[發(fā)明專利]一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C-V2X技術(shù)的交叉路口的通行方法

有效

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• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113450564B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張云順;郜銘磊;謝锜帥
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/0962;G08G1/0967;G08G1/09;H04W4/44;H04L67/12;G06N3/04;G06N3/08
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本發(fā)明公開了一種基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C?V2X技術(shù)的交叉路口的通行方法，涉及車路協(xié)同與5G通信領(lǐng)域。包括：采集車速預(yù)測所需相關(guān)參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理并按比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練；將測試數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并將輸出值處理，得到實際預(yù)測值；根據(jù)本車實際預(yù)測車速、前車實際車速、車輛與交叉路口之間的距離與信號燈所剩時長判斷車輛是否可以減少啟停次數(shù)順利通過路口，并向駕駛員廣播經(jīng)濟(jì)行駛的建議車速。該模型預(yù)測精度高，傳輸效率快，可用于城市道路車輛。本發(fā)明可以有效地提升駕駛安全、改善交通擁擠和環(huán)境污染。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車路協(xié)同和5G通信領(lǐng)域，主要涉及一種通過人、車、路的信息融合實現(xiàn)智慧出行的方案。

背景技術(shù)

2020年3月，美國交通部發(fā)布《智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic System,ITS)戰(zhàn)略規(guī)劃 2020-2025》，明確“加速應(yīng)用智能交通系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變社會運行方式”的愿景，以及“領(lǐng)導(dǎo)智 能交通系統(tǒng)的合作與創(chuàng)新研究、開發(fā)和實施，以提供人員通勤和貨物運輸?shù)陌踩院土鲃?性”的使命，描述美國未來五年智能交通發(fā)展的重點任務(wù)和保障措施。近年來，我國充分 發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢和制度優(yōu)勢，設(shè)立了車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展委員會，跨行業(yè)協(xié)調(diào)通信、汽車、交通、 公安等領(lǐng)域共同推進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，支持江蘇無錫、天津西青等重點地區(qū)建設(shè)國家級車聯(lián)網(wǎng)先 導(dǎo)區(qū)，積極推動基于移動通信技術(shù)演進(jìn)形成的車聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)車聯(lián)網(wǎng)部署，取得了較 好的成效。

網(wǎng)聯(lián)交通與智能駕駛技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，對提升駕駛安全、改善交通擁擠與環(huán)境污染 等問題帶來了新的機遇，同時也為新交通形態(tài)下交通控制理論與技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。隨 著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，用戶的需求也越來越大，為了更好地滿足用戶多功能、多元化的 體驗需求。5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有高穩(wěn)定性能、高傳輸速率、低延時以及網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)靈活的特點。 基于5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)通信體系結(jié)構(gòu)正在不斷地發(fā)生著變化，以此來滿足各項需求。 5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，將使得傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng)通信模式發(fā)生改變，車聯(lián)網(wǎng)通信體系結(jié)構(gòu)更加智 能、更加靈活，系統(tǒng)元素也更加多樣化。C-V2X通信技術(shù)將是未來智能交通系統(tǒng)發(fā)展的重 要組成部分，允許車輛與其他車輛、基礎(chǔ)設(shè)施以及弱勢交通參與者能夠深度通信互聯(lián)，構(gòu) 建真正的人、車、路、云全方位的網(wǎng)絡(luò)，為未來交通的智能化、網(wǎng)聯(lián)化提供了技術(shù)支持，為車輛使用者實現(xiàn)行車安全提供了保障。

近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間序列預(yù)測、能量評估和模式重組方面已經(jīng)被證明是一種 很有前途的技術(shù)。在時間序列預(yù)測的應(yīng)用中，采用了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，如非線性自回歸 外生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NARX)、非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NAR)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。由于車速發(fā) 生的事件是動態(tài)的，并且聯(lián)系并受影響于它所處系統(tǒng)的歷史狀態(tài)，包括駕駛員的駕駛習(xí)慣、 發(fā)動機運轉(zhuǎn)性能、執(zhí)行機構(gòu)以及行駛路況等。在這種動態(tài)和非線性的情況下，使用神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)結(jié)構(gòu)如動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NAR)和非線性自回歸外生神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)(NARX)作為處理工具是非常有利的，它們可以接收由時間序列集表示的動態(tài)輸入。

車速預(yù)測是指對汽車未來一段時間的車速軌跡序列進(jìn)行估計推理，在汽車智能化和新 能源汽車等領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用空間。

在城市道路上準(zhǔn)確的預(yù)測行車車速情況能夠有效幫助解決城市交通擁堵問題，也有助 于駕駛員平穩(wěn)駕駛通過復(fù)雜路口，減少因頻繁急剎車急加速情況造成的安全問題等情況。 在汽車智能化領(lǐng)域，車輛安全輔助駕駛、智能車輛行為決策分析需要對車輛行駛數(shù)據(jù)加以 分析來制定相應(yīng)的策略，數(shù)據(jù)預(yù)測越提前越精確，其決策的精度越高。通過車速預(yù)測算法 可以根據(jù)當(dāng)前時刻前一段時間的數(shù)據(jù)對未來一段時間的車速行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并傳遞給 決策機構(gòu)，通過分析處理，可以提升其決策的效率及精度。

通過預(yù)測城市道路行駛車速并加以分析處理，駕駛員借助數(shù)據(jù)處理結(jié)果以最佳行駛工 況平穩(wěn)通過信號燈路口，可以有效減少在行駛過程中的啟停次數(shù)，來提高車輛的燃油經(jīng)濟(jì) 性。對于混合動力汽車，可以幫助駕駛車輛達(dá)到車輛最佳的分配發(fā)動機和電機的功率；對 于純電動新能源汽車，可通過車速預(yù)測合理安排電池能量消耗，計算車輛的最佳續(xù)駛里程。