[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN113823076A - 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法 - Google Patents

一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113823076A
CN113823076A CN202110914779.8A CN202110914779A CN113823076A CN 113823076 A CN113823076 A CN 113823076A CN 202110914779 A CN202110914779 A CN 202110914779A CN 113823076 A CN113823076 A CN 113823076A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
motorcade
lane
vehicles
coordination control
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110914779.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113823076B (zh
Inventor
胡郁葱
马华清
黎学龙
骆明明
李思童
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN202110914779.8A priority Critical patent/CN113823076B/zh
Publication of CN113823076A publication Critical patent/CN113823076A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113823076B publication Critical patent/CN113823076B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
    • G08G1/202—Dispatching vehicles on the basis of a location, e.g. taxi dispatching
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，包括步骤：分析“即停即走”路段的车流运行特征与车辆驾驶行为；提出车联网环境下的协调控制策略；分别建立基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型与车队换道协调控制模型；改进传统的粒子群算法对车队跟驰协调控制模型进行求解、运用仿真软件对车队换道协调控制模型进行求解，得到车队头车每个时间点的行驶速度和位置，以及车队头车在换道时换道位置点和换道时间点。本发明方法能有效发挥联网车辆在交通流中的协调控制作用，具备能有效缓解“即停即走”路段的拥堵问题、提升路段车辆的通行速度、提升驾驶员的行车舒适性与行车安全性等优点。

Description

一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法
技术领域
本发明涉及车辆联网技术和路段缓堵策略的技术领域，尤其是指一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法。
背景技术
近年来，车联网技术已经成为时下研究的热点，基于车联网技术的日渐成熟，其已然成为未来智能交通系统的核心组成部分。基于联网车辆能及时获取前后及周围车辆、设施的特性，诸多学者发现联网车辆在一定条件下能有效降低交通拥堵、提高道路通行能力。而当前对于“即停即走”路段的缓堵策略研究依旧以硬件提升和加强管理为主，未能结合当前新兴的技术手段进行缓堵研究，因此有必要对联网车辆环境下“即停即走”路段的缓堵方法进行研究。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，该方法在车联网的基础上，以联网车辆为研究对象，同时考虑以联网车辆为首的车队中其它车辆的行驶状态与周围车队的行驶状态，能更加精准地控制联网车辆以协调交通流整体运行状态，具有较高的研究价值。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，包括如下步骤：
S1、把“即停即走”路段划分为四个区域，按车辆前进的方向依次分别为：跟驰区、换道区、停车区与终止区，在跟驰区车辆只进行跟驰行驶，而在其它区域车辆能进行跟驰和换道，在停车区有车位供车辆临时停车；其中，所述“即停即走”路段是指允许车辆临时停车，但需要在规定的时间范围内离开的路段；
S2、基于各区域车辆的驾驶行为，结合车辆的联网特性，针对车辆在路段上的跟驰与换道行为，提出车联网环境下的协调控制策略，包括跟驰协调控制策略与换道协调控制策略；
S3、分别考虑行车安全性与行车舒适性建立基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型、考虑行车安全性与行车延误建立车队换道协调控制模型；
S4、改进传统的粒子群算法对基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型进行求解、运用仿真软件对车队换道协调控制模型进行求解，得到车队头车每个时间点的行驶速度和位置，以及车队头车在换道时换道位置点和换道时间点。
进一步，在步骤S1，选取单向双车道且路内停车的“即停即走”路段进行研究并划分。
进一步，在步骤S2，对协调控制策略的提出作如下假设：
a1、车队在跟驰区前已经达到稳定跟驰状态，交通流在终止区能快速疏散，不会对停车区车流产生负面影响；
a2、在协调控制过程中，车流会形成以联网车辆为首，非联网车辆跟随联网车辆行驶的多个车队的状态行驶，非联网车辆并不会对车队的形成造成干扰；
a3、在车辆的协调控制过程中，联网车辆通过Vehicle-to-vehicle即V2V与Vehicle-to-Infrastructure即V2I与外界实时通信交换信息，发送并获取的信息包括：自车与周围车辆的行驶速度、加速度、位置及未来时间段内的行驶计划；联网车辆能准确制定并执行协调控制策略，不考虑系统计算协调控制策略的时间，不考虑特殊情况对协调控制策略产生的影响；
a4、进入协调控制区域后，车辆跟驰行驶时非联网车辆遵循Full VelocityDifference即FVD跟驰模型跟随前车行驶；非强制换道情况下自车始终保持同车道行驶，车辆换道时遵循前节选取的换道模型的换道条件进行换道，车辆在换道时以车队为单位进行换道；
a5、交通流行驶的整个过程均只有机动车参与，默认行人、非机动车严格遵循交通规则走专用道路，不考虑行人、非机动车对主线交通流的干扰；
