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在城市道路中,道路交叉口数量多、构造复杂,发生在道路交叉口的交通安全事故占有很大比例,对道路交叉口交通安全问题的研究是当今交通安全问题研究中的重点和难点,而智能网联汽车是解决交通安全问题的有效途径之一。V2X技术作为智能网联汽车的一种关键技术,具有重要的研究意义和实用价值。本文针对智能交通V2X系统、基于V2X技术的交通应用算法——地图匹配算法和道路交叉口车-车避撞预警算法进行了研究。主要研究工作及成果如下:(1)对智能交通V2X系统进行了研究。着重分析了V2X系统的系统构成及其三大组成部分路侧系统、车载系统和数据管理系统所涉及的关键技术。(2)提出了一种基于V2I的地图匹配算法。根据局部路网特征,确定了路网划分规则,进行了交通数据采集、解析与封装,研究了候选路段集的数据接收规律和候选路段编号等;将V2I获取的路段数据作为候选路段集,分析了权重法或D-S证据理论在匹配路段计算中的应用方式;采用Java编写地图匹配测试程序并进行实车试验,试验结果证实该算法具备较高的匹配准确性,在时间效率上较传统地图匹配算法有了一定提升。(3)提出了一种基于V2X的道路交叉口车-车避撞预警算法。分析了道路交叉口交通冲突问题和交通数据采集方法,通过筛选车辆、确定车辆行驶路线、建立车辆轨迹模型和分析冲突区域,提出了一种基于时间差的冲突检测改进算法;基于车辆实时定位技术,提出了矩形碰撞检测计算和圆形碰撞检测计算的车-车碰撞检测计算方法;根据道路交叉口通行优先级,制定了避撞预警信息发布策略。(4)根据相关实车测试方案资料设计了仿真实验方案,采用Python编写了仿真器程序,分别对当前研究中只考虑到达时间差的冲突检测算法和本研究中提出的既考虑到达时间差又考虑前车离开与后车到达冲突区域的时间差的冲突检测改进算法等两种冲突检测算法进行了有效性仿真实验分析。仿真实验发现,改进算法能基本避免漏报情况的发生,在预测正确率上比当前算法有了较大提升。