自动驾驶环境下面向交叉口自由转向车道的交通控制模型

在未来自动驾驶环境下，自动驾驶车辆之间能相互配合、相互穿插地通过交叉口，而无需信号灯控制。因此，有必要研究新一代的能保障自动驾驶车辆安全高效通行的交叉口控制模型。已有控制模型可分为基于交叉口空间离散的控制模型和基于交叉口冲突点分析的控制模型，目前主要存在控制方式和模型非线性等方面的不足。建立了基于混合整数线性规划（MILP）的自动驾驶交叉口控制（Autonomous Intersection Control，AIC）模型，设计交叉口自由转向车道，允许交叉口所有进口道都能"左直右"通行，将交叉口空间离散为等距网格并建立网格坐标方程，考虑车辆在交叉口内部的行驶轨迹，建立车辆轨迹的上边界和下边界方程，确定行驶轨迹压过的交叉口网格，并建立网格被车辆路径占用的时间方程，使用同一网格同一时间只能被一台车辆占用的冲突点约束保障交叉口安全通行。模型以所有车辆通过交叉口的总延误最低为目标函数，通过将约束条件线性化处理，使用AMPL （A Mathematical Programming Language）并调用Gurobi数学规划优化器对模型进行求解。最后对模型效益进行了案例分析。结果表明：所提模型能有效处理自由转向车道的交通流到达模式，对比已有模型经常采用的先到先服务控制策略，该模型能整体优化车辆通行方案，降低车均延误50.51%，降低最大车辆延误29.12%，同时交叉口空间利用率提高了66.17%。     

信号交叉口环保驾驶仿真评估

为验证信号交叉口环保驾驶的应用价值,并分析不同因素对环保驾驶效果的影响,构建了环保驾驶车辆与非环保驾驶车辆混行环境下的驾驶仿真平台,并制定了合理的仿真驾驶测试方案.测试过程中采集了不同驾驶员所驾车辆的运动数据,并利用VT-Micro微观车辆燃油消耗与污染物排放模型实时计算车辆的燃油消耗与污染物排放.结果表明,环保驾驶能有效降低10% 以上的车辆燃油消耗与污染物排放;驾驶员性别、年龄对车辆环保驾驶效果无影响;驾驶员接受环保驾驶的最佳驾龄为4~6年;驾驶员环保驾驶训练时长与车辆环保驾驶收益呈显著的正相关关系,且不应低于60 min;信息系统界面宜采用车辆速度曲线表形式;非环保驾驶车辆通过跟驰环保驾驶车辆可获得一定的环保收益;系统整体的环保驾驶收益随环保驾驶车辆的占比上升而增高.      

蝴蝶领结型交叉口交通组织与几何参数计算

为消除平面交叉口左转交通对交叉口的瓶颈作用，采用蝴蝶领结型交叉口交通组织方式，禁止交叉口车辆左转，将左转车流引至次要道路的环岛处进行掉头，将左转车流变成直行车流，并根据车速、道路和交通条件推导了掉头环岛与交叉口的距离、半径和车道宽度的计算模型。经过蝴蝶领结型交叉口交通组织以后，使交叉口的车辆禁止向左行驶，促使冲突点减少且信号控制只需两个相位，能够将交叉口信号灯的利用率提升，对交叉口运行效率具有显著提升效果。     

信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划

为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度，提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先，基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景，结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件；其次，根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则，以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数，构建类人化全局多目标优化模型，通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段；再次，针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题，采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解；最后，试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台，从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明：在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下，该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比，平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%，平均通行延时分别降低3、0.9 s，且轨迹曲率更平缓，最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小，证明该模型的多目标性能更好；在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下，所提出模型的车辆轨迹平滑，轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m，曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m^-1，说明该模型具有较好的适应性；在自由/固定终端时刻条件下，该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致，验证了模型的合理性。     

节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究

为解决信号交叉口区域车辆频繁启停及怠速停车造成的燃油浪费和污染物排放问题,研究了以节能为导向的信号交叉口的生态驾驶策略问题.借助交叉口区域的V2I通信系统获得车辆自身定位和运动状态数据,以及信号灯状态与配时信息,对车辆所处车速引导场景及可通行性进行判定.对各场景下车辆时空运动轨迹进行分析,综合考虑交叉口上下游的燃油消耗,以平均每公里油耗最小建立统一的优化目标函数,求得生态驾驶轨迹最优解,以向驾驶员提供车速建议.利用M atlab开展的随机仿真实验表明,与不采用生态驾驶车速引导相比,采用生态驾驶车速引导至少可降低10% 以上的燃油消耗.对于划分的6种车速引导场景而言,最优生态驾驶策略在场景2下的节油效果最为显著,可达到30% ~60%;其次是场景4,可达到25% ~50%;在场景3和场景5中表现略差.从节约能源的角度而言,车辆在通过信号交叉口时应尽量避免停车等待,防止发动机长时间空转造成的燃油浪费,必要时可采取适当加减速的方式通过交叉口.      