a6、车辆在停车区与换道区正常换道及通行，不会发生因停车位不足而驻车等待的情况；
b、跟驰协调控制策略：跟驰协调控制策略以跟驰行为为基础，通过实时控制车队头车联网车辆的速度来协调控制车队后续车辆的运行状态；
首先，车队头车联网车辆实时通过V2I与路侧检测单元通信发送自车信息并获取周围车队车辆信息，并通过V2V与联网车辆实时通信获取信息，包括联网车辆加速度、速度、位置及协调控制策略；在获取周围车队位置、周围联网车辆基础信息及协调控制策略之后，对前方车队行驶状况进行预测，随后联网车辆结合自车当前行驶状况、当前车队非联网车辆规模、行驶速度及行驶特性即跟驰模型信息，以车队行驶稳定性和车队行驶安全性整体最优为目标，制定考虑周围多车信息的协调控制策略，输出联网车辆实时协调速度，并实时与周围车辆通信更新自车信息与协调控制策略；
c、换道协调控制策略：换道协调控制策略以车辆的换道行为为基础，通过控制车队头车联网车辆的换道位置来控制整个车队的换道行为，换道协调控制策略涉及到换道位置区域和具体换道位置的确定；
c1、换道位置区域确定：在以车队为单位进行换道，输出最佳换道位置前，需要先结合自车队行驶状态与位置、左侧车道车队行驶状态与位置，对自车队的换道位置区域进行确定，即明确自车队是换道至左侧相邻车队的前方或后方；
c2、具体换道位置的确定：明确车队换道位置区域后，进一步确定车队的最佳具体换道位置，即确定车队的换道位置点与时间点。
进一步，在步骤S3，针对跟驰协调控制策略提出一种基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型，具体情况如下：
a、车辆的终端状态预测包括终端时间预测、终端位置预测以及终端速度预测；在换道区与跟驰区的车队终端时间预测表示为：
Figure BDA0003205102880000041
其中：
Figure BDA0003205102880000042
为当前车队的终端时间，
Figure BDA0003205102880000043
为前方车队的终端状态，i表示当前车队，i-1表示前方车队，此时的前方车队指的是终端时间点位于前方的车队；
在停车区的车队终端时间预测表示为：
Figure BDA0003205102880000044
其中：tlimit表示停车区的车辆停靠时间限制；tstop(n)表示停车区第n个停车位停靠车辆的已停靠时间，tstop(n)≤tlimit；k为车辆停靠的额外限制时间；K为车辆停靠的最大额外限制时间；
Figure BDA0003205102880000045
为在前方车队位置限制约束下的停车区第n车位车辆起步的时间；tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束；
在进行头车终端位置预测时，考虑周围车队队尾在其终端时间点的终端位置，终端时间点前车队队尾为非联网车辆，结合跟驰模型与车队首位置确定其位置，再结合安全跟车距离确定自车终端位置；跟驰区与换道区正常跟驰行驶的车辆终端位置预测表述为：
Figure BDA0003205102880000046
其中：
Figure BDA0003205102880000047
为终端时间点自身车队头车的终端位置；
Figure BDA0003205102880000048
为终端时间点前方车队头车的终端位置；
Figure BDA0003205102880000049
为与车队终端速度
Figure BDA00032051028800000410
相关的车辆间跟车距离，由FullVelocity Difference即FVD跟驰模型相关参数确定；l为车辆长度；Ni-1为车队i-1的车队规模；
停车区的车辆终端位置预测表述如下：
Figure BDA0003205102880000051
其中：
Figure BDA0003205102880000052
为与换道完成的车辆行驶速度
Figure BDA0003205102880000053
相关的跟车距离；
在进行头车终端速度预测时，先获取周围车队在其终端时间点的终端速度，将当前车队头车的终端速度设置为终端时间点前车队的行驶速度，即：
Figure BDA0003205102880000054
其中：
Figure BDA0003205102880000055
为终端时间点自身车队头车的行驶速度，
Figure BDA0003205102880000056
为终端时间点前车队头车的行驶速度；
b、在对车辆的终端状态进行预测之后，考虑车队行驶过程中的安全性成本与行车舒适性，建立如下车队跟驰协调控制模型：
Figure BDA0003205102880000057
式中：m为车队车辆总数；t为某一仿真时刻；T为仿真步长总数；Δt为仿真时间步长；TTCi(t)为车队中第i辆车t时刻的碰撞时间，表示当后车速度大于前车速度时，保持当前速度至二者发生碰撞的时间；TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；ai(t)为第i 辆车在t时刻的加速度值。
进一步，在步骤S3，针对换道协调控制策略提出车队换道协调控制模型，包括换道位置区域模型与具体换道位置模型，具体情况如下：
在确定最佳换道位置区域的时候，考虑不同换道位置区域对车队通行时间的影响，建立如下换道位置区域模型：
Figure BDA0003205102880000058
其中：N为自车队、左侧车队及路段内后续车队的车辆数，T(i)为第i辆车的通行时间，即总通行时间最小的换道策略为最佳换道策略；
在确定了最佳换道位置区域的基础上，以车队换道安全性与当前路段车辆的行程时间为优化目标，建立如下具体换道位置模型：
Figure BDA0003205102880000061
其中：
Figure BDA0003205102880000062
为车队换道车辆的换道安全性计算值，Nc为实际需要换道的车辆数，
Figure BDA0003205102880000063
为具体换道终端时间，
Figure BDA0003205102880000064
tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束，t为某一仿真时刻，Δt为仿真时间步长； TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；TTCj(t)为换道的车队中第j辆车t时刻的碰撞时间；
Figure BDA0003205102880000065
为具体换道行为初始时间，即当前换道位置决策得到的最佳位置对应的换道时间点；
Figure BDA0003205102880000066
为当前路段所有车辆的通行时间，即换道位置选取对车流的延误影响；Ntotal为当前路段内的所有车辆数，T(e)为第e辆车的通行时间。
