目錄
第1章 緒論 1
1.1 國內外車路協同現狀 1
1.1.1 國外研究現狀 1
1.1.2 國內研究現狀 3
1.2 車路協同應用場景 4
1.2.1 交通安全預警場景 4
1.2.2 交通信號燈場景 5
1.2.3 公交運營管理場景 6
1.2.4 自動駕駛場景 6
1.3 車路協同體系架構 7
1.3.1 美國 8
1.3.2 歐盟 9
1.3.3 日本 10
1.3.4 中國 12
1.4 車路協同感知技術 13
1.4.1 傳感器概述 13
1.4.2 傳感器融合 16
1.5 V2X通信技術 18
1.5.1 V2X概述 18
1.5.2 技術分類及演進 19
1.6 大數據分析技術 22
1.6.1 交通大數據戰略 22
1.6.2 大數據分析技術 25
1.6.3 交通大數據應用 26
1.7 智能管控技術 28
1.8 參考文獻 29
第2章 物聯網感知技術 32
2.1 行人檢測 32
2.1.1 引言 32
2.1.2 研究現狀 33
2.1.3 多傳感器數據融合 34
2.1.4 行人檢測系統集成與構建 36
2.1.5 基于多傳感器數據融合的行人檢測算法 39
2.1.6 實驗結果與分析 47
2.2 基于微波的車輛檢測 51
2.2.1 引言 51
2.2.2 研究現狀 52
2.2.3 車輛檢測基礎理論及系統設計 53
2.2.4 微波傳感器原理及車輛數據采集分析 55
2.2.5 雙檢測模塊協作式車輛檢測算法 57
2.2.6 實驗結果與分析 68
2.3 基于地磁的車流檢測 73
2.3.1 引言 74
2.3.2 研究現狀 74
2.3.3 地磁車輛檢測原理及其系統設計 75
2.3.4 地磁車輛檢測算法 77
2.3.5 實驗結果與分析 83
2.4 道路健康檢測 84
2.4.1 引言 85
2.4.2 研究現狀 85
2.4.3 振動傳感器道路健康檢測架構 86
2.4.4 道路裂縫檢測算法 88
2.4.5 實驗結果與分析 93
2.5 參考文獻 95
第3章 V2X通信技術 100
3.1 V2X通信技術及應用場景 100
3.1.1 V2X通信技術 100
3.1.2 車路協同技術應用 101
3.2 V2V 102
3.2.1 引言 102
3.2.2 研究現狀 103
3.2.3 系統模型 104
3.2.4 網絡性能分析 108
3.2.5 仿真結果與分析 114
3.3 V2I 117
3.3.1引言 118
3.3.2 研究現狀 119
3.3.3 系統模型 119
3.3.4 基于拍賣博弈的卸載機制 123
3.3.5 基于擁塞博弈的卸載機制 125
3.3.6 卸載潛力預測 127
3.3.7 仿真結果與分析 129
3.4 案例分析—車輛碰撞避免 132
3.4.1 應用V2V的追尾事故分級預警 132
3.4.2 應用V2I的交叉路口碰撞避免 137
3.5 參考文獻 145
第4章 大數據分析技術 150
4.1 大數據分析技術及應用場景 150
4.1.1 大數據信息采集 150
4.1.2 大數據分析平臺 150
4.1.3 大數據分析特征 151
4.1.4 大數據技術變革 152
4.2 應用實例——城市交通瓶頸識別 153
4.2.1 交通瓶頸識別技術 153
4.2.2 擁塞傳播圖及*大生成樹 156
4.2.3 交通瓶頸識別 158
4.2.4 仿真結果與分析 160
4.3 應用實例——交通擁塞成因分析 164
4.3.1 擁塞傳播 165
4.3.2 因果擁塞樹 167
4.3.3 擁塞成因識別 168
4.3.4 交通擁塞成因預測方法 170
4.3.5 仿真結果與分析 172
4.4 參考文獻 180
第5章 智能管控技術 183
5.1 智能管控技術及應用場景 183
5.1.1 智能管控技術 183
5.1.2 智能管控尺度 185
5.1.3 智能管控方式 186
5.1.4 智能管控事件 189
5.1.5 智能管控交通場景 191
5.2 宏觀管控分析 195
5.2.1 交通運行管理 195
5.2.2 特殊事件交通管理 196
5.2.3 單路口交通信號控制 197
5.2.4 干線交叉口信號聯動控制 198
5.2.5 區域交通信號控制 199
5.3 微觀管控分析 200
5.3.1 車輛行為決策 200
5.3.2 車輛控制決策 206
5.4 智能管控案例 207
5.4.1 宏觀控制案例 207
5.4.2 微觀控制案例 224
5.5 參考文獻 230
第6章 未來展望 233
6.1 車路協同發展 233
6.2 關鍵使能技術 236
6.3 參考文獻 238