信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

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%。     

连续流交叉口信号配时优化模型

连续流交叉口是一种非常重要的非传统交叉口设计,通过将主交叉口左转车流转移至次级交叉口的方式,实现主交叉口二相位控制,从而大大提高主交叉口的通行效率。为进一步发挥连续流交叉口的通行性能,对主次交叉口的信号协调控制展开理论研究,提出了一种具有普遍适应性的信号配时优化模型。该配时优化模型能够有效协调主次交叉口的信号配时,最大限度地降低车辆延误、改善交叉口通行能力,生成理想的协调配时方案,在实际应用中,能够确保主次交叉口的可靠运行。在分析连续流交叉口延误的组成和性质的基础上,深入研究了交通流延误和排队随主次信号相位差的变化情况,做相应的场景分析,再通过主次交叉口相位差优化分析,给出了最优相位差的求解方法,大大简化了模型的求解流程。最后,以南昌市某干道交叉口为例,对其进行了连续流交叉口渠化设计,利用所建立的优化模型求解协调配时方案,再通过微观仿真平台进行了交通效益评价。结果表明:所生成的配时方案能够有效降低延误和车辆排队,改善交叉口通行能力;模型计算结果与仿真输出结果相符,进一步说明该信号配时优化模型准确、可靠。     

基于车路协同的交叉口车辆最大流量协调方法

设计了一种无信号灯的交叉口车辆协调控制策略,该策略将交叉口车辆通行控制问题转化为以最大流量为目标的整数规划问题,通过求解该问题获得最佳的通行策略达到车辆安全高效通过交叉口.与定时控制和自适应控制策略在各种交通负载下的仿真对比表明,所提出的协调控制策略能明显降低交叉口车辆的平均停车等待时间、平均排队长度和停车率.      

基于事故数据挖掘的乘用车追尾卡车AEB测试规程研究

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用K-means聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。     

网联自动车混行状态下信号交叉口通行能力分析

车头时距是表征交叉口通行能力的主要参数。为探讨网联自动车混行状态下交叉口的通行能力,通过网联自动车跟驰模型推导通过停止线的安全车头时距,分析混行状态下4种跟驰行为,针对是否考虑前车类型,基于概率模型构建混合交通流背景下交叉口通行能力模型,通过参数标定分析网联自动车速度、车头时距、渗透率及信号控制对交叉口通行能力的影响,其中人工驾驶车辆的相关参数和模拟场景中涉及的数据均为实测所得。结果表明,网联自动车速度增加、车头时距减小、渗透率增加、不考虑前车类型都会提升交叉口的通行能力,混合交通流背景下提升交叉口通行能力的根本原因在于车辆通过停止线的均衡态车头时距减小;交叉口受信号控制时的均衡态车头时距越小,通行能力降低幅度越显著。     

智能网联环境下无信号交叉口交通自组织方法

针对道路交叉口通行延误问题，基于智能网联环境下的行车定位和轨迹共享技术提出无信号交叉口交通自组织方法，旨在根据车辆的实时位置、行车轨迹以及车速等信息实时计算进入交叉口车辆间的冲突时间差，使得各个方向车流互相预知对方驾驶行为，以实现车辆自组织穿插通过交叉口，以提高交叉口通行效率。实验选择重庆市南岸区白鹤路与桃源路双向四车道典型交叉口为研究案例，根据调查数据和Vissim仿真分析结果显示，所提出的交叉口交通自组织方法比现有信号控制交通组织方式通行时间平均减少了6.39 s,平均通行效率提高了43.6%。     

网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法

传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing,SPAT）信息和到下游交叉口的距离,来对车辆进行速度建议和引导,以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制,实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure,V2I）的发展,能实时、同步地获取交通流的多维信息,研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束,构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口,求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域,并将到达时间区域离散化,计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解,以车辆能耗为权重,采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境,并用Python对SUMO进行二次开发,以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所...     

道路平面交叉口车辆违章右转弯行为识别研究

城市道路交叉口场景复杂,流量巨大,是交通事故多发地点。而交叉口处车辆违章转弯是造成事故多发的重要原因之一。因此,研究道路交叉口处违章转弯车辆的检测、跟踪与识别技术对于减少交叉口处的事故发生,提高通行能力和服务水平具有重要的意义。本文利用计算机视频技术,并结合道路交叉口交通信号相位特性以及车道内行车标志线等信息,研究了交叉口处违章右转弯车辆的检测与跟踪算法,给出了违章右转弯行为的判定方法。     

城市道路信号控制交叉口配时优化模型

为了提高城市道路交叉口的通行能力,在Ak9elik R.和Rouphail N.M.提出的延误模型的基础上,综合考虑信号交叉口通行能力最大、车辆平均延误最小、交叉口停车次数最少3个指标,并尽量保障不同时段通行能力的平稳性,建立了一个多目标的单交叉口信号模型;以武汉市雄楚大道-静安路交叉口的交通数据为例,利用遗传算法求解在该模型下的最优绿灯配时方案,并与经典Webster模型及不考虑平稳性的基础模型进行比较,结果表明文中模型的平均延时略长于Webster延误模型,但平均停车次数和流量均优于Webster,且平稳性优于基础模型。     

呼和浩特火车站交叉口交通组织优化分析研究

针对呼和浩特火车站交叉口的交通组织方式和信号配时进行实地调查,并对当前组织方式下的交通运行状况进行分析,以车辆安全畅通运行及延误时间短为目标,提出适合该路口交通条件的提前放行左转的保护加许可型信号配时优化方案,并应用synchro进行仿真,仿真结果表明该优化方案有效提高了交叉口通行能力且降低了延误时间。     

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。     

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.      

