混合交通下非信控交叉口队列预约式控制

目前针对非信控城市交叉路口场景进行智能网联汽车（ICV）协同控制的研究中,多假设100%的ICV市场渗透率条件,较少考虑人类驾驶车辆（HDV）对系统的影响。本文旨在解决HDV和ICV并存的混合交通条件下非信控交叉口协同控制问题,并探究渗透率对系统性能的影响。首先,提出了适用于混合交通条件的队列预约式分层控制架构,其上层分配各车辆通过路口的时刻,下层负责执行,并进行速度轨迹规划。接着,基于队列预约方法分别制定ICV和HDV的控制和调度策略。最后,在不同ICV渗透率和车流量下进行仿真对比。结果表明,在10%～100%渗透率和每车道车流量400～1 000 h-1的工况下,与感应式信号灯控制方法相比,所提出的方法可有效提升交叉口的通行效率,降低车辆平均油耗。     

智能网联环境下城市路网通行能力分析

为了探究城市路网中混有智能网联车辆(CAV)的交通流特性，研究CAV不同渗透率分布下对路网通行能力的影响。应用智能驾驶模型(IDM)和协同自适应巡航控制模型(CACC)分别作为人工驾驶车辆(HDV)和智能网联车辆的纵向速度更新规则，并建立考虑车辆到信号交叉口距离影响的横向换道规则。推导基于各渗透率等级路段占路网长度比例下的混合交通宏观基本图模型(MFD),通过SUMO仿真验证模型有效性。最后针对模型中的比例参数进行敏感性分析。结果表明：混合交通MFD可以用于异质交通流组成的城市路网宏观交通状态的有效估计与通行能力分析。当CAV渗透率均匀时，在路段渗透率高于30%时，路网通行能力提升显著；当CAV渗透率非均匀时，异质路网的通行能力随着渗透率等级较高路段比例的增加而逐渐提高，100%CAV路段比例的影响尤为显著。混合交通MFD为混有CAV的城市交通调控和CAV在路网中的路径规划提供理论参考。     

混合交通环境下网联交叉口车辆协同诱导策略及仿真测试

在由智能网联汽车(CAV)与网联人工驾驶汽车(CHV)组成的混合交通环境下,以提升网联信控交叉口的行车效率、降低燃油消耗量为目标,设计了网联信控交叉口场景,在完成车辆运动学、跟驰及油耗建模的基础上,提出了一种基于车辆编队的网联车辆协同诱导策略,以平均行驶延误时间和平均燃油消耗量为评价指标,基于SUMO平台完成仿真测试。测试结果表明:在稀疏、欠饱和及过饱和交通流量条件下,随CAV渗透率的提升,通行效率和燃油经济性不断提高;在CAV渗透率低于60%时,CHV驾驶员服从度对协同行车诱导策略性能的影响更为显著。     

无信控交叉口环境下考虑驾驶员误差的集中式轨迹规划

针对混合交通中人类驾驶汽车引起的碰撞隐患，提出一种考虑驾驶员误差的无信控交叉口集中式轨迹规划方法。首先，以最优控制框架设计了多车协同轨迹规划方法，以运动时间、燃油经济性和行车延误建立复合优化目标。其次，通过实车试验采集不同驾驶员的操作数据集，建立加速度误差的马尔科夫链误差转移概率矩阵。最后，基于车辆碰撞估计结果对可能发生事故情况进行重规划计算，并在不同自动驾驶市场渗透率工况下进行仿真验证。仿真结果表明，碰撞发生率和平均重规划次数与渗透率负相关。采用重规划方法后交叉口内的规划成功率可达90%以上，且燃油经济性等交通指标得到改善。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述

分析了近年来智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle, ICV)运动规划方法的研究,根据规划时空尺度和任务目标,将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务,回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状;探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响;从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面,提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明:由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径,而路网中同时存在不同网联等级的ICV,这将增加路径规划问题的求解难度;现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况,将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题;ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点,如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题;借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识,但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限;采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略;根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论,有助于发挥各类理论的优势,提升规划算法的灵活性和适用性。     

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。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）运动规划方法的研究，根据规划时空尺度和任务目标，将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务，回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状；探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响；从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面，提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径，而路网中同时存在不同网联等级的ICV，这将增加路径规划问题的求解难度；现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况，将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题；ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点，如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题；借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识，但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限；采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略；根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论，有助于发挥各类理论的优势，提升规划算法的灵活性和适用性。     

