量的数据采集方法,此方法可以高效、完整的完成数据采集,不但能够满足用户的应用需求,而且还能够有效节约宽带的消耗；现有条件应用的是一种获取实时交通信息的机制,将传统交通信息采集与实时交通信息采集的方法做对比,并将获取的实时交通信息用于分析动态路径的诱导研究.提出的用于控制交通的分析性数据采集方法,能够有效增加车辆传感器网络（VSN）的数据传输,以保证数据的完整性,并将具有通信功能的车辆设置成为道路网络中的移动传输器节点,设立在道路两旁的信息基站将对节点采集到的数据进行分析上传,得到路段实时的交通状态.在此过程中,对基于车路通信的交通信息采集算法进行优化,有效解决了周期性信息采集中存在的网络堵塞问题.日常所用的车路协同过程中,各实体之间的无线网络传输与ISA 协议中所描述的传输相比,最大的区别在于ISA 协议描述的是最简单的信道之间的协议,而日常所用的协同过程中的传输过程要更复杂化,其复杂性体现在协同过程当中存在一种“多速”现象.在网络中,处于网络传输范围内的科研所用的车辆,或者道路两边的路测设备节点之间可以直接进行无线网络传输,研究车路协同系统中的无线网络的传输性能,并且对自适应的信标进行了探索研究,以此来保证高效、安全的通信[4].传输节点受到数据上行下载的功率和无线物联网传输信道的影响,数据传播距离有限,通常只能达到几十至几百米.因此在一般情况下,任意两个科研所用的物体之间的物联网传输过程往往需要中间多个科研所用的物体进行数据转发才能完成,这样可有效的解决多速现象,也就是说,在协同过程中的各个实体,不仅仅是一个传感器网络传输终端,同时也都具备数据转发的路由功能.

结束语：信息采集技术是智能交通车路协同系统的关键技术之一,利用完善的无线通信以及新一代互联网技术,对于车与车之间、车与路之间的实时路况进行全方位的进行实时动态的信息交互.采集全方位的动态交通信息并对这些信息加以整合,以此作为前提,同时实施车辆协同安全和交通道路协同管理,充分实现人、车、路三者的有效协同.在保证交通安全的前提下,大大的提高通行效率.其中信息交互主要指的是交通实体信息交互以及本地通信的数据交互；通信数据控制并且涵盖多模式的无线接入与切换控制；交通实体信息则主要指交通安全的可靠性保障和通信质量监测.车路协同系统正在快速发展并努力应用到实践中去,相信在不久的将来则会大规模投入生产使用.

参考文献

[1] 吕能超, 旷权, 谭青山, 等. 基于车路协同的行人车辆碰撞风险识别与决策方法[J]. 中国安全科学学报, 2015, 25(1):60-66.

[2] 王博思, 祖晖, 陈新海, 等. 基于专用短程通信技术DSRC 的智能车路协同系统设计与实现[J]. 激光杂志, 2017, 38(6):147-150.

[3] 吕林涛, 李志勋, 吕晖, 等. 一种面向“互联网+”智能交通管理的车辆类型识别方法[J]. 现代电子技术, 2017(13).

[4] 侯建朝, 胡群丰, 谭忠富. 计及需求响应的风电- 电动汽车协同调度多目标优化模型[J]. 电力自动化设备, 2016, 36(7):22-27.

信息采集论文范文结:

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