| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 道路拥挤解决方案研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 路径选择算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 仿真软件的现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于车联网的动态路径导航系统框架设计 | 第17-29页 |
| 2.1 传统路径导航系统的分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 传统路径导航系统结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 传统路径导航的算法基础和局限性 | 第18-19页 |
| 2.2 基于车联网的动态路径导航系统的总体设计 | 第19-22页 |
| 2.2.1 功能设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统结构设计 | 第20-22页 |
| 2.3 基于车联网的动态路径导航系统的硬件结构设计 | 第22-25页 |
| 2.3.1 车联网通信方案选择 | 第22-23页 |
| 2.3.2 车联网通信节点的设置 | 第23-25页 |
| 2.4 基于车联网的动态路径导航系统的软件结构设计 | 第25-28页 |
| 2.4.1 软件系统的功能划分 | 第25-26页 |
| 2.4.2 应用层通信帧的设计 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 区域内拥堵判断的实现 | 第29-42页 |
| 3.1 单个路段的拥堵判断 | 第29-35页 |
| 3.1.1 道路交通拥堵的判断标准 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于GPS的道路平均速度计算模型 | 第30-32页 |
| 3.1.3 基于RSU的道路平均速度计算模型 | 第32-35页 |
| 3.2 区域内整体交通拥堵判断 | 第35-41页 |
| 3.2.1 地理相关信息分析 | 第36页 |
| 3.2.2 时间相关信息分析 | 第36-38页 |
| 3.2.3 其他信息分析 | 第38-39页 |
| 3.2.4 综合判断 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 算法的设计与实现 | 第42-55页 |
| 4.1 OP-RA算法的基本思想 | 第42-44页 |
| 4.2 OP-RA的算法实现 | 第44-54页 |
| 4.2.1 RA部分的实现 | 第45-47页 |
| 4.2.2 OP参数优化算法的实现 | 第47-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 车联网仿真实验与结果分析 | 第55-67页 |
| 5.1 仿真场景的构建 | 第55-58页 |
| 5.1.1 交通仿真场景的配置 | 第55-57页 |
| 5.1.2 网络仿真部分的参数配置 | 第57-58页 |
| 5.1.3 VSimRTI的整体配置 | 第58页 |
| 5.2 拥堵程度判断参数的确定 | 第58-60页 |
| 5.3 遗传算法参数的确定 | 第60-63页 |
| 5.3.1 遗传算法交叉方式和值的确定 | 第60-61页 |
| 5.3.2 遗传算法替换方式和值的确定 | 第61-62页 |
| 5.3.3 遗传算法VMO的确定 | 第62页 |
| 5.3.4 VMO中和值的确定 | 第62-63页 |
| 5.4 OP-RA算法的有效性分析 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 6.2 全文展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 ：研究生期间参与的项目 | 第73页 |