The invention discloses a signal free self-organizing traffic control method for intelligent interconnected vehicles at intersections. Intelligent network vehicle has the technology of intelligent interconnection and automatic driving. The traditional signal timing method is not suitable for intelligent network vehicle at intersections. Specific processes are as follows: expressing the intersection environment by mathematical language, then dividing the intersection area to provide the basis for traffic decision-making; optimizing the vehicle traffic order based on Monte Carlo decision tree method to improve the intersection space-time resource utilization; determining the vehicle traffic according to the decision-making traffic order; Moving track.
【技术实现步骤摘要】
一种智能网联汽车的交叉口无信号自组织通行控制方法
本专利技术属于智能交通领域,涉及车联网和自动驾驶汽车相关技术,为智能网联汽车在无信号交叉口的通行控制提供策略。
技术介绍
智能网联汽车是近几年才提出的概念,其核心技术是智能互联技术和自动驾驶技术。智能互联技术指的是基于先进的通信技术实现车车通信、车路通信和路路通信,从而构成信息共享的车联网环境。自动驾驶技术目前受到国内外学术界和工业界的重点关注,包括谷歌、特斯拉、百度在内等全球知名企业都投入了大量资金进行研发,并屡有相关产品问世,力图在未来的5到10年实现真正自动驾驶汽车的全面落地应用。通过结合智能互联和自动驾驶两方面的技术,使得在交通路网中行驶的智能网联汽车具有信息感知、智能决策和执行控制的功能,不仅能保证行驶安全性,而且能合理规划线路选择、行驶轨迹,提升道路交通的服务水平。信号配时控制方法是目前国内外主流的交叉口通行方式。信号配时控制方法是以传统的人为驾驶汽车为对象,通过设置不同颜色的信号灯,对交叉口不同进口的车流进行通行引导,从而大大降低由于人为主观性造成的通行次序混乱和交通事故的发生。然而,信号配时控制方法控制方式不灵活,不同信号时间分配难以随着交叉口流量变化实时调整,并不适用于具有智能性和客观性特征的智能网联汽车,因此,对于智能网联汽车在交叉口的通行控制需要采用无信号自组织的通行策略。目前,智能网联汽车在交叉口的通行控制策略也有不少人进行研究,但现有的研究大多是针对少车流、少通行方向的退化交叉口的场景,主要是通过对冲突车辆的运动参数进行调整来规避碰撞,对于车辆通行次序和大规模车流的运动控制模型鲜有 ...
【技术保护点】
1.一种智能网联汽车的交叉口无信号自组织通行控制方法,其实现过程包括以下模块:(1)交叉口环境的数据表达结合交叉口的物理特征包括交叉口的进口数、各进口车道数、道路的尺寸参数信息将交叉口划分为决策区、执行区和冲突区。(2)基于蒙特卡洛决策树的通行次序决策通过蒙特卡洛方法产生通行次序样本,设计合理的价值函数(这里即为通行延误)来评判每个通行次序的优劣性;搭建决策树结构,是对于通行次序所有情况的完整表示,然后每次迭代通过通行次序的优劣性来更新决策树中的节点权重,根据权重可确定在该节点下次被优先选中的概率。在通行次序的样本空间有限的情况,蒙特卡洛决策树的方法总能搜索到最优的通行次序。(3)车辆运动控制模型车辆到达决策区和执行区交界处时确定其通行轨迹。根据当前通行次序和该车辆要经过的所有冲突点的时间序列,计算出车辆到达停车线的时间,然后通过控制车速变化来决定车辆运动轨迹,保证到达停车线时达到最佳速度。最佳速度指的是车辆的自由流行驶速度。
【技术特征摘要】
1.一种智能网联汽车的交叉口无信号自组织通行控制方法,其实现过程包括以下模块:(1)交叉口环境的数据表达结合交叉口的物理特征包括交叉口的进口数、各进口车道数、道路的尺寸参数信息将交叉口划分为决策区、执行区和冲突区。(2)基于蒙特卡洛决策树的通行次序决策通过蒙特卡洛方法产生通行次序样本,设计合理的价值函数(这里即为通行延误)来评判每个通行次序的优劣性;搭建决策树结构,是对于通行次序所有情况的完整表示,然后每次迭代通过通行次序的优劣性来更新决策树中的节点权重,根据权重可确定在该节点下次被优先选中的概率。在通行次序的样本空间有限的情况,蒙特卡洛决策树的方法总能搜索到最优的通行次序。(3)车辆运动控制模型车辆到达决策区和执行区...
【专利技术属性】
技术研发人员:王云鹏,蔡品隆,鲁光泉,陈鹏,丁川,
申请(专利权)人:北京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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