进一步，在步骤S4，使用改进的粒子群算法对基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型进行模拟求解：在传统粒子群算法只能求解一个优化目标的基础上，在考虑两个优化目标时，将速度更新拆分为两个阶段，第一个阶段考虑车队行驶过程中的安全性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，第二个阶段考虑行车舒适性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，如此循环往复，反复考虑两个优化目标最优时的取值，最终鸟群会聚集在距离两个食物来源地相等的位置，得到联网车辆每个时间点的速度和位置；
使用MATLAB软件，运用穷举法对换道位置区域模型进行求解，求解时列举所有可能的情况并对不同的情况进行求解，以不同换道位置导致的行程时间大小为判断依据，得出最佳换道位置区域；
在确定了最佳换道位置区域后，使用MATLAB软件对设定车队运行状态条件下的具体换道位置模型进行求解，在设定了各条件已知的情况下，对不同的换道位置进行模拟运算求出此时的换道安全性与通行效率，根据车队换道协调控制模型结果得到车队头车换道的换道时间点和位置点，根据车队跟驰协调控制模型与车队换道协调控制模型的计算结果，得到车队头车即联网车辆在行驶经过“即停即走”路段时每个时间点的速度、位置以及进行换道时的换道时间点和位置点。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
本发明创新地从联网车辆的角度出发，同时考虑非联网车辆，针对城市常见的拥堵场景“即停即走”路段，能够根据拥挤程度实时控制车流运行状况，引导车辆有序通过“即停即走”路段，能够有效缓解“即停即走”路段的拥堵，具有较高的实际推广价值。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
图2为研究路段各区域及其功能示意图。
图3为双优化目标求解收敛曲线。
图4为换道位置区域寻优结果示意图。
图5为不同换道位置对应的优化目标变化曲线示意图。
图6为MATLAB仿真实验流程图。
图7为不同联网车辆比例行车延误图。
图8为不同联网车辆比例行车速度图。
图9为不同联网车辆比例的碰撞时间分布图。
图10为不同联网车辆比例的舒适性分布图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，本实施例公开了一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其具体情况如下：
1)首先选择广州市中山大学附属第三医院北4门门前路段为实际研究场景，该路段位于广州市天河区天河路辅路，单向两车道，车辆停放方式为路内停车。对该研究路段进行调查，结合调查数据分析“即停即走”路段车流的运行特征与车辆的驾驶行为。按车辆前进的方向将路段分为四部分：跟驰区、换道区、停车区与终止区，在跟驰区车辆只进行跟驰行驶，而在其它区域车辆能进行跟驰和换道，在停车区有车位供车辆临时停车，路段各划分区域及功能如图2所示。
结合医院场景的“即停即走”路段实地调查数据表1(高峰30分钟车辆停车时长统计表)、表2(高峰15分钟车位供应量)、表3(换道区高峰60分钟冲突次数与位置统计)。
表1高峰30分钟车辆停车时长统计
Figure BDA0003205102880000081
表2高峰15分钟车位供应量
Figure BDA0003205102880000082
Figure BDA0003205102880000091
注：有效供应量为在停车区停靠且进行上下客的车辆；无效供应量为在停车区停靠但驻车一段时间后离开不进行上下客行为的车辆。
表3换道区高峰60分钟冲突次数与位置统计
Figure BDA0003205102880000092
对研究路段的车流运行特征与车辆驾驶行为进行分析，总结如下：
a、终止区的换道行为对交通影响较大。此路段的换道行为是由密度大的车道换至密度小的车道，很容易达到换道条件，车辆换道时不需要减速甚至可以加速，因此此区域的车辆换道行为会对上游交通流产生一定的正向疏导作用；
b、停车区与换道区的换道行为对交通流影响较大。该路段的频繁换道行为是在两条车流密度较大且相当的车道之间进行的，换道条件较难达到，换道的同时还会产生频繁的加减速行为，此区域的换道行为会随着交通波对上游的车流行车安全性与稳定性造成负面影响；此外由于停车位的周转率不高，车辆滞留时间过长，还会在一定程度上造成整个区域的车辆延误时间过长，甚至造成当前区域及换道区产生严重拥堵。因此，停车区与换道区是本次协调控制的重点区域。
c、跟驰区位于路段上游，此路段车流以跟驰行为为主，且行驶速度较大。此路段交通流在受到下游运行状况影响的同时，也会对下游运行状况产生一定的影响。
综合以上情况，对该路段的车辆进行协调控制可以分别在各功能区进行跟驰和换道行为协调控制，进而实现全路段的协调控制。其中，跟驰区主要以跟驰行为协调控制为主，换道区和停车区则需要既考虑跟驰协调控制，又要考虑换道协调控制，重点以换道协调控制为主。
2)基于步骤1)分析的研究路段车流运行特性与车辆的驾驶行为，结合车辆的联网特性，针对车辆在路段上的跟驰与换道行为，提出车联网环境下的协调控制策略，包括跟驰协调控制策略与换道协调控制策略。其中，对协调控制策略的提出作如下假设：
a1、车队在跟驰区前已经达到稳定跟驰状态，交通流在终止区能快速疏散，不会对停车区车流产生负面影响；
a2、在协调控制过程中，车流会形成以联网车辆为首，非联网车辆跟随联网车辆行驶的多个车队的状态行驶，非联网车辆并不会对车队的形成造成干扰；
a3、在车辆的协调控制过程中，联网车辆通过Vehicle-to-vehicle(V2V) 与Vehicle-to-Infrastructure(V2I)与外界实时通信交换信息，发送并获取的信息包括：自车与周围车辆的行驶速度、加速度、位置及未来时间段内的行驶计划；联网车辆能准确制定并执行协调控制策略，不考虑系统计算协调控制策略的时间，不考虑特殊情况对协调控制策略产生的影响；
a4、进入协调控制区域后，车辆跟驰行驶时非联网车辆遵循Full VelocityDifference(FVD)跟驰模型跟随前车行驶；非强制换道情况下自车始终保持同车道行驶，车辆换道时遵循前节选取的换道模型的换道条件进行换道，车辆在换道时以车队为单位进行换道；
a5、交通流行驶的整个过程均只有机动车参与，默认行人、非机动车等严格遵循交通规则走专用道路，不考虑行人、非机动车对主线交通流的干扰；
a6、车辆在停车区与换道区正常换道及通行，不会发生因停车位不足而驻车等待的情况；
b、跟驰协调控制策略：跟驰协调控制策略以跟驰行为为基础，通过实时控制车队头车联网车辆的速度来协调控制车队后续车辆的运行状态；
首先，车队头车联网车辆实时通过V2I与路侧检测单元通信发送自车信息并获取周围车队车辆信息，并通过V2V与其它联网车辆实时通信获取信息，如联网车辆加速度、速度、位置及协调控制策略；在获取周围车队位置、周围联网车辆基础信息及协调控制策略之后，对前方车队行驶状况进行预测，随后联网车辆结合自车当前行驶状况、当前车队非联网车辆规模、行驶速度及行驶特性(即跟驰模型)等信息，以车队行驶稳定性和车队行驶安全性整体最优为目标，制定考虑周围多车信息的协调控制策略，输出联网车辆实时协调速度，并实时与周围车辆通信更新自车信息与协调控制策略；
