作為物聯(lián)網(wǎng)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用,車聯(lián)網(wǎng)極具發(fā)展?jié)摿Α榱颂岣呓煌ê吐眯协h(huán)境的安全性,車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需要協(xié)作運(yùn)用先進(jìn)的感知、通信、控制以及計(jì)算機(jī)技術(shù)來實(shí)現(xiàn),只有結(jié)合多種技術(shù)手段進(jìn)行協(xié)作感知,準(zhǔn)確獲取道路交通及周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)狀況,才能使整個(gè)交通系統(tǒng)變得更加穩(wěn)定和高效。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展推動著車聯(lián)網(wǎng)研究的快速進(jìn)步,目前已有大量車聯(lián)網(wǎng)理論和仿真結(jié)果出現(xiàn),接下來,如何利用更多實(shí)際的數(shù)據(jù)和模型對車聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行評估是關(guān)鍵的問題。尤其對于大規(guī)模的車聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)評估,由于受到可用空間、可重復(fù)性、花費(fèi)、安全性、參數(shù)可調(diào)性等方面的限制,相關(guān)測試的實(shí)施將會變得非常困難。為了有效地解決這些問題,本文提出了基于協(xié)作感知技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)縮微模型,設(shè)計(jì)了能夠在室內(nèi)環(huán)境下對周圍環(huán)境感知,無線數(shù)據(jù)組網(wǎng)以及場景分析的硬件和軟件,最后,通過對車聯(lián)網(wǎng)縮微模型的實(shí)例驗(yàn)證,證明了該模型的可行性和實(shí)用性。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)構(gòu)建了車聯(lián)網(wǎng)縮微模型系統(tǒng)框架,設(shè)計(jì)了具有信息采集處理、自動循跡和防碰撞功能的智能縮微車,以便實(shí)時(shí)獲取車的速度、位置以及電量等信息,通過無線設(shè)備發(fā)送至控制中心進(jìn)行處理和分析;(2)組建了ZigBee(IEEE ...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 車聯(lián)網(wǎng)協(xié)作感知關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 智能感知技術(shù)
        2.1.1 車聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)概述
        2.1.2 紅外傳感技術(shù)介紹
        2.1.3 超聲波測距技術(shù)介紹
        2.1.4 光電碼盤測速技術(shù)介紹
    2.2 無線通信技術(shù)
        2.2.1 車聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)概述
        2.2.2 WiFi通信技術(shù)介紹
        2.2.3 Zigbee通信技術(shù)介紹
    2.3 協(xié)作控制技術(shù)
        2.3.1 多傳感器信息融合
        2.3.2 多模協(xié)作無線通信
        2.3.3 整體的協(xié)作
    2.4 本章小結(jié)
第三章 縮微模型系統(tǒng)架構(gòu)與硬件設(shè)計(jì)
    3.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)及分析
        3.1.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)
        3.1.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        3.1.3 系統(tǒng)各模塊功能分析
        3.1.4 系統(tǒng)工作流程分析
    3.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)介紹
        3.2.1 硬件整體架構(gòu)
        3.2.2 縮微車硬件設(shè)計(jì)
        3.2.3 移動中繼硬件設(shè)計(jì)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 縮微模型軟件設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)軟件總體架構(gòu)
    4.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與開發(fā)工具選擇
    4.3 縮微車軟件設(shè)計(jì)
        4.3.1 自動循跡的實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 前車距離檢測方法
        4.3.3 車輛跟隨與追趕策略
    4.4 移動中繼軟件設(shè)計(jì)
        4.4.1 數(shù)據(jù)中繼的實(shí)現(xiàn)
        4.4.2 圖像處理的方法
        4.4.3 基于圖像處理的車輛控制策略
    4.5 控制中心軟件
        4.5.1 狀態(tài)數(shù)據(jù)的解析
        4.5.2 地圖更新的實(shí)現(xiàn)
        4.5.3 圖形界面設(shè)計(jì)
    4.6 輔助軟件
        4.6.1 控制方法實(shí)現(xiàn)
        4.6.2 圖形界面設(shè)計(jì)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 縮微模型系統(tǒng)功能驗(yàn)證
    5.1 自主協(xié)調(diào)案例
        5.1.1 協(xié)調(diào)場景分析
        5.1.2 協(xié)調(diào)方法設(shè)計(jì)
        5.1.3 協(xié)調(diào)效果驗(yàn)證
    5.2 協(xié)作定位案例
        5.2.1 初期定位分析
        5.2.2 協(xié)作方法設(shè)計(jì)
        5.2.3 協(xié)作定位驗(yàn)證
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：4004819