基于生态驾驶的自动驾驶汽车交叉路口控制策略研究

为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制（MPC）理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。     

面向混合自动驾驶车流的协同自适应巡航控制EI北大核心CSCD

车联网V2V环境下能实时获取自车和周围车辆的运动状态、驾驶工况和道路环境,为汽车自适应巡航控制系统提供更准确的信息。为消除自动驾驶汽车(AV)和人工驾驶汽车(MV)混合行驶工况下的车头时距干扰对汽车纵向巡航控制的影响,提出了一种基于车联网V2V的协同自适应控制方法。通过车联网V2V实时采集车辆跟驰过程中车辆基本安全信息(basic safety message,BSM),进而获得车辆相对运动状态和驾驶行为序列;应用线性最优二次型方法建立驾驶操纵序贯链优化目标函数,再对扰动作用下的汽车运动状态改变量进行短时预测;在此基础上,以混合车流车头时距的最优均衡状态为目标,构建了车辆跟驰间距的滚动优化模型和协同自适应控制方法。实验结果表明,在头车加/减速行驶工况下,改进后的车辆控制器能更快响应前车运动状态的变化量,并在保证车辆安全跟驰间距的情况下,降低了车头时距,提高了道路通行能力。     

面向新型混合交通流的快速路合流区通行能力建模

面向人类驾驶和具备协同自适应巡航功能的网联自动驾驶组成的新型混合交通流,考虑道路交通特性、道路结构以及匝道汇入前主线交通状态等因素的交互作用机理,基于概率统计理论解析网联自动驾驶渗透率和编队长度间的耦合关系,进一步基于间隙接受理论分析匝道汇入交通对合流区通行能力的折减效应,建立快速路合流区通行能力模型,定量描述不同道路条件下合流区通行能力如何随网联自动驾驶渗透率和编队长度变化。模型中的道路交通特性、道路结构及匝道汇入前部分交通状态参数根据实际道路交通环境标定,提升了模型的通用性与可迁移性。搭建内嵌车辆动力学模块的Vissim仿真平台进行模型评估,结果表明,模型精度在80%以上,且在不同网联自动驾驶渗透率和编队长度条件下皆表现良好。      

单交叉口交通流自适应控制器的设计

目前,大多数城市交通流量越来越大,交叉路口的交通信号控制越来越重要,传统的定时控制与分时区定时控制已经不能有效的满足实际的需要。根据城市交叉口交通流的特点,文章提出一种实用的自适应控制器的设计,实时检测每个方向的车辆排队长度,估算出该路口的某时段的平均车流,实时调整各方向绿灯的通行时间,从而使每个路口能够通行尽可能多的车辆。     

智能网联车辆加速车道类人化汇入控制研究

为研究智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle, ICV)与高速公路主线传统人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HDV)交互时通过高速公路加速车道的汇入控制算法,提出了一种融合随机森林(Random Forest, RF)算法和深度Q网络(Deep Q-network, DQN)算法的ICV汇入控制模型(DQN-RF)。首先,建立路侧数据采集平台,采集了中国G70高速公路加速车道汇入区域HDV的真实汇入过程数据。其次,考虑汇入环境车辆历史数据流和汇入车在加速车道的汇入紧迫度,建立了基于RF算法的类人化汇入决策模型。采用城市交通仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建了高速公路加速车道ICV汇入场景,并基于Python语言建立了ICV汇入控制深度强化学习测试脚本环境,建立了基于DQN的纵向加速度控制算法。最后,将RF汇入决策模型嵌入DQN纵向加速度控制算法中,实现了ICV汇入决策和纵向加速度控制的融合。将SUMO内置的LC2013换道模型与DQN模型融合为DQN-LC2013模型,作为基线模...     

