拥堵是驾驶员对各种干扰的响应造成的。行动不便也会导致驾驶员沮丧、烦恼和压力,这可能会鼓励激进的驾驶行为并减慢恢复自由交通流的过程。网联自动驾驶汽车(CAV)可以通过减少和减轻交通事故来提高安全性。它们还可以通过改善交通流提供减少运输能耗和排放的机会。车辆与交通结构和交通信号灯之间的通信可以使单车优化其运行并应对不可预测的变化。本文总结了迄今为止文献中报道的CAV协调领域的发展和研究趋势,还讨论了其他挑战和潜在的未来研究方向。为了实现这些目标,即减轻拥堵、减少能源消耗和排放并提高安全性,车辆需要能够相互通信并交换信息;也就是说,它们需要联接。解决交通拥堵问题的一种流行的系统级方法是形成高速行驶、同时加速或制动的车辆编组排(Forming platoons)。多年来,CAV的需求已变得流行。许多利益相关者直观地看到了多尺度车辆控制系统的好处,并已开始在各自领域开发业务案例,包括汽车和保险业,政府和服务提供商。显然,车对车(V2V)通信有潜力使车辆能够更快地考虑其相互环境的变化,减少交通事故并缓解交通拥堵。同样,车辆到基础设施(V2I)的通信,例如与交通结构、附近建筑物和交通信号灯的通信,允许各个车辆控制系统考虑到本地基础设施中不可预测的变化。使用集中式或分散式协同方法的大量研究工作都集中在协调交叉路口的CAV和在高速公路匝道上合并。如果系统中至少有一项任务是由单个中央控制器为所有车辆全局决定的,则它将方法分类为集中式。在分散式方法中,将车辆视为自主代理,它们试图通过战略互动(strategic interaction)来最大化其协作效率。在这种框架下,每辆车都从其他车辆和路边基础设施获取信息,优化特定的性能标准(例如,效率和行驶时间),同时满足运输系统的物理约束(例如,停车标志和交通信号)。匝道计表(Ramp metering)是用于调节汇聚入高速公路的车辆流量以减少交通拥堵的常用方法。尽管已经表明它可以帮助改善高速公路的总体交通流量和安全性,但由于匝道长度较短,可能会出现一些问题,例如对相邻道路上的交通产生干扰。以前已经探索了解决这些挑战的不同策略,包括反馈控制理论、最优控制和启发式算法。鉴于最近的技术发展,一些努力考虑解决汇聚道路而引起的交通拥堵的几种路径。在这些努力中,假设道路上的车辆已连接并具有一定程度的自主权。该假设有助于设计策略,以实现合并动作的安全和有效协调,从而避免车辆不必要的走走停停(stop-and-go)操作。另一方面,对于十字路口,交通信号灯被认为是控制交通的最有效方法之一,并且仍在进行尝试以提高其有效性。据报导,使用集中式和分散式控制算法可通过交叉路口实现安全有效的交通自主控制的方法很多。请注意,交叉路口控制问题和合并控制问题本质上非常相似,为交叉路口控制提出的大多数方法都可以轻松地用于合并协调,反之亦然。数字设备正变得越来越普遍并且相互联系。它们向数字生态系统智能部分的演进创造了迄今为止尚未解决安全问题的新颖应用。一个特定的例子是车辆,随着车辆从简单的交通方式发展到具有新的感知和通讯功能的智能实体,它们成为智能城市的活跃成员。车联网(IoV)包括通过V2V(车对车),V2I(车对基础设施)和V2P(车对行人)交互而与公共网络进行通信的车辆,其收集和实时共享有关路网状况的关键信息。社交物联网(SIoT)引入目标(objects)之间的社交关系,创建了一个参与者不是人类而是智能目标的社交网络。该文探讨了车辆社交网络(SIoV,Social Internet of Things)的概念,该网络使车辆之间和驾驶员之间的社交互动成为可能。本文还讨论了SIoV的技术和组件,可能的应用以及可能出现的安全性,隐私和信任问题。上下文觉察技术和无线车辆通信技术,例如专用短距离通信(DSRC)、长期演进(LTE)、IEEE 802.11p和用于微波访问(WiMax)的全球互操作性,其最新发展推动了车辆网络的设计、开发和部署。越来越多提议想把社交网络应用用于车载网络,这导致传统车载网络向SIoV的转变。本文着重于三个主要方面:(1)下一代车辆; (2)车辆上下文觉察 (3)SIoV上下文觉察应用。车辆自组织网络(VANET)是一种移动自组织网络,已被提出来提高交通安全性并为驾驶员提供舒适的应用程序。VANET的独特功能包括遵循预定路径(即道路)的快速行驶的车辆和具有不同优先级的消息。使用车载单元,车辆可以彼此(V2V)和与路边单元(V2I)进行通信。这可以实现多种其他形式的通信,例如车对宽带云(V2B)(其中车与监视数据中心进行通信),车对人(V2H)这种脆弱的道路使用者即行人或自行车,进行通信,或者车辆对传感器(V2S)、车辆与环境中嵌入的传感器进行通信。IoV的一个关键方面是使车辆具有上下文觉察能力,即了解周围的情况,尤其是与之特别相关的情况。上下文觉察系统是那些能够使其行为适应其当前上下文环境的系统。车辆的上下文感知可以通过三个主要子系统提供:感知,推理和行动。感知子系统从与车辆OBU集成的不同传感器收集上下文信息。这些传感器的类型根据车辆的要求而有所不同,例如位置、红外或超声波。换句话说,此表示是收集上下文数据的方式。推理子系统处理原始数据以提取高级上下文信息,例如驾驶员的情况。可以从定义特定上下文信息的单个传感器中提取上下文信息,也可以从定义不确定上下文信息的多个传感器中提取上下文信息。执行子系统代表应用程序执行者,该执行者为用户或其他驱动程序提供服务、传播警告消息、车载警报和智能停车辅助系统是部署高级应用程序的示例,这些应用程序可防止发生事故并减少道路拥堵。出行(Mobility)是城市生活的支柱,也是世界发展的重要经济因素。快速的城市化进程和特大城市的发展正在带来车辆能力的变化。自主性、电气化和连接性等创新解决方案即将出现。那么,我们如何才能提供与传统和自动驾驶汽车的普遍连接? 本文试图通过结合网络虚拟化方面的最新创新飞跃与无线通信的壮举来回答这个问题。为此,它提出了一种称为自动驾驶汽车互联网(IoAV)的范例。通过讨论IoAV的显着特征和应用,它开始绘制IoAV这幅画,然后详细讨论关键的启用技术。接下来,本文描述了IoAV的分层体系结构并揭示了每一层的关键功能。然后是IoAV的性能评估,该评估表明了所建议架构在传输时间和能耗方面的显着优势。最后,为了最好地把握IoAV的优势,该文列举了一些社会和技术挑战,并解释了一些未解决的问题如何在未来扰乱自动驾驶汽车的广泛使用。文章综合整理自知乎@黄浴、 智驾最前沿【免责声明】本文为转载整理内容,仅供读者交流使用,不做商业用途。本文观点不代表本公众号观点,如因作品内容和版权存在问题,请于本文发布三小时内联系AI汽车制造业进行删除沟通。-- END --