近年來(lái),隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車（Intelligent Connected Vehicles,ICV）的飛速發(fā)展,ICV正大量涌入人工駕駛車（Manual Vehicle,MV）車流之中,交通流混行態(tài)勢(shì)逐漸成形�；煨协h(huán)境下異構(gòu)車輛之間的交互意圖識(shí)別已成為當(dāng)前智能交通領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。ICV如何準(zhǔn)確、快捷識(shí)別MV的鳴笛成為混行交通流中異構(gòu)車輛交互意圖識(shí)別的難點(diǎn),目前學(xué)者對(duì)于異構(gòu)車輛交互意圖的研究尚未形成完整有效的方法論,往往都忽略了駕駛環(huán)境中的聽(tīng)覺(jué)信息,論文針對(duì)ICV嚴(yán)苛的準(zhǔn)確性、時(shí)效安全性要求,建立了ICV鳴笛意圖“感知-定位-識(shí)別”模型（Perception-Location-Recognition model,PLR）,與霧計(jì)算的混行車輛霧模型（Mixed Vehicle Fog,MVF）。論文主要研究工作如下:（1）針對(duì)ICV混行環(huán)境下對(duì)MV的鳴笛意圖感知需求,從“感知-定位-識(shí)別”三個(gè)角度分析鳴笛特征,通過(guò)結(jié)合深度卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、到達(dá)時(shí)差聲源定位法和基于運(yùn)動(dòng)時(shí)窗的支持向量機(jī)算法,建立ICV鳴笛意圖PLR模型。實(shí)驗(yàn)可得鳴笛聲感知平均準(zhǔn)確率達(dá)90.4%、定位角度估計(jì)誤差小于5°、識(shí)別... 

【文章來(lái)源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路行駛概念圖

捎諶磧布?⒄共黃膠獾南腫春脫峽戀鈉?蛋踩?惺灰?螅?コ?算力水平遭遇技術(shù)瓶頸，在車聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的當(dāng)下，移動(dòng)邊緣計(jì)算逐漸得到廣泛關(guān)注，移動(dòng)邊緣計(jì)算是2014年歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)(EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute,ETSI)提出的將邊緣計(jì)算和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)融合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[42,43]，它打破了傳統(tǒng)云計(jì)算僵化框架[44]，成為目前物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)[45–47]的研究熱點(diǎn)。在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，移動(dòng)邊緣計(jì)算正致力于解決車聯(lián)網(wǎng)中計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)等資源的調(diào)度問(wèn)題[48–50]，國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)此相當(dāng)關(guān)注[51–54]�；A(chǔ)框架[55]如圖1.2所示。圖1.2MEC基礎(chǔ)框架Fig.1.2MECfoundationframe

論文技術(shù)路線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)技術(shù)研究[J]. 季瑩瑩,趙懷瑾,吳志敏,虞成磊.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2020(02)
[2]面向混合交通流的智能網(wǎng)聯(lián)車?guó)Q笛意圖識(shí)別模型[J]. 梁軍,徐鵬,蔡英鳳,陳龍,華國(guó)棟.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(04)
[3]國(guó)內(nèi)外智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展情況[J]. 洪琪.  汽車工程師. 2019(07)
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[10]汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)的研究綜述[J]. 姚君霞.  南方農(nóng)機(jī). 2018(12)

博士論文
[1]面向異構(gòu)智能車隊(duì)的主動(dòng)安全控制方法研究[D]. 劉陽(yáng).北京交通大學(xué) 2019
[2]智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下異質(zhì)交通流特性分析方法研究[D]. 秦嚴(yán)嚴(yán).東南大學(xué) 2019

碩士論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)車輛與普通車輛混合車流交通狀態(tài)估計(jì)方法研究[D]. 李志偉.東南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3399727