不确定性环境下的自动驾驶汽车行为决策方法

1

作者 付新科 蔡英凤 +2 位作者 陈龙 王海 刘擎超 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期211-221,259,共12页

在真实驾驶环境中,由于感知数据的噪声和其他交通参与者难以预测的行为意图,自动驾驶汽车如何在高度交互的复杂驾驶环境中考虑不确定性因素的影响,做出合理的决策,是当前决策规划系统须解决的主要问题之一。本文提出了一种不确定性环境... 在真实驾驶环境中,由于感知数据的噪声和其他交通参与者难以预测的行为意图,自动驾驶汽车如何在高度交互的复杂驾驶环境中考虑不确定性因素的影响,做出合理的决策,是当前决策规划系统须解决的主要问题之一。本文提出了一种不确定性环境下的自动驾驶汽车行为决策方法,为消除不确定性的影响,将行为决策过程转化为部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。同时为解决POMDP模型计算复杂度过高的问题,首次将复杂网络理论应用于自动驾驶汽车周围微观的驾驶环境,对自动驾驶汽车驾驶环境进行动态建模,实现了车辆节点间交互关系的有效刻画,并对重要车辆节点进行科学筛选,用于指导自车的行为决策,实现对关键车辆节点的精准识别和决策空间的剪枝。在仿真环境中验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与现有最先进的行为决策方法相比,所提出的方法拥有更高的计算效率,且拥有更好的性能和灵活性。 展开更多

关键词 自动驾驶汽车 行为决策 部分可观察马尔可夫决策过程 复杂网络

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融合复杂网络和记忆增强网络的轨迹预测技术

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作者 赵高士 陈龙 +4 位作者 蔡英凤 廉玉波 王海 刘擎超 滕成龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1608-1616,1636,共10页

周边目标轨迹预测是智能汽车决策规划的重要依据,现有基于多交通主体欧氏距离的建模方法无法有效描述多目标之间的复杂交互关系,制约其在实际动态交通场景中的适用性。本文创新地将复杂网络和记忆增强神经网络进行融合,构建了双层动态... 周边目标轨迹预测是智能汽车决策规划的重要依据,现有基于多交通主体欧氏距离的建模方法无法有效描述多目标之间的复杂交互关系,制约其在实际动态交通场景中的适用性。本文创新地将复杂网络和记忆增强神经网络进行融合,构建了双层动态复杂网络模型,实现了高可靠性和可解释性的多模态轨迹预测。该模型使用高斯可变安全场计算风险权重,考虑了交通参与者的行驶状态参数、形状尺寸和智能体与道路之间的相互影响,真实准确地反映复杂环境中多交通主体间的交互关系;构建了一种由注意力机制和包含风险权重的社交池组成的复杂网络编码模块,实现了动态复杂场景中交通参与者与道路约束之间作用特征的全面有效提取;构建了以参考轨迹为条件的轨迹解码模块,实现了兼顾精度和可解释性的多模态轨迹输出。在公开数据集nuScenes上的验证结果表明,本文所提出的方法最小平均位移误差为1.37 m,最小最终位移误差为8.13 m,性能优异且具有较好的可解释性。 展开更多

关键词 智能汽车 轨迹预测 复杂网络 交互建模

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基于层次图注意的异构多目标轨迹预测方法

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作者 胡启慧 蔡英凤 +3 位作者 王海 陈龙 董钊志 刘擎超 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期1448-1456,共9页