混合交通状态下交叉口排队机动车流启动车头时距研究和应用

研究的主要内容包括:信号灯控制道路交叉口红灯周期形成的排队车辆,在放行后不同车型的启动时间和不同车型组成的混合机动车流车头时距的分布研究;混合交通状态下机动车启动通过交叉口时受到干扰后的延误时间研究;利用上述研究成果对混合交通状态下交叉口排队车辆的放行绿灯时间进行估算。课题以现实交通数据为基础,通过统计分析结果最终建立放行绿灯时间估算表,对混合交通状态下道路交叉口信号灯的配时起到指导意义。     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点，是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略，在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流，推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革，为交通控制提出巨大挑战的同时，也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点，尚处于研究起步阶段。根据路权特征，先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究，包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究，包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展，但RV驾驶行为的随机性、...     

无人驾驶汽车减速通过交叉口最佳油耗方法研究

针对无人驾驶汽车油耗控制问题,研究了无人驾驶汽车如何以最佳油耗减速通过交叉口的方法。当单个车辆需要减速通过交叉口时,通过在车联网环境下车辆获得的信号灯相位信息和配时信息,结合车辆油耗的特点,寻找车辆的最佳行驶轨迹。     

汽车驾驶室内道路交通信号仿真研究

道路交叉口信号灯是保障道路网络节点交通秩序有条不紊的保障。为了解决实际交通中某条道路上前方有大型车辆遮挡或大雾等不良天气原因,导致后方车辆驾驶员无法辨识前方信号灯的问题,文章提出了一种在汽车驾驶室内自动显示前方道路交通信号系统的方法,并给出了本方法的技术路线。通过3Dmax和SolidWorks仿真软件建立了车内交通信号系统模型,实现了车内交通信号的传输与显示。结果表明,该方法可以使前方交叉口的交通信号在驾驶室内实时显示,解决了视线遮挡而无法观测前信号灯的实际问题,从而减少了驾驶员的心理负荷,提高了道路交叉口的交通安全性。     

考虑信号灯和能耗的电动车最优路径规划

为使电动汽车在行驶中达到最优能耗,以车辆行驶能耗最少为目标,提出了一种考虑交叉口信号灯和能耗的电动车最优路径规划算法。根据电动车运行时能耗和制动能量回收等因素,建立能耗模型。基于车路协同技术预先获取各路段交叉口信号灯的位置和配时信息,以此建立车辆通过信号交叉口的节能驾驶模型。基于信号灯的转换概率和电动车的能耗模型,将通过信号交叉口的交通流近似分为4个阶段:绿灯匀速通行、红灯前匀加速、红灯匀减速和红灯停车等待。结合红绿灯的转换概率和4个阶段的通行能耗,最后提出一种改进的A~*算法,来寻找可行的能耗最小的路径,并进行了算例验证。结果表明,提出的方法可找到起点到终点的能耗最优路径,节能约达13%。     

信号交叉口车路协同诱导策略下ACC车辆控制模式研究

信号控制交叉口是城市道路交通网络中的基本节点,车辆在通过交叉口时频繁地启停和加减速等严重降低了交叉口的通行效率,并产生了更高的燃料消耗和污染物排放。无人驾驶技术中的车路协同技术和自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)技术为缓解交叉口处的交通拥堵和提高节能减排水平带来了新的契机。ACC车辆可以通过车载检测设备和传感器技术等实时获取自身与前车的行驶状态,并通过ACC控制系统做出比人类驾驶员更精确、稳定和安全的决策判断。根据ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的行驶工况信息,考虑了ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的控制模式,利用诱导策略对ACC车辆的控制模式进行了划分。在智能驾驶模型(IDM)的基础上建立了不同控制模式下的加速度算法,利用MATLAB对信号交叉口车路协同诱导策略下的ACC车辆的交通特性进行仿真模拟,对比分析了传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在通过交叉口时的平均延误、平均燃油消耗和平均污染物排放。仿真结果表明,车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同等级车流密度下均能够降低交叉口的延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量。     

考虑能效均衡的信号交叉口车辆协同轨迹优化策略

为缓解信号交叉口区域交通拥堵与污染物排放问题，建立了考虑能效均衡的信号交叉口车辆上下游协同轨迹优化模型。根据信号灯相位配时建立上游区域车辆通行预判模型，基于能源消耗与通行效率建立车辆上下游协同轨迹优化策略，采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解多目标优化模型的最优速度曲线，并与无引导方法、三角函数优化法进行了对比试验，结果表明，采用所提出的多目标优化引导算法最大可减少交叉口上下游区域的燃油消耗量21.05%，缩短行程时间13.85%，具有更好的适应性和鲁棒性。     

