车辆主动式交叉路口调度模型

doi:10.7964/jdxbgxb201306033

吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (06): 1638-1643.doi: 10.7964/jdxbgxb201306033

车辆主动式交叉路口调度模型

高强^1,2, 付超^1,2, 王健^1,2,3, 刘衍珩^1,2, 邓伟文³

1. 吉林大学计算机科学与技术学院, 长春 130012;
2. 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春 130012;
3. 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室, 长春 130012

收稿日期:2012-09-05 出版日期:2013-11-01 发布日期:2013-11-01
通讯作者: 王健(1981-),男,讲师,博士.研究方向:复杂网络,车载自组网.E-mail:wangjian591@gmail.com E-mail:wangjian591@gmail.com
作者简介:高强(1964-),男,教授,硕士.研究方向:网络通信与安全.E-mail:gaoqiang@jlu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(61202472,61373123);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120061120060);中国博士后科学基金项目(2013T60328);吉林省青年科研基金项目(20130522116JH);吉林省科技发展计划项目(20130206040GX);吉林大学基本科研业务费项目(201103136).

Vehicle active scheduling model at intersection

GAO Qiang^1,2, FU Chao^1,2, WANG Jian^1,2,3, LIU Yan-heng^1,2, DENG Wei-wen³

1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
2. Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;
3. State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130012, China

Received:2012-09-05 Online:2013-11-01 Published:2013-11-01

摘要/Abstract

摘要：

提出了一种基于车-车通信和车-路通信的车辆主动式交叉路口调度模型,包括车队组建算法、行驶模型、交通灯控制模型以及相应的调度算法。同车道同方向的车辆在行驶过程中通过车-车通信组成车队,车队通过车-路通信主动与交通灯建立通信,提交调度所需信息。交通灯汇总各方向的车队信息后做出统一调度方案,将交叉路口以"时间片"的形式分配给各通行车队。试验结果表明:在车流量非饱和状态下,车辆主动式交叉路口调度模型可以有效地降低油耗和缩短排队等待时间。

关键词: 计算机应用, 车载自组网, 自动驾驶, 智能交通灯, 调度模型

Abstract:

A novel vehicle active scheduling model at intersection is proposed based on Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication and autonomous system, including vehicle motion, traffic light control and other aspects. Vehicles in the same lane and direction form a team via V2V communication. The headmost vehicle communicates proactively with traffic light when approaching to intersection, and then transmits the required information for scheduling. After summarizing all information of vehicles from different directions, the traffic light makes a scheduling decision and distributes a time-slice to vehicle applicants. Simulations show that the proposed model is better than the traditional model in reducing fuel consumption and waiting time when the traffic flow is not overloaded.

Key words: computer application, vehicular ad hoc network, autonomous driving, intelligent traffic lights, scheduling model

中图分类号:

TP393.08

高强, 付超, 王健, 刘衍珩, 邓伟文. 车辆主动式交叉路口调度模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(06): 1638-1643.

GAO Qiang, FU Chao, WANG Jian, LIU Yan-heng, DENG Wei-wen. Vehicle active scheduling model at intersection[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(06): 1638-1643.

参考文献

[1] Wu He-jun, Miao Chang-yun. Design of intelligent traffic light control system based on traffic flow[C]//International Conference on Computer and Communication Technologies in Agriculture Engineering, Chengdu, China, 2010: 368-371.

[2] Wu He-jun, Miao Chang-yun, Wang Ji, et al. Research of intelligent traffic light control scheme based on fuzzy control[C]//International Symposium on Computer Science and Society, Kota Kinabalu, Malaysia, 2011: 111-113.

[3] Wu Lu-rong, Zhang Xiao-rong, Shi Zhi-kai. An intelligent fuzzy control for crossroads traffic light[C]//WRI Global Congress on Intelligent Systems, Wuhan, China, 2010: 28-32.

[4] Zhou Bin-bin, Cao Jian-nong, Zeng Xiao-qin, et al. Adaptive traffic light control in wireless sensor network-based intelligent transportation system[C]//IEEE Vehicular Technology Conference, Ottawa, ON, Canada, 2010:1-5.

[5] 常促宇, 向勇, 史美林. 车载自组网的现状与发展[J]. 通信学报,2007,28(11): 116-125. Chang Cu-yu, Xiang yong, Shi Mei-lin. Development and status of vehicular Ad hoc networks[J]. Journal on Communications, 2007, 28(11): 116-125.

[6] Mandava S, Boriboonsomsin K, Barth M,et al. Arterial velocity planning based on traffic signal information under light traffic conditions[C]//IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, St. Louis, MO, USA, 2009: 160-165.

[7] Petrovskaya A, Thrun S. Model based vehicle detection and tracking for autonomous urban driving[J]. Autonomous Robots, 2009,26(2-3): 123-139.

[8] Kuwata Y, Teo J, Fiore G, et al. Real-time motion planning with applications to autonomous urban driving[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2009,17(5): 1105-1118.

[9] Christoph Sommer.Vein-vehicles in network simulation[DB/OL].[2012-06-11]. http:[C]//veins.car2x.org/.

[10] 李水友,刘智勇.城市交通感应控制综述[J]. 城市交通, 2006(6):64-69. Li Shui-you, Liu Zhi-yong. A general description of urban traffic inductive-loop signal control[J]. Urban Transpot of China, 2006(6): 64-69.

[11] Martin Schmied.Handbook of Emission Factors, HBEFA 3.1[DB/OL].[2012-05-19]. http:[C]//www.hbefa.net.

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[1]	刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
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[13]	傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14]	曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15]	侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.

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