V2V communication-enabled collision avoidance for railroad vehicles

Tato práce se zabývá návrhem systému pro predejití srážce tramvají s využitím V2V (vehicleto-vehicle) komunikace mezi tramvajemi. V2V komunikace spadá pod kategorii vyhrazené komunikace krátkého dosahu umožnující bezdrátovou komunikaci mezi vozidly. V práci je popsán návrh algoritmu, který by mohl bežet na palube tramvaje a v prípade hrozící srážky s tramvají jedoucí vpred upozornit ridice na nutnost neprodlené akce pro zabránení srážky. Jednou ze soucástí algoritmu je pozorovatel stavu systému založený na Kalmanovu filtru využívající k odhadu stavu systému merení z inerciálních senzoru a GNSS/GPS. Funkcnost navrženého algoritmu je následne rozsáhle otestována na simulacích s ruzným nastavením parametru algoritmu i simulace. K tomuto úcelu práce také predkládá odvození matematického modelu podélné dynamiky tramvaje spolecne s modelem ridice. Pomocí tohoto modelu lze generovat data verná reálným merením ze senzoru s prijatelnou presností.This thesis deals with the design of a collision avoidance system for trams utilizing V2V (vehicle-to-vehicle) communication between trams. V2V communication falls under the category of dedicated short-range communication technology, allowing to establish wireless communication between two vehicles. The thesis presents an algorithm which could run onboard a tram and in case of an imminent collision with tram ahead warn a driver that immediate action is required to prevent the collision. One part of the algorithm is an estimator of tram longitudinal motion based on Kalman filter which uses for estimation measurements from inertial sensors and GNSS/GPS. The functionality of this algorithm is then extensively tested using simulations with a different set of parameters of both the algorithm and simulations. For this purpose, the thesis also presents a mathematical model of longitudinal dynamics of a tram, including a model of a driver. The model generates data with acceptable accuracy close to real measurements