浅议改善道路交叉口的措施

交叉路口是车流，人流汇集，转向和通过地点，是道路的咽喉。改善交叉路口是提高道路通行能力，增加行车安全性和减少阻滞的关键。改善交叉路口的措施有：改善相北道路线型，拓宽交叉路口，渠化交通组织，健全交通控制，加强交通组织与管理，设置行人天桥，立交等。可供参考。 改善道路交叉口的方法，国内外经验表明，只要抓住消除平交路口的行人与车辆，机动车与机动车，机动车与非机动车之间的冲突点和提高路口通行力着手，采取改     

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。     

智能网联环境下异质交通流基本图和稳定性分析

为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆（CAVs）的混合运行对交通流产生的影响，以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法。选择全速度差模型（FVDM）作为人工驾驶车辆跟驰模型，将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制（CACC）模型作为CAVs跟驰模型。建立了异质交通流基本图模型，研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响；对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性。从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手，利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法，并运用Matlab验证了不同CACC比例下的稳定性分析。结果表明:与人工驾驶交通流相比，CACC同质交通流的道路通行能力大约提升了95%；实验中选用不同人工驾驶模型对通行能力实验结果造成的差异不大。平衡态速度为15 m/s时，低比例CAVs（如低于20%）并不能改善交通流；当CAVs比例达到20%及以上时，异质流稳定性随着CAVs的比例增加逐渐呈现出稳定趋势；当CAVs比例达到70%以上时，异质流基本稳定。      

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%。     

车路协同下的基于S函数的交叉口平滑车速引导方法

针对现有车速引导模型在通过交叉路口时,没有考虑到驾驶员需要频繁制动或车辆速度突变带来影响的情况,本文基于车路协同环境研究考虑基于S函数的交叉口平滑车速引导算法,根据车辆与路侧设施之间的通信,搭建相关算法模型并进行分析,与不采用车速引导模型相比,采用基于S函数的交叉口平滑车速引导算法模型可以降低通过交叉路口时间,提高通行效率,同时使建议速度变化平滑,提高驾驶平稳性。     

高速公路连续瓶颈混合交通流可变限速与换道协同控制方法

为缓解高速公路连续瓶颈区车辆强制换道造成的通行能力下降的问题,减轻瓶颈之间的相互干扰,提出了面向智能网联车辆（connected and automated vehicles,CAVs）与普通车辆混行情况的高速公路连续瓶颈可变限速与换道协同控制策略。对传统的细胞传输模型（cell transmission model,CTM）进行改进,使其更好地预测考虑了可变限速地混合交通流状态;基于实验模拟,得到了不同交通需求场景下合理的换道控制段长度,通过对瓶颈上游车流进行预先换道提醒,缓解因强制换道引发的通行能力下降现象,进而提高可变限速控制的效果,同时利用可变限速对高交通需求下的流量进行调控,为换道控制段内车辆能够完成预先换道提供保障;构建了连续瓶颈下协同控制框架,并以最小化总行程时间和速度差为目标,优化连续瓶颈的交通运行性能;分析了3种CAVs渗透率对协同控制的影响。结果表明：相比于无控制和可变限速控制,在协同控制下总行程时间分别降低了54.76%和33.05%,总速度差分别减少了86.84%和29.58%。此外,CAVs对协同控制性能和道路运行状况有着积极作用。当CAVs渗透率为0.5时最...     

基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作,而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题,结合智能网联汽车（CAVs）技术特点,提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法,按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度,建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型,其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标,一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况,考虑换道安全和不同换道动机,设计CAVs进入和离开专用道的规则,建立换道决策控制模型;在此基础上,提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比,虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%,但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上;与IBL控制方法相比,该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%,特殊车辆的车均延误时间减少13.5%,专用车道利用率提高36.3%以上,并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面,减少了单一控制策略的局限性,为交通控制和管理提供理论支撑。      

基于Prescan 的信号灯路口跟停场景虚拟重构

为满足我国智能驾驶汽车测试场景库的搭建和ADAS(高级驾驶辅助系统)功能研发和验证的需求,设计了一种基于Prescan的交通信号灯路口车辆跟停场景虚拟重构方法,该方法由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块组成。道路环境建设模块通过输入道路参数信息构建虚拟道路,初始条件设定模块通过输入本车和目标车的初始位置、初始速度信息确定零时刻车辆和道路的空间位置及状态信息,车辆控制模块依据车辆速度位置等信息,利用训练的神经网络控制本车加速度,实现跟停场景的虚拟重构。仿真结果表明,该方法可以实现交通信号灯路口车辆跟停场景的虚拟重构。