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CN110969845A - 一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统 - Google Patents

一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统 Download PDF

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CN110969845A
CN110969845A CN201911134686.2A CN201911134686A CN110969845A CN 110969845 A CN110969845 A CN 110969845A CN 201911134686 A CN201911134686 A CN 201911134686A CN 110969845 A CN110969845 A CN 110969845A
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Wuhan University of Technology WUT
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Abstract

本发明公开了一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统，属于技术领域，解决了现有未能整体考虑实际路况，使车速控制效果较差的问题。一种基于车路协同的智能车速控制方法，包括以下步骤：通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间。整体考虑了实际路况，使车速控制效果更好。

Description

一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统
技术领域
本发明涉及车路协同技术领域，尤其是涉及一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统。
背景技术
随着人工智能、传感器检测以及车路协同等技术的不断发展，智能网联汽车可以更加容易地感知和获取周围环境和车辆的信息，为车辆实时动态的速度调整提供了技术支持。
在智能网联环境下，车辆可以与路侧设施及区域中心控制系统实时通信，提前获得路网交通流状态以及下游信号灯状态的实时信息，并及时地做出速度调整，从而使得车辆能够平缓地通过各信号交叉口，提高燃油经济性、减少尾气排放的同时也提高了驾驶舒适性以及道路的通行能力。
目前的车速引导方法和车速控制系统大多是基于交通信号灯的信号周期和车辆自身位置信息的计算和建模，计算方法较为简单，未能整体考虑实际路况，使车速控制效果较差。
发明内容
本发明的目的在于至少克服上述一种技术不足，提出一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统。
一方面，本发明提供了一种基于车路协同的智能车速控制方法，包括以下步骤：
通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间。
进一步地，所述根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，
由公式
Figure BDA0002279265570000021
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
进一步地，所述基于车路协同的智能车速控制方法还包括，获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure BDA0002279265570000022
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure BDA0002279265570000023
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure BDA0002279265570000024
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
进一步地，由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure BDA0002279265570000025
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
进一步地，所述基于车路协同的智能车速控制方法还包括，若采样时刻t时路口信号灯为绿灯，则T∈[0,R1]∪[Gn,R(n+1)]，若采样时刻t时路口信号灯为红灯，则T∈[Gn,Rn]，Rn为路口第n次红灯到来的时刻，Gn为路口第n次绿灯到来的时刻，n≥1。
另一方面，本发明还提供了一种基于车路协同的智能车速控制系统，包括交通及路况信息获取模块、车辆通过路口所需时间预估模块和时间及速度预估模块；
所述交通及路况信息获取模块，用于通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
所述车辆通过路口所需时间预估模块，用于根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
所述时间及速度预估模块，用于根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间。
进一步地，所述车辆通过路口所需时间预估模块，根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，由公式
Figure BDA0002279265570000031
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
进一步地，所述基于车路协同的智能车速控制系统还包括车辆距停车线的长度获取模块，所述车辆距停车线的长度获取模块，用于获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure BDA0002279265570000032
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure BDA0002279265570000033
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure BDA0002279265570000034
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
进一步地，所述时间及速度预估模块，根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure BDA0002279265570000041
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间；整体考虑了实际路况，使车速控制效果更好。
附图说明