有效预测周边多目标的未来轨迹是智能汽车决策和运动规划成功的关键。大多数现有研究考虑车辆个体行为之间的成对交互关系,而忽略异构交通参与者之间不同的反应模式和其他场景因素对预测的影响,使得预测轨迹的合理性低,影响运动控制的... 有效预测周边多目标的未来轨迹是智能汽车决策和运动规划成功的关键。大多数现有研究考虑车辆个体行为之间的成对交互关系,而忽略异构交通参与者之间不同的反应模式和其他场景因素对预测的影响,使得预测轨迹的合理性低,影响运动控制的安全性。鉴于此,本文提出了一种基于层次图注意的异构多目标轨迹预测方法HGATP,首先创新性地构建类别-目标-车道的3层次图,并使用GRU和GCN分别对不同类型的目标进行独立的类别编码,捕捉不同类别的特征;其次,为强化异构目标交互图的边缘表示,构建层次图注意力机制分别获取类别和类别之间的交互以及目标和车道之间的交互,实现异构多目标间高效交互和共享地图;最后,基于目标轨迹信息和区域的车道信息构建预测网络预测多目标的轨迹。为评估模型性能,分别在INTERACTION和nuScenes数据集上进行实验。实验表明,所提模型在nuScenes数据集上单目标轨迹输出的平均误差损失和最终位移损失均减小了20%以上,在INTERACTION数据集上多目标轨迹输出的ADE损失效果较基线方法减小了2 m误差,提升了复杂道路结构下车辆行驶轨迹预测的合理性。 展开更多

关键词 智能汽车 轨迹预测 异构多目标 层次图交互

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混行交通下高速匝道入口智能车辆汇流方法

4

作者 王蛟 蔡英凤 +2 位作者 陈龙 刘擎超 王海 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第6期93-101,共9页

高速公路匝道入口处的车辆汇流问题是智能驾驶车辆决策系统面临的难题。其中,人类驾驶车辆和智能驾驶车辆混行汇流是最为复杂的情况之一。为了提高汇流区车辆的通行效率,降低污染物质的排放量,通过分析车辆在车道中的分布情况对通行效... 高速公路匝道入口处的车辆汇流问题是智能驾驶车辆决策系统面临的难题。其中,人类驾驶车辆和智能驾驶车辆混行汇流是最为复杂的情况之一。为了提高汇流区车辆的通行效率,降低污染物质的排放量,通过分析车辆在车道中的分布情况对通行效率的影响,创新了基于深度Q学习(deep Q-network, DQN)算法的智能驾驶车辆汇入模型,根据平均道路时空利用率条件对算法的优化目标函数进行了改进。同时根据真实数据集数据进行分析,定义了场景中车辆的驾驶风格,并建立了混行交通仿真场景。试验结果表明:在3种不同的交通流量条件下,与智能驾驶者模式(intelligent driver model, IDM)模型相比,基于DQN的主道车辆换道模型使得匝道汇流区整体的通行效率平均提高23.10%;每车燃油消耗量平均减少12.7%;每车各种污染气体排放量降低10%~20%。 展开更多

关键词 智能驾驶 匝道混行汇流 深度Q学习 平均道路时空利用率 驾驶风格

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基于随机森林的交通事件检测方法设计与分析(英文) 被引量：7

5

作者 刘擎超 陆建 陈淑燕 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2014年第1期88-95,共8页

为了进一步提高决策树模型的交通事件检测性能,且避免噪音和过拟合现象,提出了基于随机森林的交通事件检测方法.从分类强度和相关性2个角度进行分析,并构建了3组实验:与不同数目决策树的对比、与不同决策树的对比及与神经网络的对比.实... 为了进一步提高决策树模型的交通事件检测性能,且避免噪音和过拟合现象,提出了基于随机森林的交通事件检测方法.从分类强度和相关性2个角度进行分析,并构建了3组实验:与不同数目决策树的对比、与不同决策树的对比及与神经网络的对比.实验数据采用实测的高速公路交通参数数据库(I-880数据库);实验的评价指标采用检测率、误警率、平均检测时间、分类率和ROC曲线下的面积.实验结果表明,基于随机森林的交通事件检测模型可以提高检测率、减少检测时间、提高分类正确率,和多层前馈神经网络相比具有很好的竞争力. 展开更多

