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车联网初探车联网V2X技术(二)

发布日期:2020-09-02

  • 01感知技术

基于V2X的智能安全辅助驾驶系统实现通信,需要依靠感知技术,通过构建通信平台,实现车辆状态感知。车载系统能够根据本车和其他车辆的运行状态进行分析,进而判断车辆安全风险。车辆感知是利用CAN总线和传感器,实现数据信息采集,进而获取车辆运行状态。信息采集主要包括车辆位置信息、运行方向、运行速度以及加速度、车内外温度、车辆安全等。位置感知技术是V2X技术的基础,包括绝对位置感知和相对位置信息感知。高精度车辆运用差分技术,实现绝对位置信息获取,利用各类传感器,以精准定位车辆位置。感知技术的运用,可以通过GIS-T与识别技术等,实现信息的查询,对于行人和非机动车的感知,则主要是利用红外传感器、视频技术、射频技术等,实现环境检测。

  • 02广播协议

V2X网络中,紧急安全消息的多跳广播分发机制用于保证安全的车辆网络环境,而节点移动性、无线资源的有限性和无线通信的损耗特性,致使设计有效的消息分发机制成为挑战。

当前广播机制的分类,包含基于时延的、基于距离的、基于概率的和基于网络编码的。包括根据链路质量和车辆动态,选择骨干车辆作为转发节点的方法;局部最优中继选择算法通过研究移动车辆发射功率控制技术对数据传输的可靠性和实时性的影响而设计;此外还有分区查找广播算法,采用迭代分区方法选择距离消息节点最远的车辆作为中级转播。

  • 03数据处理技术

 基于V2X的智能安全辅助驾驶系统功能的实现,需要对海量数据进行处理与分析,将处理结果,作为智能决策的依据。数据处理通过信息融合与数据挖掘等手段实现。

(1)信息融合:

信息融合主要是运用计算机技术,对传感器数据进行综合处理分析,进行智能决策与任务估计。信息融合运行原理是借助传感器资源,合理支配与使用观测信息,依据优化准则或者算法,对冗余信息或者互补信息进行处理,做出一致性解释以及描述。系统海量数据主要来源于各类感知信息,借助数据融合技术,进行数据融合与特征融合等,进行信息优化组合,进而获取有效信息。

(2)数据挖掘:

数据挖掘是对各数据进行分析,探索海量数据规律,进行数据提取。

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