图1为本发明实施例1所述的基于车路协同的智能车速控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例2所述的基于车路协同的智能车速控制系统的原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明的实施例提供了一种基于车路协同的智能车速控制方法，其流程示意图，如图1所示，所述基于车路协同的智能车速控制方法包括以下步骤：
通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口时间及可行速度区间。
具体实施时，将交叉路口前的路段分为根据实时交通状况分为车速控制区域和排队等候区域，车辆进入车速控制区域后与云端控制中心和路侧设备建立通信连接，获取实时的交通及路况信息；所述交通及路况信息具体包括，路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；所述平稳速度可为匀速；
优选的，所述根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，
由公式
Figure BDA0002279265570000051
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
优选的，所述基于车路协同的智能车速控制方法，还包括，获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure BDA0002279265570000052
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure BDA0002279265570000053
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure BDA0002279265570000054
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
优选的由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure BDA0002279265570000055
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
优选的，所述所述基于车路协同的智能车速控制方法，还包括，若采样时刻t时路口信号灯为绿灯，则T∈[0,R1]∪[Gn,R(n+1)]，若采样时刻t时路口信号灯为红灯，则T∈[Gn,Rn]，Rn为路口第n次红灯到来的时刻，Gn为路口第n次绿灯到来的时刻，n≥1。
具体实施时，根据保持速度平稳的原则，被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间
Figure BDA0002279265570000061
D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，vD0为被控车辆进入速度控制区域对应t时刻的初始速度；
由于排队等候区域车辆与被控车辆是同时前进的，车辆预计通过路口时间T取TD和TL中的较大值，被控车辆应在交叉口(路口)信号灯为绿灯时通过交叉口，若采样时刻t时交叉口信号灯为绿灯，则被控车辆应在当前或者以后第n次绿灯期间通过交叉口，有T∈[0,R1]∪[Gn,R(n+1)]，若采样时刻t时交叉口信号灯为红灯，则被控车辆应在红灯以后第n次绿灯期间通过交叉口，有T∈[Gn,Rn]；
考虑使通过时间最短的原则，取可行区间内的最大速度Vcmax作为最优控制车速，考虑实时交通路况的变化，为保证被控车辆能够以平稳的速度通过交叉路口，最优控制车速以一定的采样时间进行实时计算更新。
实施例2
本发明实施例提供一种基于车路协同的智能车速控制系统，包括交通及路况信息获取模块、车辆通过路口所需时间预估模块和时间及速度预估模块；
所述交通及路况信息获取模块，用于通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
所述车辆通过路口所需时间预估模块，用于根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
所述时间及速度预估模块，用于根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间。
优选的，所述车辆通过路口所需时间预估模块，根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，由公式
Figure BDA0002279265570000071
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
优选的，基于车路协同的智能车速控制系统还包括车辆距停车线的长度获取模块，所述车辆距停车线的长度获取模块，用于获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure BDA0002279265570000072
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure BDA0002279265570000073
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure BDA0002279265570000074
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
优选的，所述时间及速度预估模块，根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure BDA0002279265570000075
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
具体实施时，所述基于车路协同的智能车速控制系统的原理示意图，如图2所示，所述基于车路协同的智能车速控制系统包括V2X车载终端OBU、路侧终端RSU、GPS/BDS高精度定位模块，所述V2X车载终端OBU、路侧终端RSU用于实现被控车辆与控制中心及路侧端信息之间相互的实时通信，所述GPS/BDS高精度定位模块，用于采集被控车辆的实时高精度位置信息并通过车载终端OBU发送给控制中心，从而计算被控车辆距排队等候区域的距离；
所述所述基于车路协同的智能车速控制系统还包括交通信号机、路侧端消息控制中心、摄像头路况信息监控模块，所述交通信号机用于采集交通信号灯相位信息发送给路侧消息控制器；摄像头路况信息监控模块，用于采集排队等候区域的长度、交叉路口的车流量、车流密度及速度等信息发送给路侧消息控制器；
路侧消息控制器和路侧端消息控制中心，将交通信号机和摄像头(交通及路况信息获取模块)所采集的交通信号灯相位信息及车流密度、流量、速度及排队等候区域的长度等交叉路口路况信息通过路侧终端RSU打包发送至云端信息控制中心(车辆通过路口所需时间预估模块、时间及速度预估模块)进行处理，得到车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间；
智能网联整车控制器和被控车辆核心控制单元，根据智能车速控制(即获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间)实现对车辆的速度控制；车载显示屏信息交互单元，实现实时被控车辆和交通路况信息以及控制车速的交互显示，电机/油门及转向控制器，执行单元，执行整车控制器的控制命令。