c、换道协调控制策略：换道协调控制策略以车辆的换道行为为基础，通过控制车队头车联网车辆的换道位置来控制整个车队的换道行为，换道协调控制策略涉及到换道位置区域和具体换道位置的确定；
c1、换道位置区域确定：在以车队为单位进行换道，输出最佳换道位置前，需要先结合自车队行驶状态与位置、左侧车道车队行驶状态与位置，对自车队的换道位置区域进行确定，即明确自车队是换道至左侧相邻车队的前方或后方；
c2、具体换道位置的确定：明确车队换道位置区域后，进一步确定车队的最佳具体换道位置，即确定车队的换道位置点与时间点。
3)基于步骤2)制定的协调控制策略，分别考虑行车安全性与行车舒适性建立基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型、考虑行车安全性与行车延误建立车队换道协调控制模型。
车辆的终端状态预测包括终端时间预测、终端位置预测以及终端速度预测；在换道区与跟驰区的车队终端时间预测可表示为：
Figure BDA0003205102880000121
其中：
Figure BDA0003205102880000122
为当前车队的终端时间，
Figure BDA0003205102880000123
为前方车队的终端状态，i表示当前车队，i-1表示前方车队，此时的前方车队指的是终端时间点位于前方的车队；
在停车区的车队终端时间预测可表示为：
Figure BDA0003205102880000124
其中：tlimit表示停车区的车辆一般停靠时间限制；tstop(n)表示停车区第n个停车位停靠车辆的已停靠时间，tstop(n)≤tlimit；k为车辆停靠的额外限制时间；K为车辆停靠的最大额外限制时间；
Figure BDA0003205102880000125
为在前方车队位置限制约束下的停车区第n车位车辆起步的时间；tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束；
在进行头车终端位置预测时，考虑周围车队队尾在其终端时间点的终端位置，终端时间点前车队队尾一般为非联网车辆，结合跟驰模型与车队首位置确定其位置，再结合安全跟车距离确定自车终端位置；跟驰区与换道区正常跟驰行驶的车辆终端位置预测可表述为：
Figure BDA0003205102880000126
其中：
Figure BDA0003205102880000127
为终端时间点自身车队头车的终端位置；
Figure BDA0003205102880000128
为终端时间点前方车队头车的终端位置；
Figure BDA0003205102880000129
为与车队终端速度
Figure BDA00032051028800001210
相关的车辆间跟车距离，由FullVelocity Difference即FVD跟驰模型相关参数确定；l为车辆长度；Ni-1为车队i-1的车队规模；
停车区的车辆终端位置预测表述如下：
Figure BDA00032051028800001211
其中：
Figure BDA00032051028800001212
为与换道完成的车辆行驶速度
Figure BDA00032051028800001213
相关的跟车距离，由基于最小安全距离的车辆换道轨迹模型(此模型已在公知文献发表过)确定；
在进行头车终端速度预测时，先获取周围车队在其终端时间点的终端速度，将当前车队头车的终端速度设置为终端时间点前车队的行驶速度，即：
Figure BDA0003205102880000131
其中：
Figure BDA0003205102880000132
为终端时间点自身车队头车的行驶速度，
Figure BDA0003205102880000133
为终端时间点前车队头车的行驶速度；
在对车辆的终端状态进行预测之后，考虑车队行驶过程中的安全性成本与行车舒适性，建立如下车队跟驰协调控制模型：
Figure BDA0003205102880000134
式中：m为车队车辆总数；t为某一仿真时刻；T为仿真步长总数；Δt为仿真时间步长；TTCi(t)为车队中第i辆车t时刻的碰撞时间，表示当后车速度大于前车速度时，保持当前速度至二者发生碰撞的时间；TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；ai(t)为第i 辆车在t时刻的加速度值。
针对换道协调控制策略提出车队换道协调控制模型，包括换道位置区域模型与具体换道位置模型，具体情况如下：
在确定最佳换道位置区域的时候，考虑不同换道位置区域对车队通行时间的影响，建立如下换道位置区域模型：
Figure BDA0003205102880000135
其中：N为自车队、左侧车队及路段内后续车队的车辆数，T(i)为第i辆车的通行时间，即总通行时间最小的换道策略为最佳换道策略；
在确定了最佳换道位置区域的基础上，以车队换道安全性与当前路段车辆的行程时间为优化目标，建立如下具体换道位置模型：
Figure BDA0003205102880000141
其中：
Figure BDA0003205102880000142
为车队换道车辆的换道安全性计算值，Nc为实际需要换道的车辆数，
Figure BDA0003205102880000143
为具体换道终端时间，
Figure BDA0003205102880000144
tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束，t为某一仿真时刻，Δt为仿真时间步长； TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；TTCj(t)为换道的车队中第j辆车t时刻的碰撞时间；
Figure BDA0003205102880000145
为具体换道行为初始时间，即当前换道位置决策得到的最佳位置对应的换道时间点；
Figure BDA0003205102880000146
为当前路段所有车辆的通行时间，即换道位置选取对车流的延误影响；Ntotal为当前路段内的所有车辆数，T(e)为第e辆车的通行时间。
4)改进传统的粒子群算法对车队跟驰协调控制模型进行求解、运用仿真软件对车队换道协调控制模型进行求解，得到车队头车每个时间点的行驶速度和位置，以及车队头车在换道时换道位置点和换道时间点。
使用改进的粒子群算法对基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型进行模拟求解(求解结果如图3所示)：在传统粒子群算法只能求解一个优化目标的基础上，在考虑两个优化目标时，将速度更新拆分为两个阶段，第一个阶段考虑车队行驶过程中的安全性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，第二个阶段考虑行车舒适性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，如此循环往复，反复考虑两个优化目标最优时的取值，最终鸟群会聚集在距离两个食物来源地相等的位置，得到联网车辆每个时间点的速度和位置。由于其考虑因素与单因素不同，因此其图像形式也与单因素稍有不同，但是在经过100次迭代后，曲线已经没有较大的波动，已经基本达到了收敛状态，只是随着考虑不同优化目标的速度更新时会产生波动，但是经过对比，此时车辆的行驶速度曲线已经完全一致，说明此时已经达到收敛状态。
