智能车路协同系统关键技术与应用

智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势，是保证安全、提 高效率、优化能耗、降低排放的有效手段，将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交 通主体的精确描述为基础的新道路交通流理论。本文将智能车路协同系统作为未来道路交通系 统的基础性公共平台，重点探讨因此产生的国家智能交通系统体系框架用户服务中服务领域划 分的变化；在此基础上分别介绍构建和应用智能车路协同系统需要的相关技术，包括由多模通 信、智能网联、信息安全和系统集成构成的系统构建关键技术，以及由协同感知、协同决策与控 制、仿真测试验证和自动驾驶构成的系统应用关键技术；考虑智能车路协同系统建设与应用的长 期性，给出不同应用阶段的主要建设内容、信息共享程度和可以实现的协同功能等；针对我国智 能车路协同系统应用过程中面临的挑战，指出加深对智能车路协同技术内涵的理解，把握智能车 路协同技术实质，提升智能车路协同系统服务体验并适度加快智能车路协同技术的规模应用，可 有效推进现代智能交通系统的发展。总之，开展智能车路协同系统相关基础理论研究、关键技术 开发和实际系统应用，对未来智能交通系统建设和相关学科发展具有重要作用。     

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

从车路协同环境下车辆群体协同决策机制、协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究;针对车辆群体协同决策方法的多样性,以基于优化和基于启发式2类决策方法为主线,对比分析了不同决策方法的优劣;考虑车辆群体协同决策应用场景的不同,全面分析了匝道、路口、路段和路网等多个应用场景下车辆群体协同决策的相关理论与研究;考虑国内外车辆协同决策典型项目进展,分别梳理了中国、美国、日本和欧洲代表性车辆群体协同决策项目任务、建设与实施情况;从系统结构、普适模型和示范场景3个方面提出了未来车路协同环境下车辆群体协同决策的发展趋势。研究结果表明:集中式车辆群体协同决策机制有助于提升局部区域内的车辆通行性能,分布式车辆群体协同决策机制有助于提升全局范围内的交通运行状态;基于优化的车辆群体协同决策方法在特定场景下可最大程度提升决策效果,基于启发式的车辆群体协同决策方法在大多数场景下可获得可行的决策效果;由于不同场景下车辆群体协同决策问题的复杂性有所不同,需要在统一框架下做针对性建模。研究结果可为车路协同环境下新型混合交通系统的管理与控制提供参考。      

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。