需要说明的是，上述实施例1和实施例2未重复描述可相互借鉴。
本发明公开了一种基于车路协同的智能车速控制方法及系统，通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间；整体考虑了实际路况，使车速控制效果更好；
本发明通过多源信息的数据融合与分析对路口前的车辆排队等待时间等实时路况进行实时、准确、有效地估计，通过智能车速控制使车辆能够以最优的时间平缓地通过交叉路口，从而节省燃油消耗，减少尾气排放，并提高驾驶舒适性以及道路通行能力；并且只需被控车辆具有智能网联功能，无需所有车辆均实现网联，便可以实现本发明的目的，使本发明的应用推广更为方便。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于车路协同的智能车速控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间。
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的智能车速控制方法，其特征在于，所述根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，
由公式
Figure FDA0002279265560000011
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
3.根据权利要求2所述的基于车路协同的智能车速控制方法，其特征在于，还包括，获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure FDA0002279265560000012
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure FDA0002279265560000013
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure FDA0002279265560000014
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
4.根据权利要求3所述的基于车路协同的智能车速控制方法，其特征在于，由所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure FDA0002279265560000021
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
5.根据权利要求4所述的基于车路协同的智能车速控制方法，其特征在于，还包括，若采样时刻t时路口信号灯为绿灯，则T∈[0,R1]∪[Gn,R(n+1)]，若采样时刻t时路口信号灯为红灯，则T∈[Gn,Rn]，Rn为路口第n次红灯到来的时刻，Gn为路口第n次绿灯到来的时刻，n≥1。
6.一种基于车路协同的智能车速控制系统，其特征在于，包括交通及路况信息获取模块、车辆通过路口所需时间预估模块和时间及速度预估模块；
所述交通及路况信息获取模块，用于通过实时采样获取路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度；
所述车辆通过路口所需时间预估模块，用于根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间；
所述时间及速度预估模块，用于根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间。
7.根据权利要求6所述的基于车路协同的智能车速控制系统，其特征在于，所述车辆通过路口所需时间预估模块，根据所述路口的红绿灯情况、排队等候区域的长度、排队等候车辆的车流量和车流密度，预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，具体包括，由公式
Figure FDA0002279265560000022
预估得到排队等候区域车辆通过路口所需时间，其中，t为实时采样的时刻，TG为路口信号灯下一次变为绿灯的时间；L为t时刻排队等候区域的长度，Ln为t时刻排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，qG为路口信号灯变为红灯时的车流量，ρG为路口信号灯变为绿灯时的车流密度，ρR为路口信号灯变为红灯时的车流密度。
8.根据权利要求7所述的基于车路协同的智能车速控制系统，其特征在于，还包括车辆距停车线的长度获取模块，所述车辆距停车线的长度获取模块，用于获取排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度，具体包括，若实时采样的时刻
Figure FDA0002279265560000031
则此时，排队等候区域队尾车辆在下一个红灯到来时刻距停车线的长度为
Figure FDA0002279265560000032
否则，Ln＝0，其中，TR为路口信号灯下一次变为红灯的时间，v0为t时刻排队等候车辆的通行速度，
Figure FDA0002279265560000033
q0为t时刻路口的车流量；ρ0为t时刻路口的车流密度。
9.根据权利要求8所述的基于车路协同的智能车速控制系统，其特征在于，所述时间及速度预估模块，根据所述排队等候区域车辆通过路口所需时间，获取辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过的路口的时间及可行速度区间，具体包括，
取被控车辆在速度控制区域内的预估行驶时间与所述排队等候区域车辆通过路口所需时间中的较大者，作为车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的时间；被控车辆进入车速控制区域后以平稳速度不停车通过路口的可行速度区间为
Figure FDA0002279265560000034
其中，D为t时刻被控车辆距排队等候区域的距离，Vmin为该路段最低限速，Vmax为该路段最高限速，T为车辆预计通过路口时间。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113096421A (zh) * 2021-04-02 2021-07-09 南京交通职业技术学院 一种车路协同模式下公路交叉口绿波车速导引方法及系统
CN115171388A (zh) * 2022-07-20 2022-10-11 辽宁工程技术大学 一种智能网联车的多交叉口旅行时间协同优化方法
CN115206090A (zh) * 2022-06-07 2022-10-18 安徽超清科技股份有限公司 一种基于交通大数据的交通态势预估系统
CN115497286A (zh) * 2022-09-02 2022-12-20 东风悦享科技有限公司 一种基于v2x的前方路口实时交通状态显示系统及方法
CN115691152A (zh) * 2021-07-29 2023-02-03 北京万集科技股份有限公司 匝道口交通调度的方法及设备
TWI797468B (zh) * 2020-04-22 2023-04-01 義碩智能股份有限公司 交通號誌燈的控制系統及方法
US11776259B2 (en) 2020-04-22 2023-10-03 Pixord Corporation Control system of traffic lights and method thereof