使用MATLAB软件运用穷举法对换道位置区域模型进行求解，结果如图4 所示。图4的右图结果显示，带网格线区域表示Z值大于零，即此时换道至左车队前方行程时间更大，此时换道选择右车队换道至左车队后为最优策略。从图4可以看出，俯视图Z值同正负的区域基本都是连在一起的，这说明换道策略的效果是随着自变量的变化而逐渐变化的，这也与现实中的实际情况一致，即存在某一个换道临界点两端的换道策略结果是相反的，图中Z值等于0的交界线就是换道临界点。
使用MATLAB软件对具体换道位置模型进行求解，结果如图5所示。可以看出，相邻位置点对应的速度变化曲线的斜率之间的差异不大，这也就意味着车均行驶速度会随着换道位置临近停车区终点而逐渐增加；但是随着换道位置点靠近换道区终点，在300m长的道路上，在前285m进行换道TTC值均为3，这意味车辆在此时换道绝对安全，随着换道位置往后推移，在285m后换道安全性逐渐下降，在290m处有一个斜率较大的拐点，仿真结果显示在此处进行换道能兼顾安全性与行程时间，后续在距离换道区终点更近处换道会造成换道安全性急剧下降。因此在这种情形下的最佳换道位置点为290m处即距离换道区终点 10m处。
在对协调控制策略进行建模求解过后，设置实验对缓堵效果进行评价分析。首先结合实地调查数据以及合理的基础设置，使用VISSIM软件对现状进行模拟仿真；随后基于协调控制策略的仿真逻辑，使用MATLAB软件依据图6仿真实验流程进行数值仿真。
运用仿真软件对研究路段进行仿真，分别如下：
a、运用经典仿真软件VISSIM对现状路段进行模拟，结合VISSIM软件的特性，对仿真中的基础场景设置如下：
a1、建立一条单向两车道道路，长度为460m，其中最后80m为停车区，划分10个车位。
a2、仿真时设置车辆基础停靠时间为60s。
a3、因此只生成机动车，默认行人及非机动车在专用道路上行驶。
a4、设置车流量生成1080veh每3600仿真秒，速度范围位于18km/h至 36km/h。
b、运用MATLAB对联网车辆协调控制策略进行数值仿真，基础场景及数据设置如下：
b1、路段长度设置。设置各路段长度分别为：跟驰区300m、换道区80m、停车区80m。
b2、车辆比例设置。在仿真过程中生成比例为10％至100％的联网车辆分别进行实验。在联网车辆比例低于25％时设置联网车辆为出租车，在联网车辆比例高于25％时设置出租车全部为联网车辆，其余为私家车。
b3、车辆生成。生成车辆分出租车与私家车两类，二者比例为1:3，其中出租车分为接送与过路出租车，比例为2:5；私家车分为接送与过路私家车，比例设置为1:10。各类车辆在车队中的位置随机生成。
b4、车辆生成规律。上游车辆初始速度在5m/s-10m/s区间内随机生成，3600 仿真秒时间内时间间隔均匀共生成1080辆车。
b5、停车区设置。停车区前半段供联网车辆停靠，后半段供非联网车辆停靠，前半段长度设置按照联网停靠车辆在总停靠车辆的比例设置。
b6、车辆驾驶模型。跟驰模型采用FVD跟驰模型，换道模型采用基于安全距离的换道模型。
b7、数据采集。从路段起点至路段终点，采集生成的所有车辆行驶整个过程的行程时间T、车辆行驶安全性指标TIT、车辆行驶舒适性指标CI。
基于协调控制策略的仿真逻辑，仿真实验流程如图6所示。
结合仿真得到的现状与缓堵策略后的数据，对各个指标进行对比分析。车均行车延误及车均通行速度如图7及图8所示，通过对仿真结果进行对比分析，得出以下结论：
1、协调控制策略使用后能降低行车延误，提高行车速度。
由图6-8及图6-9可知，行车延误在联网车辆比例为0时最大，这也就是当前实际情况。并且随着联网车辆比例的增加，行车延误逐渐降低。车均通行速度在联网车辆比例为0时也是最小，随着联网车辆比例的增加行车速度逐渐增大。这说明协调控制策略具有明显的缓堵作用，能明显提升交通流的通行速度、降低行车延误。
2、当联网车辆比例达到30％时协调控制策略开始有明显作用。
当交通流中联网车辆比例小于30％时，行车延误较协调控制之前只有少量减少，同时车均通行速度几乎没有太大的变化，此时协调控制策略起到的作用微乎其微；而当联网车辆比例大于30％时，行车延误大幅下降的同时车均通行速度大幅上升，说明此时协调控制策略充分发挥了它的效用，即当联网车辆比例达到30％时协调控制策略才具有明显的缓堵作用。
3、当联网车辆比例位于30％至60％时协调控制策略受联网车辆比例影响较大。
在联网车辆比例位于30％至60％之间时，车均延误时间大幅降低且车均通行速度大幅提升，说明此时协调控制策略发挥着重要的作用。由于当联网车辆比例大于30％时的车队规模已经能良好地体现协调控制策略的缓堵效果，在此联网车辆比例区间唯一变化的是联网车辆的比例，说明此时协调控制策略效果受联网车辆的比例影响较大。
4、当车流为完全联网车辆时的协调控制效果最好。
当联网车辆比例为100％时，行车延误与通行速度均达到最优值。此时行车延误时间为21s，较协调控制之前减少了145s，同比减少了87.3％的延误时间；此时的通行速度为5.61m/s，较协调控制之前增加了3.58m/s，同比提升了176.4％的通行速度值。数据表明此时的协调控制效果最好，“即停即走”区域对车流通行产生的影响已经很小。
将基于不同联网车辆比例的数值模拟仿真实验结果进行对比，不同联网车辆比例下行车安全性指标车均碰撞时间对比如图9所示。对图9进行分析得出以下结论：
1、行车安全性随着联网车辆比例的增加而逐渐增强。
当联网车辆比例最小时行车安全性指标TTC的值最小，表明此时的行车安全性最差，随着联网车辆比例的增加，安全性指标值逐渐增大，行车安全性逐渐增强。
2、当联网车辆比例达到50％时车流已经达到一个相对安全的状态。
当联网车辆比例较小时，部分车辆行驶的安全性水平较低，在联网车辆比例为10％时TTC值只有1.92s，这也就意味着部分车辆处于1.9s内就会产生碰撞的危险状态；在联网车辆比例达到50％时，TTC值已经高于2.5s，由于在正常情况下2.5s已经足够驾驶员进行反应了，因此此时车流已经达到一个相对安全的状态。
3、当联网车辆比例达到70％时协调控制策略能完全控制车流安全性。
在联网车辆比例小于70％时，TTC值会随着联网车辆比例的上升而逐渐增加，当联网车辆比例达到70％时，碰撞时间TTC的值已经稳定在了3s(即本文限定的碰撞时间临界值)，这说明此时车流中的所有车辆都处于安全状态。此时协调控制策略已经达到完全协调控制交通流安全性的作用。
不同联网车辆比例下行车舒适性对比如图10所示，对图10进行分析得出以下结论：
1、随着联网车辆比例变大行车舒适性逐渐变好。
当联网车辆比例最小时，舒适性指标处于极度不舒适区域，随着联网车辆比例的增加，舒适性逐渐向舒适区域过渡，这表明随着联网车辆比例的变大，乘车体验逐渐舒适。
2、联网车辆比例50％是一个分界点。
