文中提出的車輛行人防撞系統(tǒng)使用移動(dòng)邊緣服務(wù)器（MEC）作為中間服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)了車輛和行人設(shè)備（UE）的通信。通過(guò)行人設(shè)備獲取行人狀態(tài)信息,然后采用卡爾曼濾波器對(duì)車輛和行人的位置進(jìn)行預(yù)測(cè),能在非視距（NLOS）場(chǎng)景中使用。仿真結(jié)果表明,文中的系統(tǒng)能夠?yàn)檐囕v與行人提供準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)關(guān)系。同時(shí),提出的碰撞避免算法可以有效地降低碰撞風(fēng)險(xiǎn)。 

【文章來(lái)源】：信息技術(shù). 2020,44(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

MECA系統(tǒng)示意圖

本文首先考查車速對(duì)本系統(tǒng)的影響。選取行人數(shù)量和車輛數(shù)量總數(shù)為20,此時(shí)系統(tǒng)的表現(xiàn)良好,數(shù)量過(guò)多會(huì)導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確率下降。為了突出車輛速度對(duì)系統(tǒng)的影響,選擇平均速度為1.0m/s的行人數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入,如圖2所示�？梢钥吹降氖�,在TTC=0時(shí)車速越高預(yù)警準(zhǔn)確率越低,因?yàn)檐囁僭礁?誤差和延遲對(duì)其影響越大。當(dāng)閾值ξ增加時(shí),首先預(yù)警準(zhǔn)確率會(huì)隨之增加,并且達(dá)到最高值,這是因?yàn)殚撝翟龃蠛髸?huì)逐漸降低系統(tǒng)誤差的影響。到達(dá)峰值之后預(yù)警準(zhǔn)確率開始下降,因?yàn)闀r(shí)間差即閾值越大軌跡預(yù)測(cè)越不準(zhǔn)確。并且閾值增大到一定程度之后,存在車輛和行人中一方或者雙方已經(jīng)通過(guò)碰撞點(diǎn)的情況,這種情況出現(xiàn)的概率會(huì)隨著閾值的增大而增大。

本部分考查行人速度對(duì)系統(tǒng)的影響,選取行人車輛總數(shù)為20,車輛速度為40km/h,此時(shí)系統(tǒng)表現(xiàn)良好。將速度不同的行人數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。由圖3可以看出,行人速度和車輛速度對(duì)系統(tǒng)的影響大致相同。不同之處在于閾值ξ相同時(shí),本部分的預(yù)警準(zhǔn)確率一般是高于5.3中的準(zhǔn)確率,這是因?yàn)樾腥怂俣认噍^于車輛來(lái)說(shuō)比較緩慢,對(duì)系統(tǒng)的影響不會(huì)像車輛那么明顯。


本文編號(hào)：3487540