信号交叉口右转机动车与行人和非机动车冲突研究

研究的主要内容为:未设置右转专用相位的信号灯控制道路交叉口右转机动车流与行人和非机动车的冲突行为,包括冲突数据的采集和提取、右转车流受到干扰前后速度与过街时间对比分析以及机非冲突速度-距离模型。以现实交通数据为基础,通过软件提取右转机动车与行人和非机动车冲突数据,建立标准统一的冲突数据库,以此为基础对比分析右转车流正常行驶状态和受到干扰情况下通过道路交叉口时的车速和过街时间,并建立右转车辆距离机非冲突点不同位置时所对应不同速度的统计模型。研究结果对右转专用相位设立标准的建立和相应信号配时方案的设计具有一定的工程指导意义。     

降低交通排放的干线协调信号控制优化方法

为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.      

困境区域引起的无意闯红灯违规分析

本文分析了车辆在交叉口由于车辆的行驶速度较高或野蛮驾驶造成的闯红灯行为,其中除了应当给予惩处的驾驶员的故意行为以外,也包括无意闯红灯行为。无意闯红灯的原因和特点同城市交叉口的宽度、理想速度、车辆动力学特点、交通信号灯的黄灯间隔时间以及困境区域有关。本文给出了由困境区域引起的无意闯红灯违规的数学描述, 建立了用于城市道路交叉口闯红灯违规的模型,利用该模型对西安部分地区的数据进行仿真和评价。     

基于分层式控制的混合动力汽车生态驾驶研究

智能交通系统技术的发展为进一步提高车辆驾驶性能带来了新的机遇。插电式混合动力汽车的生态驾驶涉及到3个问题，分别为如何利用动态交通信息对纵向行驶速度进行规划，动力电池SOC全局最优快速规划，以及动力系统实时能量管理。为此，本文中设计了一种结合通精度模型的兼顾计算效率与求解精度的分层式控制策略。上层控制融合了动态交通信号灯信息，通过对车辆行驶速度优化提高了驾驶舒适性，中层则通过对动力系统模型拟合近似，利用凸优化算法实现了SOC快速全局最优规划，为消除拟合模型产生的误差，下层则基于原始非线性模型，通过反馈控制，构建了一种自适应等效燃油消耗最小值策略（A-ECMS）。结果表明，车辆的驾驶舒适性相比于没有速度优化的策略提升了75.92%，且燃油经济性相比于两种常用的基于线性规划的策略分别提升了7.39%与10.91%。     

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

城市道路信控交叉口车辆延误分析与治理对策

信控交叉口延误是评价信号交叉口运行效率和服务水平的重要度量。分析了城市道路信控交叉口车辆的运行过程和确定延误方法。以合肥市三孝口信控交叉口为例,分别采用韦伯斯特(Webster)模型法和点样本实测法对其进行延误计算和比较,比较结果表明两者接近。最后评估了三孝口信号交叉口的服务水平,并提出了进行综合治理的对策,从而为城市交通规划、交通管理和区域交通控制提供参考。     

基于分布理念的前导型交叉口的概念设计

基于对现行交叉口交通组织方式的分析,以减少交叉区冲突点数目和利用道路末端部分处理冲突点为目的,引入分布理念,提出基于分布理念的前导型交叉口的设计概念。概念设计对现行交叉口形式进行了重组和改进:(1)左转车辆和直行车辆在驶入交叉口前提前转换至左侧车道;(2)对交叉口区域进行拓展并重新划分,把交叉口区域划分为车道转换段、过渡段和交叉区。据此设计了基于分布理念的前导型交叉口,并对前导型交叉口的交通组织方式和运行特性进行分析。结果表明:基于分布理念的前导型交叉口可以有效地提高交叉口的通行能力,尤其适用于左转车流量较大并且用地受限的城市道路交叉口。     

基于微观交通仿真的城市交叉口机动车尾气排放评估

为了更加准确地预测和评估在复杂交通运行状况下机动车的排放,并解决试验测试法耗时费力的问题,建立了城市交通微观仿真模型,在此基础上对武汉市某典型交叉路口进行了案例研究,获得交通高峰期车辆的仿真瞬态行驶工况,将仿真的公交车行驶工况与实测的行驶工况进行对比分析,证明该模型能较真实地反映实际的车辆行驶工况.同时还开发了一个接口,使微观交通仿真模型与IVE排放模型耦合,计算交叉路口机动车的多种尾气排放.针对在不同信号灯控制条件下和不同类型公交站点布置对交叉口车辆排放的影响进行评估和比较,为改善交叉口机动车排放提供决策依据.