车流中联网车辆比例较低时的舒适性指标较大，当联网车辆比例小于50％时，车辆的舒适性指标均处于不舒适区域；而当联网车辆比例大于50％时，车辆的舒适性指标开始由较不舒适区域向舒适区域靠近。由于较不舒适已经可以定义到舒适的范畴内，因此联网车辆比例为50％是一个分界点，小于分界点的比例条件下舒适性差，大于分界点的比例条件下舒适性较优。
3、当联网车辆比例达到70％时协调控制策略能完全控制车流舒适性。
实验结果显示，随着联网车辆比例的提升，乘车舒适性也在逐渐提升，在联网车辆比例达到70％时，评价指标CI的值小于0.315，此时乘车舒适性已经处于舒适区域，说明此时已经可以通过协调控制策略完全控制车流的舒适性。
因此，整体实验结果表明，当联网车辆比例大于30％时，提出的协调控制策略能有效缓解路段拥堵问题，并能提升车流通行速度；在不同联网车辆比例的对比中，发现当联网车辆比例达到70％后，能通过控制联网车辆来完全控制交通运行中的行车安全性与舒适性。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、把“即停即走”路段划分为四个区域，按车辆前进的方向依次分别为：跟驰区、换道区、停车区与终止区，在跟驰区车辆只进行跟驰行驶，而在其它区域车辆能进行跟驰和换道，在停车区有车位供车辆临时停车；其中，所述“即停即走”路段是指允许车辆临时停车，但需要在规定的时间范围内离开的路段；
S2、基于各区域车辆的驾驶行为，结合车辆的联网特性，针对车辆在路段上的跟驰与换道行为，提出车联网环境下的协调控制策略，包括跟驰协调控制策略与换道协调控制策略；
S3、分别考虑行车安全性与行车舒适性建立基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型、考虑行车安全性与行车延误建立车队换道协调控制模型；
S4、改进传统的粒子群算法对车队跟驰协调控制模型进行求解、运用仿真软件对车队换道协调控制模型进行求解，得到车队头车每个时间点的行驶速度和位置，以及车队头车在换道时换道位置点和换道时间点。
2.根据权利要求1所述的一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，在步骤S1，选取单向双车道且路内停车的“即停即走”路段进行研究并划分。
3.根据权利要求1所述的一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，在步骤S2，对协调控制策略的提出作如下假设：
a1、车队在跟驰区前已经达到稳定跟驰状态，交通流在终止区能快速疏散，不会对停车区车流产生负面影响；
a2、在协调控制过程中，车流会形成以联网车辆为首，非联网车辆跟随联网车辆行驶的多个车队的状态行驶，非联网车辆并不会对车队的形成造成干扰；
a3、在车辆的协调控制过程中，联网车辆通过Vehicle-to-vehicle即V2V与Vehicle-to-Infrastructure即V2I与外界实时通信交换信息，发送并获取的信息包括：自车与周围车辆的行驶速度、加速度、位置及未来时间段内的行驶计划；联网车辆能准确制定并执行协调控制策略，不考虑系统计算协调控制策略的时间，不考虑特殊情况对协调控制策略产生的影响；
a4、进入协调控制区域后，车辆跟驰行驶时非联网车辆遵循Full VelocityDifference即FVD跟驰模型跟随前车行驶；非强制换道情况下自车始终保持同车道行驶，车辆换道时遵循前节选取的换道模型的换道条件进行换道，车辆在换道时以车队为单位进行换道；
a5、交通流行驶的整个过程均只有机动车参与，默认行人、非机动车严格遵循交通规则走专用道路，不考虑行人、非机动车对主线交通流的干扰；
a6、车辆在停车区与换道区正常换道及通行，不会发生因停车位不足而驻车等待的情况；
b、跟驰协调控制策略：跟驰协调控制策略以跟驰行为为基础，通过实时控制车队头车联网车辆的速度来协调控制车队后续车辆的运行状态；
首先，车队头车联网车辆实时通过V2I与路侧检测单元通信发送自车信息并获取周围车队车辆信息，并通过V2V与联网车辆实时通信获取信息，包括联网车辆加速度、速度、位置及协调控制策略；在获取周围车队位置、周围联网车辆基础信息及协调控制策略之后，对前方车队行驶状况进行预测，随后联网车辆结合自车当前行驶状况、当前车队非联网车辆规模、行驶速度及行驶特性即跟驰模型信息，以车队行驶稳定性和车队行驶安全性整体最优为目标，制定考虑周围多车信息的协调控制策略，输出联网车辆实时协调速度，并实时与周围车辆通信更新自车信息与协调控制策略；
c、换道协调控制策略：换道协调控制策略以车辆的换道行为为基础，通过控制车队头车联网车辆的换道位置来控制整个车队的换道行为，换道协调控制策略涉及到换道位置区域和具体换道位置的确定；
c1、换道位置区域确定：在以车队为单位进行换道，输出最佳换道位置前，需要先结合自车队行驶状态与位置、左侧车道车队行驶状态与位置，对自车队的换道位置区域进行确定，即明确自车队是换道至左侧相邻车队的前方或后方；
c2、具体换道位置的确定：明确车队换道位置区域后，进一步确定车队的最佳具体换道位置，即确定车队的换道位置点与时间点。
4.根据权利要求1所述的一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，在步骤S3，针对跟驰协调控制策略提出一种基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型，具体情况如下：
a、车辆的终端状态预测包括终端时间预测、终端位置预测以及终端速度预测；在换道区与跟驰区的车队终端时间预测表示为：
Figure FDA0003205102870000031
其中：
Figure FDA0003205102870000032
为当前车队的终端时间，
Figure FDA0003205102870000033
为前方车队的终端状态，i表示当前车队，i-1表示前方车队，此时的前方车队指的是终端时间点位于前方的车队；
在停车区的车队终端时间预测表示为：
Figure FDA0003205102870000034
其中：tlimit表示停车区的车辆停靠时间限制；tstop(n)表示停车区第n个停车位停靠车辆的已停靠时间，tstop(n)≤tlimit；k为车辆停靠的额外限制时间；K为车辆停靠的最大额外限制时间；
Figure FDA0003205102870000035
为在前方车队位置限制约束下的停车区第n车位车辆起步的时间；tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束；
在进行头车终端位置预测时，考虑周围车队队尾在其终端时间点的终端位置，终端时间点前车队队尾为非联网车辆，结合跟驰模型与车队首位置确定其位置，再结合安全跟车距离确定自车终端位置；跟驰区与换道区正常跟驰行驶的车辆终端位置预测表述为：
Figure FDA0003205102870000041
其中：
Figure FDA0003205102870000042
为终端时间点自身车队头车的终端位置；
Figure FDA0003205102870000043
为终端时间点前方车队头车的终端位置；
Figure FDA0003205102870000044
为与车队终端速度