混合交通信号交叉口的通行能力可靠度

分析了混合交通条件下信号交叉口通行能力的随机性,定义了交叉口通行能力可靠度,并利用基于VISSIM仿真模型获得的数据,标定分布函数,举例给出了典型分位通行能力.考虑到分析时段内车辆到达的随机性,给出了车辆随机到达条件下通行能力可靠度的估计方法.在此基础上,分析了混合交通条件下交叉口通行能力可靠度对行人、非机动车流量均值的灵敏度.结果表明:行人、非机动车交通对机动车的冲突干扰较大幅度地增加了专用转向车道通行能力的随机性,但对共用车道通行能力随机性的影响相对较小;正态分布适用于描述10 min或更长时段的信号交叉口通行能力的概率分布;交叉口机动车到达流量水平越高,行人、非机动车流量均值对通行能力可靠度的影响就愈加显著.     

借用公交专用道左转的主预信号控制方案优化

设置有路中式公交专用道的交叉口进口道存在因公交与其他车辆两股平行车流在路口同时左转、直行和右转而形成的多路交织现象,传统信号控制方案已无法消除这类交叉口相位放行造成的交织冲突问题。为解决该问题,设计了一种借用公交专用道左转的新型交叉口,规定了各流向车辆的运行规则,同时设计了主信号与预信号相位方案及相互协调配时关系。具体来说,根据公交直行车辆和其他左转、直行车辆的到达-驶离图式,分别建立各流向不同情况下车辆的延误与停车次数计算方法,以交叉口车均延误与车均停车次数加权的当量费用最小为目标,建立交叉口信号配时优化模型。为验证该优化控制策略的有效性,结合算例对传统控制方案和优化控制方案进行比较,并分析等待区长度对车辆排队演化过程的影响,确定优化方案适用场景。结果表明：相对于传统方案,优化方案增加了交叉口的通行能力,使得车均当量费用下降比例达到了32.3%;参数灵敏度分析显示,主信号等待区长度宜设置为80 m。所提出的控制策略通过借用公交专用道左转,提高了交叉口的利用效率,最大限度地降低了对公交优先策略实施的影响,能够完全消除设置有路中式公交专用道交叉口相位放行中的交通交织冲突现象,以保证交叉口行车安全。     

低速瓶颈下高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化

为了解决车载安全预警系统在高速公路上感知距离有限，且在曲线路段存在高事故风险和高燃油消耗的问题，在基于车联万物(V2X)技术的高速公路自动驾驶交通系统中，针对下游存在低速交通流的交通场景，提出一种高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化模型。为了提高模型的求解效率，将原最优控制问题转化为由3个子问题构成的近似速度优化模型，并通过遗传算法求解得到最优的速度曲线，对上游车辆的运动速度进行主动控制，在保证安全和不影响交通效率的前提下，引导一系列车辆安全、平滑地跟随下游的低速交通流尾车运动，改善车辆行驶过程中的燃油经济性。为了验证所提出模型的性能，以车载安全预警系统控制策略作为对比方案，仿真结果表明：所提出的近似优化模型能够在基本保证求解精度的同时，明显改善求解效率；与车载安全预警系统控制策略相比，所提出的速度优化策略能够使车辆提前减速，避免追尾，能够在较小程度牺牲通行效率的情况下明显地平滑车辆速度曲线并节省总燃油消耗量。     

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。     

交通事故场景在智能网联汽车仿真测试中的应用

在汽车全生命周期范围内,通过三支柱测试认证方法来验证智能网联汽车的功能和安全,是提升车辆安全性和交通效率的有效手段,具有广阔的应用前景。其中,如何通过仿真方法来高效验证在危险工况和事故场景下智能网联汽车的主动安全防护能力,成为目前亟待解决的问题之一。基于交通事故场景,建立交通事故数据到仿真测试场景重构的技术方案,并通过实际案例验证了该方案应用于仿真测试的可行性。实践证明,所建方案有助于丰富智能网联汽车仿真测试场景库,提升仿真测试效率,加快完善智能网联汽车的安全测试与评估的进程。     

考虑排放因素的公交优先信号控制优化方法研究

以4相位单交叉口为研究对象,保持信号周期不变的情况下,以减少人的总延误和交叉口区域尾气排放量为目标,通过改变各相位绿灯时间来建立优化模型。运用粒子群算法对模型求解。仿真算例表明,此方法在降低交叉口区域人总延误的同时,减少了该区域内机动车尾气排放量,在保障车辆正常通行的情况下改善了环境质量。     

基于通行能力的借对向车道左转交叉口信号控制模型优化

借道左转是一种在交叉口现有车道设置基本不变的情况下,为了保证更多的左转车辆可以快速通过交叉口而借用对向出口车道进行左转的新型交通组织方式。该交通组识方式适用于当前有专用左转信号相位且左转车流量较大的交叉口。基于苏州市人民路-十梓街交叉口的实际运行困境,在该交叉口进口道进行借对向车道左转的渠化设计和信号控制方案设计,以此来提高交叉口的交通流通行效率。通过分析车流到达情况和车道使用情况,基于传统交叉口通行能力公式,建立借道左转交叉口通行能力模型。接着以左转通行能力最大为目标,以预信号时长、借道左转车道的开口位置为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用迭代算法进行求解。最后通过仿真试验,利用人民路-十梓街交叉口的实际运行数据对所建立的优化控制方案进行验证,证明模型的有效性。结果表明:优化后的借道左转方案可以提高左转机动车通行能力,降低进口道延误,提高交叉口的整体运行效率;对于设置了借道左转车道的两个南北向进口道,左转车道的平均延误分别降低了35%和33%,平均排队长度也有显著下降,且对没有设置借道左转的东西进口道影响较小,说明该借道左转组织方案在左转车流量较大的交叉口适用性良好,具有实践价值和可操作性。