基于車輛間通信的智能車輛應急行為分析

研究了全球的交通密度和數(shù)百輛智能車輛緊急交通時的行為，以作為城市環(huán)境中車輛間（V2V）通信功能（感知交通車輛）和尋路算法（車輛到達目的地）的指導。利用理想/實際/沒有車輛間通信方式的車輛，采用交叉的直線/最擁擠/最不擁擠的尋路算法來測量每輛車的平均行駛速度。智能車輛的行為由一個有限狀態(tài)自動機來進行模擬。基于交叉口條件下的信號傳播模型和基于MAC的馬爾可夫鏈模型，建立了V2V通信模型，對大約400輛車的行為進行試驗模擬分析表明：①使用通信對緊急情況下車輛行為表現(xiàn)的影響是積極的；②由于在現(xiàn)實道路環(huán)境中存在通信錯誤，因此尋路算法可能無法獲得預期的共同行為。

將數(shù)百個統(tǒng)一車輛在城市（類似曼哈頓）環(huán)境緊急交通狀態(tài)下的表現(xiàn)作為通信方式和動態(tài)尋路算算法的研究依據(jù)。采用基于NetLogo多平臺軟件模型的仿真表明，采用V2V通信和尋路算法（在全局交通中有更優(yōu)的性能）比沒有通信（車輛僅根據(jù)自身導航達到目的地）得到更好的緊急狀況下的平均速度；無論城市環(huán)境中是否存在第二路徑，躲避交通擁擠比跟隨交通擁擠能夠獲得更好的結(jié)果。

研究了在考慮到隱藏通信終端和獲得信號效果的情況下，對MAC模型進行擴展。對于車輛的行為，將采用包含代理/組/角色的多代理系統(tǒng)方式達到：①將車輛根據(jù)不同的行為分為不同的組，每個組有自身的算法（如出租車、客車和汽車），而不是所有的車輛共享相同的行為和尋路算法；②改變現(xiàn)有基礎(chǔ)設施來衡量智能車輛在行駛過程中的抗擾動能力。

PhilippeMorignotetal. 2014InternationalConferenceonConnectedVehicles andExpo（ICCVE），Vienna，3-7 Nov.2014.

編譯：楊昆