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电子工程智能控制技术研究
Research on Intelligent Control Technology of Electronic Engineering

大化。目前智能交通系统尚未普及，依旧还处于智能网联车辆与非网联车辆混行
的状态下，这也在一定程度上对智能交通系统的发展造成了影响，加强对智能网
联车辆交通信息处理技术和信号控制方法的研究对车联网的普及具有重要意义。

（一）混行状态下交通信息处理技术
通过激光雷达等传感装置对道路信息进行收集是目前较为普遍的研究开发理
念，不同环境下车辆控制策略是通过机器进行算法学习来实现。车辆自动驾驶技
术和机器学习算法目前还在研究，因为在实际环境中还是智能网联车辆和非网联

车辆的混行条件，因此对问题的解决只能利用仿真技术。大量的计算内存是算法
深度学习的基础，因此在计算机中应用算法复杂的统计学方法来对仿真环境中对
智能联网的运行状况进行模拟是很难实现的。在进行信息处理时可以利用算法简
单跟驰模型在对网联车和非网联车的跟驰行为进行表达。

对网联车辆的跟驰行为进行体现，并将选出可以对网联车辆驾驶特性正确表
征的模型是核心问题。网联车开平稳高效地进行运行得益于其自感传感器和高级
控制方法。可以对周围的道路信息和当前的运行状况进行准确识别，是智能网联
车和人为驱动车之间的根本差别。通过对目前已有的跟驰模型和自适应巡航技术，

符合网联车辆留置策略要求的为安全距离类跟驰模型，其不但在模拟程序设计中
较容易实现，而且可以对网联车辆运行特性模型中的每个变量进行体现。通过上
述分析，可以确定智能驾驶模型符合要求，智能驾驶员模型通过模型参数和公式
对交通状态进行表征，其认为网联串联各驾驶行为会随着前车速度、跟驰间距的

改变而发生变化。驾驶者个体在不同的交通行驶状态下的驾驶行为有较大差异，
在道路处于低密度状态下，提稳定性和舒适度是驾驶者重视的两个方面，具体表
现为按照心理期望的车速进行运行；在道路处于高密度状态时，安全是驾驶前提，
同时对于较小行程时间的拥有也较为重视。

（二）信号控制方法
“智能网联车”（Intelligent Internet connected Vehicle，简称 ICV）是一种在
线车辆。在互联网络附近的智能车辆，即网络车辆，它集成了传感器组合分选技
术和传感器融合算法。可实现行人、非机动车、交通信号灯和路口智能交通控制

网络车辆之间的信息传递，通过信息交互和决策，解决智能网络车辆通过交叉口
的问题。在识别出交叉，的基础上，还可解决交叉口、行人和非车辆通过交叉口
的安全问题。交叉口实时交通流可以优化和控制交通信号灯的变化，减少交叉口

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