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基于车载自组网的车辆CO2减排算法研究
| 论文题名： | 基于车载自组网的车辆CO2减排算法研究 |
| 关键词： | 智能交通;交通信号;自适应控制;二氧化碳;排放量 |
| 摘要： | 近年来，环境问题如温室效应变得日趋严重，而主要原因是化石燃料燃烧而排放的大量CO2气体。但是随着车辆的激增，车辆尾气排放的CO2也已经成为一个主要的因素。CO2排放已经对我们的生存环境构成一个很大威胁，如海平面的上升，从而使这方面的工作也变得越来越急迫。随着智能交通系统技术的出现，各国政府部门、研究所以及产业界纷纷将其应用来节省能源以及减少尾气的排放，特别是CO2的排放。这种智能交通系统能让驾驶员提前获知当前的道路情况，避免在红灯期间到达交叉路口，保证以最优的速度行驶并且避免不必要的停止，减少燃料消耗和CO2排放。 本文通过分析并研究交通信号控制来减少车辆的平均停车次数、平均等待时间和提高车辆的一次通过率，以及为了合理地分配交叉路口通过权，提出一种自适应交通控制算法分别对问题进行求解。文中基于VANET的V2I和V2V通信建立了一种精确探测车辆信息的双层管道模型，并基于该模型提出了一种自适应跳跃式信号控制方法，该方法依据“按需分配”的原则为各相位分配合适的绿灯通行时间。交通控制中心基于自适应控制算法动态的调整交通信号相位以及各个信号灯持续时间，从而能够有效避免了车辆的“空等”现象，提高了绿灯时间的使用效率。在不同的交通情况下进行仿真实验，结果表明本文提出的智能交通信号控制方法能够有效适应车流量的高度动态性，比较明显地提高了交叉路口处的行驶质量，同时有效降低了车辆的CO2。 本文通过研究分析速度对车辆CO2排放的影响，从而提出一种推荐速度计算方案。在这种推荐速度方案中，车辆的车载单元OBU能与交通信号灯的RSU进行通信，因此车辆在到达交叉路口之前就能够得知交通的相位信息，从而能够设定并优化当前的速度。在考虑推荐速度的计算方案中，文中通过分析交通灯的三种不同状态，对每一种状态下应采取的速度进行了研究。实验表明这种推荐速度能够有效减少车辆经过交叉路口的停止次数比率。 |
| 作者： | 肖振德 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 肖竹;陈展 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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