本发明专利技术提出了一个新的交通流仿真系统设计。随机生成车道、车速和车辆编号等信息，通过安全间距计算每辆车的起始位置，从而生成更加真实、可靠的交通流模拟结果。本发明专利技术还提出了检测车道稀疏性并进行车辆自适应变道的方法，以有效避免车辆碰撞事故的发生，并实现了汽车速度的自适应调整。本发明专利技术的设计意义在于提高了仿真系统在交通规划、管理、道路建设等领域的应用价值和实用性，同时为可持续交通发展和智慧城市建设提供了重要决策支持本发明专利技术的设计意义在于通过采用一种新的视野建模方法，利用车载摄像机技术，实现更加真实、准确的交通流仿真，提高了仿真系统在交通规划和管理、道路建设等领域的应用价值和实用性。路建设等领域的应用价值和实用性。路建设等领域的应用价值和实用性。
【技术实现步骤摘要】
基于路段网格化建模的群车多视野仿真系统及其构建方法
[0001]本专利技术涉及基于路段网格化建模的群车多视野仿真系统及其构建方法，属于智能交通领域。
技术介绍
[0002]在现代自动驾驶技术中，通过边缘服务器和车辆的交互，实现路段全局视野的构建是至关重要的。当前涌现的大量车辆视野协同感知研究大多仅关注单车和周围车辆局部视野的融合，缺少车辆所处路段全局视野的构建研究。随着边缘计算和边缘服务器部署的普及，边缘服务器覆盖路段内的车辆可以将各自的局部视野上传至算力较强的边缘服务器进行路段全局视野融合，以帮助车辆基于所处路段的全局视野更好地进行路线规划和行驶决策。然而现阶段，直接获取实际路段所有行驶车辆的感知视野信息尚不现实，缺乏大量有效数据以用于开展基于群车多视野的路段全局视野融合研究。为此，需要构建一个群车多视野仿真系统，能够基于对真实路况的分析提供精准可控的各类行车场景下的车辆视野仿真数据，从而辅助进行全局视野的融合研究，为自动驾驶提供更加可靠的决策。针对这一问题，本专利提出了基于路段网格化建模的群车多视野仿真系统及其构建方法。
[0003]在本专利中，我们使用了网格化建模的技术。具体来说，我们将边缘服务器覆盖范围内的整个道路划分为若干等大小的网格，为每个车载摄像机计算出其可见网格。这样做，可以更加全面地构建全局视野，同时也可以提高仿真结果的准确性和可靠性。在本专利中，我们还将车辆限定在不同车道行驶，并考虑了道路类型等不同情况，进一步提高了仿真测试的精度。此外，在仿真测试过程中也考虑了车辆的换道、U
‑<br/>型转弯等行为模式，更全面地模拟真实交通情况。因此，基于网格化建模的车载摄像机视野仿真系统及其构建方法，具有基础数据准确、测试效率高、测试结果精确等诸多优点，极大地提高了车载摄像机性能评估的准确度和精度，为交通管理和自动驾驶汽车等领域提供了更好的技术支持。。
技术实现思路
[0004]本专利技术实现的是：如何通过网格化建模来构建出仿真系统，模拟出动态的车辆安全行驶过程，仿真出每辆车的每个摄像机可见视野的计算。方法包括车流初始化建模、车辆行驶建模、车辆换道建模，车辆U
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型转弯建模，理想车载摄像机视野建模，车载摄像机被遮挡视野建模，瞬时车载摄像机视野建模，七个核心步骤。最终构建出基于网格化建模的车载摄像机视野仿真系统。具体如下：
[0005]1.车流初始化建模
[0006]在我的交通流模型中，我设计了一个函数来初始化模拟场景。该函数的设计之所以重要，因为在模拟的开始阶段需要有足够的车辆在路上，详见附图2，以便让模拟更加真实可靠。具体来说，我首先计算出要生成的车辆数目，这一数目是基于车道长度、流量和车辆长度等因素进行计算的。随后，我随机生成每辆车的车道、车速、车辆编号等信息，并将生成的车辆加入到所属的车道中。在车辆起始位置的计算中，我考虑了车辆之间的安全距离，
以避免车辆之间的碰撞或者紧密排列，从而提高了交通流的安全性。这一设计的效果是显著的。同时也有效地避免了模拟的过程中出现“卡车大堵车、轿车空车道”的情况，提高了模拟的准确性。在该函数中，在生成每辆车的车道之后，使用随机函数生成一个最小速度到最大速度之间的随机值，这个值就是每辆车的随机速度。这样，生成的车辆速度就具有随机性，模拟的行驶就更加真实。另外，在生成车辆编号时，使用了随机值生成一个A
‑
Z范围内的随机字母，接着生成三个随机数字，将它们拼接起来成为每辆车的编号(如
″
A1234
″
)。这样，每辆车都有一个独一无二的编号，方便对车辆进行追踪和识别。综合来看，这一设计增强了模拟的真实性和可靠性，车辆速度和编号的随机性使得模拟结果更具随机性，更贴近真实交通状况，同时也方便了对车辆的管理和识别。总的来说，这种设计的好处是多方面的。首先，它能够为模拟交通流提供一个更加真实、准确、有随机性的场景。其次，通过考虑车辆之间的安全距离，它还能够提高交通流的安全性，减少事故的发生概率。最后，这种设计可以避免过度正式化，提高模拟的灵活性和可定制性。
[0007]2.车辆行驶建模
