【摘要】：新時代,隨著信息化互聯(lián)技術(shù)的高速發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為物聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)代交通領(lǐng)域的應(yīng)用之一,得到了很多國家和地區(qū)得到廣泛關(guān)注。近年來隨著我國機(jī)動車數(shù)量的迅速增加,導(dǎo)致我國現(xiàn)有交通網(wǎng)絡(luò)資源難以適應(yīng)其增長速度,在一定程度上給人民帶來不可忽略的安全隱患問題、交通擁堵問題、能源消耗問題等。智能輔助駕駛隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,使得人-車-路之間的實(shí)時共享信息成為了可能,增加了道路的通行率并節(jié)能減排,自適應(yīng)巡航控制(ACC)也應(yīng)運(yùn)而生,在很大程度上解決隨著汽車保有量增長而引發(fā)的一系列交通安全問題。本文在分析了大量車輛編隊(duì)、自適應(yīng)巡航控制、資源調(diào)度的方法的基礎(chǔ)上,針對目前已經(jīng)有的方法的不足,根據(jù)近年來人工智能領(lǐng)域的研究方向熱潮:深度學(xué)習(xí)和Q學(xué)習(xí),設(shè)計(jì)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)巡航算法。同時對車隊(duì)內(nèi)面向時延感知的計(jì)算任務(wù)處理問題進(jìn)行研究,提出一種基于李雅普諾夫算法的自適應(yīng)資源調(diào)度方案。本文的具體工作如下:(1)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車隊(duì)協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制算法研究。首先為了克服傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法在解決ACC問題上的慢收斂難題,進(jìn)行了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架問題重構(gòu);其次為了解決Q學(xué)習(xí)方法中的收斂性問題,引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法DQN。采用經(jīng)驗(yàn)回訪方法進(jìn)一步提高算法的收斂速度。通過仿真比較分析,提出的算法更早的到達(dá)收斂域,相比QL算法在收斂性上提升了約21%的性能,進(jìn)而驗(yàn)證了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車隊(duì)協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制算法的可行性和優(yōu)勢。(2)基于李雅普諾夫算法的車隊(duì)內(nèi)自適應(yīng)資源調(diào)度方法研究。為了解決車輛有限的計(jì)算資源和其快速增長的流量需求之間的矛盾,首先,建立了車隊(duì)內(nèi)的計(jì)算資源調(diào)度模型。當(dāng)從車計(jì)算資源不足時,可調(diào)度頭車資源以滿足計(jì)算任務(wù)的時延需求。其次,從車輛的實(shí)時業(yè)務(wù)需求入手,根據(jù)車隊(duì)內(nèi)各車輛可用計(jì)算資源容限,以降低車隊(duì)總體能耗和丟包率為目標(biāo),聯(lián)合優(yōu)化本地計(jì)算資源、丟包、卸載時的發(fā)射功率、頭車計(jì)算資源分配策略。最后,對所提出的基于李雅普諾夫算法的車隊(duì)內(nèi)自適應(yīng)資源調(diào)度方案進(jìn)行仿真性能分析,證明了算法的有效性。
【圖文】：

圖 1-2 CACC 系統(tǒng)框架圖Fig.1-2 CACC system frameworkACC 的更進(jìn)一步發(fā)展，CACC 作為一種高級駕駛輔助技今的隨著汽車保有量增長而引發(fā)的一系列交通安全問題C 一方面通過降低車輛駕駛員的駕駛強(qiáng)度來增加其駕駛駕駛安全性可靠性的基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步縮短車輛間的跟穩(wěn)定性，與此同時還解決了車載傳感器的約束問題，適定程度上，道路的交通效率得到了大大提升，并實(shí)現(xiàn)了國汽車產(chǎn)量及購買力的持續(xù)增長，同時伴隨著車聯(lián)網(wǎng)技有著更加深遠(yuǎn)的意義。的發(fā)展，使得車隊(duì)的安全性及穩(wěn)定性得到了顯著的提高基礎(chǔ)。車輛編隊(duì)行駛是指頭車為有人駕駛車輛或自主式 通信與頭車保持實(shí)時信息交互，在一定的速度下實(shí)現(xiàn)一車道保持與跟蹤、協(xié)作式自適應(yīng)巡航、協(xié)作式緊急制動多種應(yīng)用功能[12]。車聯(lián)網(wǎng)中多車編隊(duì)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)采用了

圖 1-3 國內(nèi) C-V2X 標(biāo)準(zhǔn)體系Fig.1-3 Domestic C-V2X standard system國在汽車制造、通信與信息以及道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方心技術(shù)不斷取得突破，需求研究主要集中于安全類、效5 G 技術(shù)的發(fā)展，更高級自動駕駛以及更智能化交通系始：主要分為 1）車輛編隊(duì)行駛、2）高級駕駛、3）傳。這四類增強(qiáng)的 V2X 業(yè)務(wù)對 C-V2X 演進(jìn)的通信技術(shù)提，還包括可靠性、吞吐量、車聯(lián)網(wǎng)用戶密度、安全等適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)低、可靠性更強(qiáng)的傳感器不斷推向市場，，國內(nèi)外針對于越來越多，不同的國家針對自動駕駛和車輛編隊(duì)行駛的作為智能交通系統(tǒng)的一個新分支，得到了較為廣泛的關(guān)開展的時間都較晚，普遍的研究成果都僅僅局限于理論
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U495

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本文編號：2678667