关键词 智能交通系统 随机森林 交通事件检测

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基于强空间集成的交通状态判别方法 被引量：2

6

作者 刘擎超 蔡英凤 +2 位作者 江浩斌 何友国 陈龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期297-302,共6页

为研究服务于交通诱导的路网宏观交通状态判别模型,依据集成学习理论,基于强空间集成,提出一种交通状态判别方法。采用K-近邻规则寻找与待判别交通流数据相似的一组训练样本,构成待判别数据的邻域,挖掘交通状态学习器的强空间,进而输出... 为研究服务于交通诱导的路网宏观交通状态判别模型,依据集成学习理论,基于强空间集成,提出一种交通状态判别方法。采用K-近邻规则寻找与待判别交通流数据相似的一组训练样本,构成待判别数据的邻域,挖掘交通状态学习器的强空间,进而输出交通运行状态等级标签。采用交通状态混淆矩阵,查全率、查准率等进行实验,结果表明该方法能够较准确地判断路网交通状态,满足交通状态判别的实际应用。 展开更多

关键词 智能交通 交通状态判别 强空间 混淆矩阵 学习器

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基于PSO拓展的多分类器加权集成方法 被引量：2

7

作者 刘擎超 朱玉全 陈耿 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期174-176,共3页

在多分类器集成时,每个基分类器的效能不同,如每个权值都相同,则会影响基分类器发挥作用。基于此,提出基于PSO拓展的多分类器加权集成方法 BCPSO。该方法采用随机子空间生成各个独立的子分类器,输出结果通过各分类器加权投票组合规则集... 在多分类器集成时,每个基分类器的效能不同,如每个权值都相同,则会影响基分类器发挥作用。基于此,提出基于PSO拓展的多分类器加权集成方法 BCPSO。该方法采用随机子空间生成各个独立的子分类器,输出结果通过各分类器加权投票组合规则集成。实验结果表明,该方法有效可行,具有较高的分类正确率。 展开更多

关键词 基分类器 加权投票 分类器 随机子空间 粒子群优化

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城市环形交叉口智能汽车接管过程事故风险预测 被引量：1

8

作者 刘擎超 徐天宇 +2 位作者 熊晓夏 赵晶娅 蔡英凤 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期150-157,共8页

为降低城市环形交叉口事故发生率,针对交叉口智能汽车接管过程中的事故风险问题,提出智能汽车事故风险预测模型。基于城市交通仿真软件(ToT),构建城市环形交叉口场景,分析智能驾驶汽车接管过程的事故数据,揭示道路区域及接管时间对智能... 为降低城市环形交叉口事故发生率,针对交叉口智能汽车接管过程中的事故风险问题,提出智能汽车事故风险预测模型。基于城市交通仿真软件(ToT),构建城市环形交叉口场景,分析智能驾驶汽车接管过程的事故数据,揭示道路区域及接管时间对智能汽车接管过程事故风险的影响机制;使用CatBoost对事故风险进行建模,以敏感性分析、曲线下面积(AUC)为评价指标,对比CatBoost与线性回归、XGBoost模型的预测性能。结果表明:速度对事故的影响重要度占比在47%以上,交叉口入口道事故率最高,且入口左侧车道事故率较右侧车道平均高8.63%左右;ToT时间在环形交叉口对汽车事故率影响约为8.5%,且环道区域的道路曲率、半径因素对事故影响因素占比小于5%;环道路段几乎不影响自动驾驶汽车在车辆接管过程的碰撞,CatBoost模型预测精度高于线性回归及XGBoost。 展开更多

