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从国内外众多调查和研究结果来看,交叉路口的拥堵是造成城市交通拥堵的最主要原因。随着通信技术和高精度定位技术的发展,基于V2X(Vehicle-toEverything)通信和高精度定位的车辆信息采集与交通引导,是目前解决交通拥堵问题的热点。论文依托国家科技重大专项项目(2018ZX03001023-006)“5G产品研发规模试验”以及重庆市科委创新专项项目(cstc2015zdcy-ztzx40001)“车联网大数据平台与车载终端关键技术研究与应用”等科研课题,基于V2X通信和高精度定位技术,研究城市道路的单点交叉路口车辆自适应引导通行的方法,达到降低车辆在通过路口时的平均延误时间,以及提高车辆通行效率的目的。论文的重点研究内容体现在以下三个方面:基于V2X通信和高精度定位的车道级车辆统计方法、基于车辆统计数据的单点交叉路口信号灯系统的自适应双级控制方法、基于V2X通信和高精度定位的浮动车的自适应车速引导方法。(1)针对传统车道车辆统计数据存在不精确问题,论文通过V2X通信的车载终端单元(On-Board Unit,OBU)获得车辆精确位置和航向角等运动状态,在没有商用高精度地图的情况下,设计了对本车所处道路和具体车道的识别方法,以及能够完成多种交通调查的车道级车辆统计方法。(2)针对信号灯配时存在高度实时动态配时和整体相对协调配时而矛盾的问题,论文基于车道级车辆统计数据,以及合作博弈理论,研究使用边缘计算(Multiaccess Edge Computing,MEC)服务器与V2X通信的路侧单元(RoadSide Unit,RSU)对单点交叉路口信号灯的双级控制方法。(3)针对传统车速引导模型因缺少道路或者车道交通流的宏观调控,而导致拥堵情况下的车速引导效率低的问题,论文基于实时的车道级车辆统计数据,以及单点交叉路口信号灯双级控制方法,研究RSU动态设定车道的最高限速与该车道下一绿灯时间内车辆通行的最低建议速度的方法,以及研究OBU根据车辆与路口的实时距离和信号灯的实时相位,动态调整建议车速的方法。最后,论文通过车联网硬件在环仿真平台,根据不同实验内容,设置仿真测试场景和交通对象运动状态,测试验证了论文研究内容的正确性。