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%。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.     

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标，导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题，基于车路协同环境，研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况，提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数，双周期交叉口次路方向延误为优化目标，构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口，采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境，以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果，结果表明，本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型，干线平均延误分别减少19.6%，8.3%，通行能力分别提升5.6%，8.4%，平均停车次数分别减少11.2%，24.2%，双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%，5.8%，表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合，提高了双周期干线的通行效率，降低了双周期交叉口次路方向的延误，达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。      

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。     

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.      

基于混合交通流的信号交叉口绿灯间隔设计方法

为了提高不同通行模式下平面信号控制交叉口的安全性,提出一种基于混合交通流的交叉口绿灯间隔计算方法.利用在车流超负荷状态时更贴合实际的交通流实用模型,将绿灯间隔影响因素之一的车辆速度转换为交通量进行计算,避免了车辆速度标定的困难,并基于实测数据验证该车速替换方法的合理性.分析采取不同非机动车通行模式的交叉口的冲突点分布,得到基于最高效率极限的改进绿灯间隔计算方法.为验证该方法对交叉口安全性的改善,选取2种代表性绿灯间隔设计方法作为对比.对宿迁市采用传统渠化方式的项王路-黄河路交叉口进行绿灯间隔设计,在3种绿灯间隔设计方法的基础上完成信号灯配时并进行仿真.结果表明,改进后的绿灯间隔计算方法能在保证交叉口通行效率的前提下减小其冲突发生的可能性,对交叉口安全性的提升效果优于现有绿灯间隔设计方法.该方法能基于不同车流量获取交叉口车辆速度,同时降低相邻相位发生机非冲突的可能性.      

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。     

交叉口缘石半径的合理取值分析

较大的缘石半径有利于提高路口转弯车辆的车速,但同时使得交叉口范围扩大,车辆在交叉口的清空时间延长,从而导致交叉口通行能力降低。该文通过对典型交叉口的清空时间分析证明,交叉口缘石半径越小,交叉口通行能力越大,最小缘石半径就是最合理的缘石半径。     

基于车速与信号协同优化的区域绿波协调控制模型

针对车路协同环境下的区域绿波协调控制问题，根据自动驾驶车辆车速可控的特点，提出利用绿波车速与信号配时的协同优化方法，建立一种区域绿波协调控制模型。模型在信号配时与相位相序优化的基础上，增加对路段绿波车速的优化，为车路协同环境下的自动驾驶车辆提供路段车速引导方案；通过扩大优化模型的可行解空间，以解决区域协调中相位差的设计问题；选取绿波带宽折减率与通行速度折减率的加权量作为模型评价指标，使得设计方案能够实现绿波带宽与通行速度的综合最优。算例结果分析表明：模型可以根据不同的绿波带宽权重系数，求解相应的绿波带宽与通行速度综合最优协调控制方案，其中绿波带宽最优方案的路网绿波带宽占比均值能够达到95%，明显优于TRANSYT模型的绿波协调优化效果。VISSIM仿真结果显示，与TRANSYT优化方案相比，所提模型方案能够减少干道平均停车次数39%，缩短交叉口平均延误时间10%，使区域交叉口的通行效率得到进一步提升。     

混合动力汽车连续信号灯路口的通行优化

为了提高汽车在道路上的通行效率,解决城市道路上由于不合理的速度控制造成汽车额外的能耗,甚至在信号灯路口被迫停车的问题,针对现阶段研究中主要采用基于简单规则的速度模型来优化求解速度曲线,且研究对象多局限于传统内燃机汽车而忽略了未来混合动力汽车能量管理优势带来的潜力等问题,提出基于遗传算法的混合动力汽车连续信号灯路口通行优化求解方法,建立变加速模型下的多约束非线性优化方程组和连续多个信号灯路口通行的场景模型。通过汽车行驶加速度和动力源的转矩分配关系,同时将速度曲线和混合动力汽车能量管理进行优化求解。研究结果表明:通用的优化算法在低车速时发动机效率低,额外的行驶时间带来了额外的油耗;在保证绿灯区间通行的条件下,所提方法在降低总油耗的同时实现了混合动力汽车能耗模型的优化管理,能够减少总油耗5%~29%,且该方法能有效降低通行时间,最高能够减少20.4%。     

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。     

移位左转交叉口自适应信号控制方法和模型

为降低交通流波动对移位左转交叉口通行效率与安全的不利影响,运用模型预测控制(MPC)确定移位左转交叉口自适应信号控制方法的基本框架,在此基础上,实时检测交通数据进行短时交通预测,并对累计到达消散理论进行拓展,将交通流划分为随机到达流、车辆到达受预信号影响的约束流以及车辆到达受主信号多流向影响的组合流3种类型,根据上、下游行程时间差对主、预信号间不同车流的到达情况进行推演,提出面向移位左转交叉口的延误估算方法,建立以延误最小为目标的自适应信号配时优化模型.运用Vissim软件进行仿真验证,结果表明,与定时控制相比,文中方法可使移位左转交叉口的车均延误、停车次数、排队长度分别下降31.2%,7.4%,47.8%.      

基于多目标粒子群算法的智慧城市信号灯配时优化控制

为了顺应智慧城市建设需求，缓解城市道路的拥堵，提高车辆在城市路口的通行效率，本文基于多目标粒子群算法，以车辆实时延迟时间最小、城市路口通行能力最大为优化目标，建立智慧城市路口的多目标优化模型。通过优化计算得到Pareto最优解集，以多属性决策算法得到最优配时方案，并通过更新信号灯参数，实现了信号灯的动态优化。通过SUMO交通仿真平台搭建了城市路口仿真模型，结合粒子群算法进行仿真验证。仿真结果表明，经粒子群算法优化的城市路口配时，路口的通行性能显著提升，平均通行能力提升约3.69%，平均车辆延迟时间降低约21.35%。     

基于车路协同环境的信号交叉口车速引导方法

针对现有的车速引导模型存在未综合考虑车辆跟驰行为、引导场景划分较粗略等问题,研究了4种基于车路协同环境下实时优化各车的车速引导模型.对车辆进行所属车辆列队划分,考虑车速引导影响对FVD跟驰模型进行改进.以车辆列队为引导单元,将车辆可能面临的交通状况细分为8种引导场景,以引导车辆不停车或少停车通过交叉口为目标,直接优化车...     

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。     

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。      

城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式，使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据，包括时间、行驶速度和轨迹坐标等，通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系，明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态，确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为，并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响；②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围，减少右转交通的冲突和延误；③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大，轨迹分布的离散程度更低；④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致；⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系，相关系数为-0.843 5；⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系，车辆行驶速度越快，圆曲线内轨迹的等效半径越大。      

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%。     

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。