关键词 环形交叉口 智能汽车 接管时间 事故分析 CatBoost

原文传递

大数据环境下的智能交通系统课程教学改革探析 被引量：4

9

作者 刘擎超 《科教文汇》 2017年第30期60-61,共2页

"智能交通系统"是一门多学科交叉课程,它代表了目前交通运输的发展方向。本文从教学理念转换、课程设置优化、课堂教学方式翻转和多元化教学评价等方面进行了创新人才培养教学改革探索。课程考核方面,成绩由平时成绩、课程实... "智能交通系统"是一门多学科交叉课程,它代表了目前交通运输的发展方向。本文从教学理念转换、课程设置优化、课堂教学方式翻转和多元化教学评价等方面进行了创新人才培养教学改革探索。课程考核方面,成绩由平时成绩、课程实验以及最终的笔试三部分按比例制得分组成,以达到充分调动学生的积极性和创造性,培养学生独立自主分析智能交通技术方面问题、解决智能交通方面关键技术问题的能力,从而增强学生对智能交通的研究兴趣。 展开更多

关键词 智能交通系统 交通工程 教学改革

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基于并线行为识别的自适应巡航控制方法 被引量：7

10

作者 蔡英凤 吕志军 +4 位作者 孙晓强 王海 刘擎超 陈龙 袁朝春 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1077-1087,1095,共12页

本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆... 本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆网络的驾驶行为识别模型,实现对旁道车辆驾驶行为类别的有效识别。当识别出并线行为后,根据并线车辆运动状态对自适应巡航系统进行加速度控制,建立系统的预测控制模型,确定跟随性、舒适性和油耗这3项性能指标与约束条件,并引入理想点法对期望加速度进行求解,有效避免了人为选择权重因素的干扰。然后,将最优控制序列的第一个元素作用于系统,再重新评估系统状态信息以实现滚动优化。最后,建立MATLAB/Simulink仿真模型,进行定速巡航、跟车行驶和并线工况的对比仿真,并通过实车试验进行验证。结果表明:所提算法能更快响应旁车并线时跟车目标的变化,有效降低速度波动,避免了绝大部分的车辆紧急制动,同时,考虑并线驾驶特性的控制模型能有效提高乘车舒适性,降低安全风险。 展开更多

关键词 自适应巡航控制 模型预测控制 行为识别 多目标优化

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基于注意力机制的车辆行为预测 被引量：6

11

作者 蔡英凤 朱南楠 +2 位作者 邰康盛 刘擎超 王海 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2020年第2期125-130,共6页

为了解决智能驾驶场景中对周边车辆未来行为的预测问题,研究了基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)模型的车辆行为预测方法.首先提出了一种非均匀步长的时间序列数据划分方法,将属于特定行为的车辆时序信息进行分类;以LSTM为基本的神... 为了解决智能驾驶场景中对周边车辆未来行为的预测问题,研究了基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)模型的车辆行为预测方法.首先提出了一种非均匀步长的时间序列数据划分方法,将属于特定行为的车辆时序信息进行分类;以LSTM为基本的神经网络框架,用注意力机制判断输入时序信息中各个时间步信息的重要程度,分配不同的权重值;以目标车辆及其周边车辆的历史轨迹信息作为算法输入,用来预测目标车辆将来的运动行为.结果表明:该算法可以解决固定步长的时序分类方法导致的信息遗漏或计算资源负担增加的问题,同时能够有效提高行为预测准确性,减少车辆行为预测时间. 展开更多

关键词 车辆行为预测 注意力机制 长短时记忆网络 智能驾驶 时间序列

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智能网联汽车中心式匝道合流协同控制 被引量：7

12

作者 江浩斌 胡子牛 +2 位作者 刘擎超 秦洪懋 孟天闯 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期159-170,共12页

提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有... 提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38%,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性. 展开更多

关键词 智能网联汽车 匝道合流 协同控制 中心式方法 燃油经济性

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基于混合多距离度量的多分类器加权集成研究 被引量：5

13

作者 赵玉娟 刘擎超 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期171-174,共4页

在机器学习领域,分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低。为此,提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法。结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离,设计混合的距离度量加权方法,使用加权投票组合规则集成各分类器的输出... 在机器学习领域,分类器加权在小样本数据集中的分类正确率较低。为此,提出一种基于混合距离度量的多分类器加权集成方法。结合欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离,设计混合的距离度量加权方法,使用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,分类正确率较高。 展开更多

