【摘 要】
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随着社会的快速发展,道路交通问题也变得愈发严重。自动驾驶和智能交通的出现和发展可以有效改善目前存在的交通问题。车辆行驶规划是智能交通的重要研究课题,行车风险是车辆行驶规划生成的重要依据,针对其展开研究具有重要的理论意义,能够支撑相关应用需求。本文以道路行车风险评估为切入点展开研究,分析典型车联网场景下的行车风险评估算法,进而支撑车辆行驶规划生成,以提升道路行车安全水平,考虑到在真实的环境对上述理论
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随着社会的快速发展,道路交通问题也变得愈发严重。自动驾驶和智能交通的出现和发展可以有效改善目前存在的交通问题。车辆行驶规划是智能交通的重要研究课题,行车风险是车辆行驶规划生成的重要依据,针对其展开研究具有重要的理论意义,能够支撑相关应用需求。本文以道路行车风险评估为切入点展开研究,分析典型车联网场景下的行车风险评估算法,进而支撑车辆行驶规划生成,以提升道路行车安全水平,考虑到在真实的环境对上述理论研究进行验证成本较大,因此本文采用仿真实验手段进行理论验证,本文的主要研究内容如下:（1）将车辆行驶特征与传统Ising模型相结合,分析实时车间关联关系,获取车间关系概率分布特性,并以之为基础构建面向道路网格的行车风险评估模型,进而反映道路行车安全性。（2）研究行车风险动态特性,并以之为基础提出行车风险双层短时预测网络架构,通过历史道路行车风险数据预测未来时刻道路行车风险,用于反映道路行车风险变化趋势。（3）提出面向典型车联网场景的车辆行驶规划,包括城市道路网、无红绿灯十字路口及高速路汇入场景的行驶规划。基于行车风险评估及短时预测结果的RRT算法提出了车辆轨迹策划策略。（4）利用SUMO+NS3搭建仿真框架并以之为基础进行仿真实验以验证道路行车风险短时预测算法性能及典型车联网场景下车辆行驶规划的有效性。
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