网联自动驾驶车辆通过信号交叉口的速度轨迹优化

以网联自动驾驶汽车(Connected Autonomous Vehicle, CAV)为研究对象, 研究了CAV车队通过城市信号交叉口的速度轨迹优化控制策略。基于最优控制理论, 采用CAV的自动驾驶模型描述车间相互作用, 以所有CAV车辆在行驶过程中的总油耗为优化目标, 根据信号灯的配时信息建立模型约束, 通过优化CAV头车的速度轨迹, 保证整个CAV车队在绿灯相位下快速通过交叉口并实现油耗最小。为了对该优化控制进行高效求解, 采用离散Pontryagin极小值原理建立最优解的必要条件, 利用基于神经网络训练的弹性反向传播(Resilient backpropagation, RPROP)算法设计了数值求解算法。多个典型场景的仿真结果显示: 整个CAV车队均能在不停车的情形下通过信号交叉口, 避免因在红灯时间窗到达停车线造成的停车、启动等过程, 总油耗量最高可减少69.74%。该控制方法利用网联自动驾驶技术的优势, 显著改善了城市交通通行效率和燃油经济性。      

“建桥合一”式高架车站多遇地震水平抗震性能研究

《城市轨道交通结构抗震设计规范》规定,对于高架车站承受列车荷载的结构按《铁路工程抗震设计规范》抗震设计,非承受列车荷载结构按《建筑抗震设计规范》抗震设计。"建桥合一"的高架车站存在各规范对年超越概率、反应谱定义方式和参数取值以及强度验算指标规定不统一的问题,给设计工作带来困扰。结合工程实例,对多遇地震水平各规范应用中的设计水准以及强度指标相对安全性进行分析。研究表明:在多遇地震情况下,《城市轨道交通结构抗震设计规范》设计水准以及反应谱峰值远高于《建筑抗震设计规范》和《铁路工程抗震设计规范》;在强度验算方面,以《铁路工程抗震设计规范》的容许应力为验算标准更为安全,并在工程实例分析中得到验证;地铁高架车站多遇地震水平的强度验算过程可简化为采用《城市轨道交通结构抗震设计规范》进行地震动输入、直接采用《铁路工程抗震设计规范》进行强度验算。     

基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。