关键词 欧氏距离 度量方法 混合多距离 分类器 加权集成

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车路协同环境下考虑坡度与前车信息的跟驰模型 被引量：1

14

作者 陈龙 刘孟协 +2 位作者 蔡英凤 刘擎超 孙晓强 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期787-795,共9页

针对现有跟驰模型因未能综合考虑道路坡度与多前车信息的协同作用,从而无法准确刻画车路协同环境下车辆跟驰行为的问题,提出了车路协同环境下考虑坡度与双前车信息的跟驰模型.首先,通过分析车路协同交通环境与传统交通环境之间的差异,... 针对现有跟驰模型因未能综合考虑道路坡度与多前车信息的协同作用,从而无法准确刻画车路协同环境下车辆跟驰行为的问题,提出了车路协同环境下考虑坡度与双前车信息的跟驰模型.首先,通过分析车路协同交通环境与传统交通环境之间的差异,解析了车路协同环境下道路坡度与多前车信息对车辆运行的影响机制,建立了综合考虑坡度与双前车信息的跟驰模型;随后,基于微扰动法对模型进行了线性稳定性分析,分别获取不同道路坡度和前车权重系数时的稳定性临界曲线,进而得到了上坡和下坡2种工况下相关系数对交通流稳定性的影响规律.最后,为验证模型理论分析的正确性,分别对车辆启动过程和微扰动场景进行数值仿真.仿真结果表明,模型不仅能准确刻画车辆在坡道上的跟驰行为,还能减小速度、加速度和车头间距波动,缩短交通流恢复稳定状态的时间,增强交通流的稳定性. 展开更多

关键词 交通工程 跟驰模型 车路协同 稳定性分析 信息融合

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基于LSTM-BF的高速公路交通事故风险模型 被引量：6

15

作者 熊晓夏 刘擎超 +2 位作者 沈钰杰 蔡英凤 陈龙 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期170-176,共7页

为减少高速公路交通事故的发生,综合利用长短期记忆神经网络(LSTM)和贝叶斯滤波(BF)研究高速公路交通事故风险状态预测模型,首先,通过LSTM模块学习历史交通流风险数据中存在的时间依赖关系;然后,通过BF模块融合LSTM预测结果提高实时风... 为减少高速公路交通事故的发生,综合利用长短期记忆神经网络(LSTM)和贝叶斯滤波(BF)研究高速公路交通事故风险状态预测模型,首先,通过LSTM模块学习历史交通流风险数据中存在的时间依赖关系;然后,通过BF模块融合LSTM预测结果提高实时风险预测效果;最后,利用宁波绕城高速2020年交通事故和沿线卡口数据,基于事故发生前20 min内上下游卡口间的时空范围,采用移动时间窗形式构建多步特征变量,并进行五折交叉验证。结果表明:相比随机森林(RF)算法,LSTM模型具有更高的精确率和召回率;在LSTM模型基础上,增加贝叶斯滤波BF模块可使最终风险预测结果F_(1)值达到0.80水平。 展开更多

关键词 长短期记忆(LSTM) 贝叶斯滤波(BF) 高速公路 交通事故 风险预测 交通流

原文传递

混合非机动车交通流超车事件数和运行参数的关系（英文） 被引量：1

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作者 闫星臣 何鹏 +2 位作者 陈峻 叶晓飞 刘擎超 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2015年第3期418-423,共6页