[0008]2.1车辆的移动和更新操作。对于每一辆车，程序首先获取其当前所在车道、位置和速度等信息，然后根据车道长度、车辆流量和当前交通状况等条件，计算出车辆每个时间单位内应该移动的距离和速度。具体来说，程序会从该车位置+下一个单位时间行驶的距离开始向车道末端方向(即该方向的仿真道路末尾方向)逐个位置进行检查，判断这个位置上是否有其它车辆。当发现前方有车辆占据或与当前车辆在当前车道左右两侧的相邻车道上同时存在车辆，则车辆将会减速(设置新速度为前方第一个车辆的位置减去当前位置)，否则车辆将以车当前速度移动。在获得新速度之后，程序会对比新速度和原速度，并根据需要调整车辆的速度。如果新速度比原速度快，车辆将加速；如果新速度比原速度慢，车辆将减速；如果新速度和原速度相等，车辆速度不作改变。最后，程序会更新车辆的状态，包括它在驶向新位置后的速度和位置，并将新位置更新到车道上的占用状况数组中，以跟踪车道上的车辆分布情况。
[0009][0010]2.2根据碰撞检测结果进行处理。首先，程序会判断当前车辆的速度是否为0，如果是，则认为不需要进行碰撞检测。如果需要进行碰撞检测，则遍历所有车辆，对于除了自身以外的车辆，检测是否与当前车辆在同一车道、方向一致，且速度不为0。如果满足条件，则执行碰撞检测。在碰撞检测中，程序会计算两辆车之间的距离，并根据速度和距离等参数，判断是否发生了碰撞。如果发生了碰撞，则调用处理碰撞的函数，对车辆状态进行相应的调整。
[0011]2.3碰撞检测的逻辑。首先，假设两辆车的大小是相同的，并且假设两辆车的前后保持一定的距离时不会发生碰撞。然后，程序会计算当前车辆与另一辆车之间的距离，根据距离和指定的距离阈值，来判断是否发生了碰撞。具体来说，在计算距离时，程序会获取另一辆车的位置和长度等信息，计算出该车的中心点位置，并用该位置减去当前车辆的位置和速度等信息的和，计算出两辆车之间的距离。最后，程序会将计算出来的距离和阈值进行比较，如果距离小于指定的阈值，就认为发生了碰撞；否则返回两辆车之间没有发生碰撞。通过这个设计，实现了对交通事故的检测和处理，在处理过程中，通过对车辆位置和速度等信息的计算，实现了对距离的快速计算，提高了程序的执行效率，并为交通状态分析过程提供了良好的支持。
[0012]3.车辆换道建模
[0013]3.1总体逻辑。汽车当前所在车道为lane，所在位置为pos，当前速度为speed，如果汽车没有满足换道的概率，则不进行变道操作；否则，进行变换车道的动作。在变道操作前，我们需要统计当前车道左/右两侧的车辆数量，然后判断车道是否稀疏，如果车道两侧总车辆数目大于能否换到的设定的阈值threshold，就不进行变道操作，防止撞车事故的发生。
其中，从汽车当前位置开始，遍历到汽车变换车道后能到达的位置(该车位置+下一个单位时间内行驶的距离+车身长度+2*车本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于路段网格化建模的群车多视野仿真系统及其构建方法，其特征在于提出了道路网格化建模、车辆行驶建模、车辆换道建模、车辆U
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型转弯建模，以及理想车载摄像机视野建模、车载摄像机被遮挡视野建模和瞬时车载摄像机视野建模等步骤，其中车辆行驶建模包括考虑道路类型、车流初始化、限速等因素，车辆的行驶方位随机生成，并考虑车辆的实时速度和位置；车辆换道建模包括考虑车辆切换不同车道需要保障的安全性、距离和速度等因素；车辆U
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型转弯建模包括考虑车辆安全的合理性，车速、位置以及能否转弯的判断等因素。车载摄像机视野构建包括：1.将全局视野划分为二维平面上的小栅格，以边缘服务器为坐标平面原点，并在每辆车上安置四个摄像机。2.通过假设每个摄像机看到的是一个等腰梯形，在没有任何车辆和障碍物遮挡的情况下，求解出每辆车的每个摄像机理想情况下能看到的所有栅格的集合。3.使用并发方式求解每辆车的每个摄像机的可见视野。且该仿真系统可以多次运行，运行结果包括每辆车的恰当行驶轨迹，基于每个摄像机的可见位置和可见网格计算车载摄像机视野。2.根据权利要求1所述的一种基于网格化建模的车载摄像机视野仿真系统及其构建方法，其特征在于，采用了一种用于交通流模拟场景初始化的方法，该方法包括计算要生成的车辆数目、随机生成车道、车速和车辆编号等信息，并根据安全间距计算出每辆车的起始位置。该方法的设计上考虑了随机性和安全性，因此能够生成更加真实、可靠的交通流模拟结果，避免了模拟...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴孝宇，刘茜萍，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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