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101577054A (zh) * 2009-02-27 2009-11-11 北京中星微电子有限公司 一种交通信号灯的控制方法及系统
CN102063791A (zh) * 2010-12-17 2011-05-18 北京公共交通控股（集团）有限公司 一种信号控制与定位监控相结合的公交车辆行车控制方法
CN104637315A (zh) * 2015-02-06 2015-05-20 北京交通大学 车路协同环境下的无信号交叉口优化控制方法和系统
CN104821080A (zh) * 2015-03-02 2015-08-05 北京理工大学 基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法
CN105118320A (zh) * 2015-09-29 2015-12-02 北方工业大学 一种基于车路协同的城市路段交通诱导方法及装置
CN106846867A (zh) * 2017-03-29 2017-06-13 北京航空航天大学 一种车联网环境下信号交叉口绿色驾驶车速诱导方法及仿真系统
CN105957357B (zh) * 2016-06-08 2018-09-11 武汉理工大学 一种新型智能交通灯控制系统
WO2018184413A1 (zh) * 2017-04-07 2018-10-11 孟卫平 交通信号泛绿波控制方法
CN109385940A (zh) * 2018-10-26 2019-02-26 淮阴工学院 基于交通波理论的左转掉头口距停止线长度的设计方法
CN109544929A (zh) * 2018-12-14 2019-03-29 华南理工大学 一种基于大数据的车辆低碳控制与诱导方法、系统、设备和存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101577054A (zh) * 2009-02-27 2009-11-11 北京中星微电子有限公司 一种交通信号灯的控制方法及系统
CN102063791A (zh) * 2010-12-17 2011-05-18 北京公共交通控股（集团）有限公司 一种信号控制与定位监控相结合的公交车辆行车控制方法
CN104637315A (zh) * 2015-02-06 2015-05-20 北京交通大学 车路协同环境下的无信号交叉口优化控制方法和系统
CN104821080A (zh) * 2015-03-02 2015-08-05 北京理工大学 基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法
CN105118320A (zh) * 2015-09-29 2015-12-02 北方工业大学 一种基于车路协同的城市路段交通诱导方法及装置
CN105957357B (zh) * 2016-06-08 2018-09-11 武汉理工大学 一种新型智能交通灯控制系统
CN106846867A (zh) * 2017-03-29 2017-06-13 北京航空航天大学 一种车联网环境下信号交叉口绿色驾驶车速诱导方法及仿真系统
WO2018184413A1 (zh) * 2017-04-07 2018-10-11 孟卫平 交通信号泛绿波控制方法
CN109385940A (zh) * 2018-10-26 2019-02-26 淮阴工学院 基于交通波理论的左转掉头口距停止线长度的设计方法
CN109544929A (zh) * 2018-12-14 2019-03-29 华南理工大学 一种基于大数据的车辆低碳控制与诱导方法、系统、设备和存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHAOWEI YU: "Consensus and optimal speed advisory model for mixed traffic", 《PHYSICA A》 *
张雪等: "基于车联网环境的车速引导模型研究", 《智能城市》 *
贾丰源等: "车路协同环境下信号交叉口车速引导策略", 《河北科技大学学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI797468B (zh) * 2020-04-22 2023-04-01 義碩智能股份有限公司 交通號誌燈的控制系統及方法
US11776259B2 (en) 2020-04-22 2023-10-03 Pixord Corporation Control system of traffic lights and method thereof
CN113096421A (zh) * 2021-04-02 2021-07-09 南京交通职业技术学院 一种车路协同模式下公路交叉口绿波车速导引方法及系统
CN115691152A (zh) * 2021-07-29 2023-02-03 北京万集科技股份有限公司 匝道口交通调度的方法及设备
CN115206090A (zh) * 2022-06-07 2022-10-18 安徽超清科技股份有限公司 一种基于交通大数据的交通态势预估系统
CN115171388A (zh) * 2022-07-20 2022-10-11 辽宁工程技术大学 一种智能网联车的多交叉口旅行时间协同优化方法
CN115497286A (zh) * 2022-09-02 2022-12-20 东风悦享科技有限公司 一种基于v2x的前方路口实时交通状态显示系统及方法

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