调查了电动车和自行车之间的超车事件,并探索已有非机动车设施内超车事件数和交通参数之间的关系.应用摄像机观测了3个南京机非隔离的非机动车道路段,并详细分析了包括流量、速度和超越事件特征在内的实际数据.通过数据分析和拟合发现:... 调查了电动车和自行车之间的超车事件,并探索已有非机动车设施内超车事件数和交通参数之间的关系.应用摄像机观测了3个南京机非隔离的非机动车道路段,并详细分析了包括流量、速度和超越事件特征在内的实际数据.通过数据分析和拟合发现:超车事件与速度差别以及自行车比例相关性较弱;高斯函数可以较好地描述超车事件数和流量(密度)之间的关系;非机动车道的利用水平影响到超车事件密度曲线的拐点位置.研究结论可应用于混合非机动车流中超车事件数的计算和机非隔离非机动车道的宽度设置. 展开更多

关键词 混合非机动车流 超车事件 交通运行参数 相关性分析

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基于能力区域的交通状态预测方法 被引量：3

17

作者 刘擎超 陆建 陈淑燕 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第14期94-101,共8页

交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据.本文提出了一种基于能力区域的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过构建神经网络分类器的能力区域,根据样本数据与交通状态类簇之间的空间距离,预测道路交通状态等级.神经网... 交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据.本文提出了一种基于能力区域的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过构建神经网络分类器的能力区域,根据样本数据与交通状态类簇之间的空间距离,预测道路交通状态等级.神经网络分类器的能力区域能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性.实验结果表明,与经典的预测方法相比,其预测误差明显降低,均等系数增大,基于能力区域的方法预测交通状态具有较高的准确性. 展开更多

关键词 交通状态 预测 交通参数 聚类

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人机混驾环境下混行车辆雾模型研究 被引量：1

18

作者 梁军 徐鹏 +2 位作者 蔡英凤 陈龙 刘擎超 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期255-264,共10页

目前搭载高级驾驶辅助系统和车联网(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)技术的智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)正大量涌入人工驾驶车(Manual Vehicle, MV)流之中,ICV与MV共存的异构车辆混行交通态势逐步形成,异构车辆... 目前搭载高级驾驶辅助系统和车联网(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)技术的智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)正大量涌入人工驾驶车(Manual Vehicle, MV)流之中,ICV与MV共存的异构车辆混行交通态势逐步形成,异构车辆之间的交互产生壁垒。混行之下单个ICV虽可依托单车硬件传感与单车计算单元实现与MV的交互意图识别,但其受有限算力与有限传感的影响,资源负载增大,时效性与安全性方面存在一定的误差与风险,而混行之下的VANET技术也不能够提供全局性车路资源用以高度匹配ICV与MV的交互场景,而且越来越多的ICV计算需求也在激增VANET的负载压力。对此,结合边缘计算概念中的雾计算理论,提出混行车辆雾模型(Mixed Vehicle Fog, MVF),充分发挥车联网络边缘节点能力,通过合理整合调度ICV资源的方法,解决对MV正常交互意图计算的时效性与安全性问题。该模型首先通过各感知单元响应混行交通环境下ICV与MV的正常交互事件,然后利用基于容错节点分簇的资源调度算法(Fault-tolerant Node Clustering Resource Scheduling Algorithm,FNC-RSA),动态划分局部路段内对交互事件具有相关意图感知与计算需求的ICV为一组"协同雾群",再评估雾内ICV节点自身资源与路由代价,定向定量调度资源,最终实现雾群内部MV交互信息共享与驾驶意图协同计算。试验借助Prescan和MATLAB搭建联合仿真平台,与低能耗自适应分簇型路由算法(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH)模型对比,验证MVF模型的运行效率与模型鲁棒性。研究结果表明:MVF模型通过交互事件细分协同雾群,保证了计算负载均衡,提高了ICV定向资源计算与传输效率,比LEACH模型降低了55.17%的平均跳数,缩短了45.40%的平均任务完成时间,抗时延干扰能力强,鲁棒性能优异。该模型对于打破混行环境异构车辆交互壁垒,提高混行道路交通行车安全,创造车联网络良性发展空间具有积极作用。 展开更多

关键词 交通工程 MVF模型 FNC-RSA算法 智能网联车 混行交通

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