Figure FDA0003205102870000045
相关的车辆间跟车距离，由FullVelocity Difference即FVD跟驰模型相关参数确定；l为车辆长度；Ni-1为车队i-1的车队规模；
停车区的车辆终端位置预测表述如下：
Figure FDA0003205102870000046
其中：
Figure FDA0003205102870000047
为与换道完成的车辆行驶速度
Figure FDA0003205102870000048
相关的跟车距离；
在进行头车终端速度预测时，先获取周围车队在其终端时间点的终端速度，将当前车队头车的终端速度设置为终端时间点前车队的行驶速度，即：
Figure FDA0003205102870000049
其中：
Figure FDA00032051028700000410
为终端时间点自身车队头车的行驶速度，
Figure FDA00032051028700000411
为终端时间点前车队头车的行驶速度；
b、在对车辆的终端状态进行预测之后，考虑车队行驶过程中的安全性成本与行车舒适性，建立如下车队跟驰协调控制模型：
Figure FDA00032051028700000412
式中：m为车队车辆总数；t为某一仿真时刻；T为仿真步长总数；Δt为仿真时间步长；TTCi(t)为车队中第i辆车t时刻的碰撞时间，表示当后车速度大于前车速度时，保持当前速度至二者发生碰撞的时间；TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；ai(t)为第i辆车在t时刻的加速度值。
5.根据权利要求1所述的一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，在步骤S3，针对换道协调控制策略提出车队换道协调控制模型，包括换道位置区域模型与具体换道位置模型，具体情况如下：
在确定最佳换道位置区域的时候，考虑不同换道位置区域对车队通行时间的影响，建立如下换道位置区域模型：
Figure FDA0003205102870000051
其中：N为自车队、左侧车队及路段内后续车队的车辆数，T(i)为第i辆车的通行时间，即总通行时间最小的换道策略为最佳换道策略；
在确定了最佳换道位置区域的基础上，以车队换道安全性与当前路段车辆的行程时间为优化目标，建立如下具体换道位置模型：
Figure FDA0003205102870000052
其中：
Figure FDA0003205102870000053
为车队换道车辆的换道安全性计算值，Nc为实际需要换道的车辆数，
Figure FDA0003205102870000054
为具体换道终端时间，
Figure FDA0003205102870000055
tc为单个车辆换道时间，即从停车位开始换道至换道结束，t为某一仿真时刻，Δt为仿真时间步长；TTC*为TTC碰撞时间的临界值，低于临界值界定为不安全状态，高于临界值界定为安全状态；TTCj(t)为换道的车队中第j辆车t时刻的碰撞时间；
Figure FDA0003205102870000056
为具体换道行为初始时间，即当前换道位置决策得到的最佳位置对应的换道时间点；
Figure FDA0003205102870000057
为当前路段所有车辆的通行时间，即换道位置选取对车流的延误影响；Ntotal为当前路段内的所有车辆数，T(e)为第e辆车的通行时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于联网车辆协调控制的“即停即走”路段缓堵方法，其特征在于，在步骤S4，使用改进的粒子群算法对基于头车终端状态预测的车队跟驰协调控制模型进行模拟求解：在传统粒子群算法只能求解一个优化目标的基础上，在考虑两个优化目标时，将速度更新拆分为两个阶段，第一个阶段考虑车队行驶过程中的安全性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，第二个阶段考虑行车舒适性最优时自身历史最佳位置与群体历史最佳位置对自身速度的影响，如此循环往复，反复考虑两个优化目标最优时的取值，最终鸟群会聚集在距离两个食物来源地相等的位置，得到联网车辆每个时间点的速度和位置；
使用MATLAB软件，运用穷举法对换道位置区域模型进行求解，求解时列举所有可能的情况并对不同的情况进行求解，以不同换道位置导致的行程时间大小为判断依据，得出最佳换道位置区域；
在确定了最佳换道位置区域后，使用MATLAB软件对设定车队运行状态条件下的具体换道位置模型进行求解，在设定了各条件已知的情况下，对不同的换道位置进行模拟运算求出此时的换道安全性与通行效率，根据车队换道协调控制模型结果得到车队头车换道的换道时间点和位置点，根据车队跟驰协调控制模型与车队换道协调控制模型的计算结果，得到车队头车即联网车辆在行驶经过“即停即走”路段时每个时间点的速度、位置以及进行换道时的换道时间点和位置点。
CN202110914779.8A 2021-08-10 2021-08-10 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法 Active CN113823076B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110914779.8A CN113823076B (zh) 2021-08-10 2021-08-10 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110914779.8A CN113823076B (zh) 2021-08-10 2021-08-10 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113823076A true CN113823076A (zh) 2021-12-21
CN113823076B CN113823076B (zh) 2022-09-20

Family

ID=78922812

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110914779.8A Active CN113823076B (zh) 2021-08-10 2021-08-10 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113823076B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115331441A (zh) * 2022-08-09 2022-11-11 贵阳信息技术研究院 一种基于车路协同的狭窄弯道通行控制系统及方法
CN116311867A (zh) * 2023-01-18 2023-06-23 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015161966A (ja) * 2014-02-26 2015-09-07 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 車線変更計画装置及び車線変更計画方法
