智能车联网基础理论与共性关键技术

The connected vehicles serve as a new generation of safety technology after the seat belt and airbag, which bring together intelligent vehicles, ITS and mobile internet technologies. It has great potential economic and social benefits for improving personal travel and driving experience. This project aims to optimize green driving service and safe driving decision of connected vehicles, and will conduct research upon five aspects, i.e., traffic state sensing of connected vehicles, vehicular communication and VANETs construction, green driving service optimization, safe driving decision optimization, simulation platform construction and demonstration experiments. It will break through generic key technologies as high-precision vehicle positioning based on hierarchical fusion of multi-vehicle motion state information, hierarchical distributed communication network and access in large-scale heterogeneous vehicle network, traffic state estimation under V2V environment, spatial-temporal analysis of multi-vehicle hazard accounting for positioning error. The key scientific issues to be solved include the uncertainty mechanism of vehicle positioning information under V2V environment, communication networking and reliable transmission mechanism under different V2V environment, green trip planning method accounting for travel time reliability, safety alerting and assistant control method with favorable driving experience, etc. All these will provide great support to further application of intelligent connected vehicles technology.

车联网推动了智能汽车、智能交通与移动互联技术的深度融合，是继安全带、安全气囊之后新一代安全技术，将对出行和驾驶模式产生深远影响，其潜在的经济、社会效益巨大。本项目以实现高效绿色出行驾驶服务和安全的多车协调驾驶为目标，在网联汽车运动状态信息的协同感知、智能车联网通讯和动态自组网、绿色驾驶服务优化、多车协调安全驾驶决策优化、试验验证平台与测试验证方法五个方面开展研究，突破多车运动状态信息分层融合的高精度车辆定位、大规模异构车辆网络分层分布式组网及空口接入、车联网环境下的交通状态辨识、考虑定位误差的多车危险态势时空演化分析等共性关键技术，重点解决车联网环境下车辆运动信息感知不确定性机理，不同车联网通信环境下的组网与可靠传输机制，车联网环境下考虑出行时间可靠性约束的绿色出行路径规划方法，具有良好驾驶体验的多车协调安全预警与安全辅助控制方法等关键科学问题，为智能车联网技术深度应用提供强有力支撑。

车联网推动了智能汽车、智能交通与移动互联技术的深度融合，是继安全带、安全气囊之后新一代安全技术，将对出行和驾驶模式产生深远影响，其潜在的经济、社会效益巨大。本项目以实现高效绿色出行驾驶服务和安全的多车协调驾驶为目标，在网联汽车运动状态信息的协同感知、智能车联网通讯和动态自组网、绿色驾驶服务优化、多车协调安全驾驶决策优化、试验验证平台与测试验证方法五个方面开展研究，突破多车运动状态信息分层融合的高精度车辆定位、大规模异构车辆网络分层分布式组网及空口接入、车联网环境下的交通状态辨识、考虑定位误差的多车危险态势时空演化分析等共性关键技术，重点解决车联网环境下车辆运动信息感知不确定性机理，不同车联网通信环境下的组网与可靠传输机制，车联网环境下考虑出行时间可靠性约束的绿色出行路径规划方法，具有良好驾驶体验的多车协调安全预警与安全辅助控制方法等关键科学问题。项目相应地提出了基于多车运动状态信息分层融合的车辆定位精度和可靠性增强算法，构建了高通量、低延时与低丢包率的智能车联网通讯协议和动态自组网，提出车内网、车车/车路的自组网、车与互联网的联网机制，构建了综合考虑出行时间可靠性及油耗排放等约束条件的绿色出行路径选择模型，构建了驾驶人体验良好的多车协调安全预警与安全辅助控制驾驶模型及算法，开发了面向车联网技术测试验证的实车测试与仿真测试验证平台，形成了智能车联网基础理论与共性关键技术体系。项目成果可广泛应用于未来个性交通服务、交通安全控制等方面，为智能车联网技术深度应用提供强有力支撑。