CN107452201A (zh) * 2017-07-24 2017-12-08 重庆大学 一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法
JP2019059262A (ja) * 2017-09-25 2019-04-18 日産自動車株式会社 車両走行制御方法及び装置
CN110363997A (zh) * 2019-07-05 2019-10-22 西南交通大学 一种有施工区交叉口信号配时优化方法
CN111942383A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 南京天航智能装备研究院有限公司 一种电动汽车跟驰节能控制系统及其博弈论方法
CN112233413A (zh) * 2020-07-20 2021-01-15 北方工业大学 一种面向智能网联车辆的多车道时空轨迹优化方法
CN112437412A (zh) * 2020-10-30 2021-03-02 北方工业大学 一种基于车路协同的混行驾驶车辆编队控制方法
CN113219962A (zh) * 2021-02-26 2021-08-06 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院) 一种面向混行队列跟驰安全的控制方法、系统及存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015161966A (ja) * 2014-02-26 2015-09-07 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 車線変更計画装置及び車線変更計画方法
CN107452201A (zh) * 2017-07-24 2017-12-08 重庆大学 一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法
JP2019059262A (ja) * 2017-09-25 2019-04-18 日産自動車株式会社 車両走行制御方法及び装置
CN110363997A (zh) * 2019-07-05 2019-10-22 西南交通大学 一种有施工区交叉口信号配时优化方法
CN111942383A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 南京天航智能装备研究院有限公司 一种电动汽车跟驰节能控制系统及其博弈论方法
CN112233413A (zh) * 2020-07-20 2021-01-15 北方工业大学 一种面向智能网联车辆的多车道时空轨迹优化方法
CN112437412A (zh) * 2020-10-30 2021-03-02 北方工业大学 一种基于车路协同的混行驾驶车辆编队控制方法
CN113219962A (zh) * 2021-02-26 2021-08-06 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院) 一种面向混行队列跟驰安全的控制方法、系统及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115331441A (zh) * 2022-08-09 2022-11-11 贵阳信息技术研究院 一种基于车路协同的狭窄弯道通行控制系统及方法
CN116311867A (zh) * 2023-01-18 2023-06-23 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法
CN116311867B (zh) * 2023-01-18 2024-03-19 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113823076B (zh) 2022-09-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113781806B (zh) 一种用于智能网联环境下的混合交通流通行方法
CN108806252B (zh) 一种高速公路混合交通流协同优化控制方法
CN104282162B (zh) 一种基于实时车辆轨迹的交叉口自适应信号控制方法
CN112258875B (zh) 基于车路协同与自动驾驶的交叉口智能管控方法
CN110910646B (zh) 用于交叉口的无人驾驶公交车辆的协同控制方法
CN113327441B (zh) 基于高速公路合流区的网联自动车辆速度控制及轨迹优化方法
CN113823076B (zh) 一种基于联网车辆协调控制的即停即走路段缓堵方法
CN115641717B (zh) 基于混合交通流的高速公路主线-匝道车辆协同合流控制方法、设备及存储介质
CN110299004A (zh) 交叉口转弯车辆的跟驰模型建立及其稳定性分析方法
CN112216148B (zh) 一种车路协同下双车道车辆换道指引方法
CN117012030A (zh) 基于三维宏观基本图的城市机非混行交通信号控制方法
Chen et al. Towards human-like speed control in autonomous vehicles: A mountainous freeway case
CN115565390A (zh) 智能网联汽车多车道队列通行控制方法、系统及计算机可读存储介质
CN113223324B (zh) 高速匝道入口合流的控制方法
Shan et al. Developing A Novel Dynamic Bus Lane Control Strategy With Eco-Driving Under Partially Connected Vehicle Environment
CN113838305A (zh) 一种车队汇入智能网联专用道的控制方法
CN115952641B (zh) 基于元胞自动机的双车道自动-手动驾驶车辆交通流仿真方法
CN112131756B (zh) 一种考虑个体激进度的行人穿行场景仿真方法
CN113110043B (zh) 一种考虑车间交互的车辆汇入控制方法
CN117523847B (zh) 一种混行交通环境下信控交叉口多车协同控制方法及系统
CN112700660B (zh) 一种信号灯的控制方法及系统
CN118350231B (zh) 一种面向混合驾驶车流的高速公路加速车道长度确定方法
CN117690288B (zh) 一种考虑公交站点的混合交通流仿真方法及系统
CN116665442B (zh) 一种考虑混合流理论通行能力的智能网联专用车道设计方法
CN116453331A (zh) 一种信号交叉口基于头车驾驶特性的车队引导方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant