一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法技术

本发明专利技术涉及一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，属于交通工程领域。该方法包括：确定微观跟驰模型；预测车辆初始轨迹；建立汇流模型；拟制协同控制策略集；判断车辆是否可以顺利完成汇流；若判断结果为车辆可以顺利完成汇流，则车辆继续遵从微观跟驰模型的速度行驶；若判断结果为车辆无法顺利完成汇流，则需进一步判断车辆在汇流过程中出现的具体情况，并据此做出对应的协同控制策略；依据所做出的协同控制策略对目标车辆的行驶轨迹进行优化，得到关于目标车辆的协同优化控制策略，并将其作用于目标车辆，控制目标车辆的运行。通过本发明专利技术方法可以使车辆以较高的速度平稳运行，进而提高高速公路匝道在汇流区域的车辆通行能力。

An optimal bottom control method for freeway mixed traffic flow convergence

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法
本专利技术涉及一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，属于交通工程领域。
技术介绍
高速公路入口匝道作为整个高速公路系统的一个交通需求输入环节，也是拥堵容易产生的一个环节，对于整个高速公路系统的流畅平稳运行有十分重要的意义。随着智能网联汽车的出现与发展，未来的高速公路将会面临智能网联汽车与传统人类驾驶车辆混行的交通状况。智能网联汽车与传统人类驾驶车辆混合交通流环境下的决策控制是未来交通出行中需要长期面临的现实问题。因此，研究混合交通流环境下高速公路匝道汇流优化控制具有重要意义。对于高速公路匝道协同汇流优化控制问题，已有一些模型方法被提出，但现阶段所研究的决策控制方法多为假设自动驾驶车辆渗透率为100％的交通环境设计的决策方法，且仅都是在特定场景下讨论，未能全面地描述自动驾驶车辆与人类驾驶车辆组合排序场景且给出对应的轨迹优化方案。
技术实现思路
将车辆轨迹优化控制问题定义为底层问题。该底层问题的求解需要根据场景以及优化目标来考虑具体的约束条件，包括道路几何约束、安全约束、车辆类型约束。本专利技术为解决在人类驾驶车辆(即传统驾驶车辆)和自动驾驶车辆(即智能网联车辆)混行交通状态下高速公路匝道车流汇入主干道时存在的该底层问题，提出一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法。人类驾驶车辆为不可优化控制的车辆，自动驾驶车辆为可优化控制的车辆。本专利技术为实现上述专利技术目的所采取的技术方案如下：一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，包括步骤：S1、确定微观跟驰模型，用所述微观跟驰模型描述车辆的跟驰状态，所述车辆的跟驰状态包括车辆的速度、加速度和位置；S2、获取混合交通流中车辆在通过汇流区域前的上游监测点的时刻和速度，并用所述微观跟驰模型预测车辆在上游监测点与汇流终点之间的车辆初始轨迹；所述上游监测点与汇流起点之间有一定距离的路段；所述汇流起点位于所述上游监测点和所述汇流终点之间；所述汇流起点和所述汇流终点之间的路段构成所述汇流区域；S3、基于所述微观跟驰模型，加入加速度约束、距离约束与安全约束，建立汇流模型；S4、针对混合交通流场景下的汇流过程中可能出现的各种无法顺利完成汇流的情况，拟制协同控制策略集；S5、基于所述车辆初始轨迹，由所述汇流模型判断车辆是否可以顺利完成汇流；若判断结果为车辆可以顺利完成汇流，则车辆继续遵从所述微观跟驰模型的速度行驶；若判断结果为车辆无法顺利完成汇流，则需进一步判断车辆在汇流过程中出现的具体情况，并依据所述车辆在汇流过程中出现的具体情况对车辆做出所述步骤S4拟制的协同策略集中对应的协同控制策略，进而执行步骤S6；S6、将参与汇流过程的可优化控制的车辆确定为目标车辆，由步骤S5所做出的协同控制策略对所述目标车辆的行驶轨迹进行优化，并将该优化问题归结为离散时间状态约束的最优控制问题，用动态规划的思想求解得到关于所述目标车辆的协同优化控制策略，并将关于所述目标车辆的协同优化控制策略作用于所述目标车辆，控制所述目标车辆的运行。进一步地，所述步骤S4具体包括：假定匝道和主干道均为单向单行车道，匝道上的车辆k将汇入主干道的连续车流的两车辆之间的间隔，所述主干道的连续车流的两车辆分别用车辆和车辆表示，其中车辆表示前车，车辆表示后车；针对混合交通流场景下的汇流过程中可能出现的各种情况，基于所述微观跟驰模型将车辆车辆k、车辆之间的关系分为可以顺利完成汇流与无法顺利完成汇流；所述无法顺利完成汇流又分为四种情况，第一种情况记为R1，表示车辆k与车辆之间距离太近，不满足可顺利完成汇流的约束条件；第二种情况记为R2，表示车辆k与车辆之间距离太近，不满足可顺利完成汇流的约束条件；第三种情况记为R3，表示车辆k与车辆且与车辆之间满足基本间隔要求但汇流过程不舒适；第四种情况记为R4，表示车辆k与车辆且与车辆之间的距离均太近，不满足可顺利汇流的约束条件；针对无法顺利完成汇流的四种情况，需要对当中的可优化控制的车辆进行协同控制；用H表示人类驾驶车辆，为不可优化控制的车辆；用A表示自动驾驶车辆，为可优化控制的车辆；用N表示无前车参与或无后车参与汇流；并规定车辆的组合顺序依次为车辆车辆k、车辆(例如：用HAN表示车辆为人类驾驶车辆、车辆k为自动驾驶车辆、车辆为无后车参与汇流。)基于不同的车辆组合、不同的车型组合，以及所述无法顺利完成汇流的四种情况，拟制协同控制策略集，如下表所示：上表中，所述无优化是指车辆在对应的无法顺利完成汇流的情况下没有相应的控制策略，此时，匝道上的车辆k将以匝道尽头作为一个停止的虚拟前车，遵循所述微观跟驰模型持续减速甚至停车等待，直到主干道上出现满足可汇流的车辆间隔，车辆k才汇入主干道；所述控制车辆k加速，是使t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：且vk(t)+uk(t)τ≤ve；所述控制车辆k减速，是使t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：且vk(t)+uk(t)τ≥0；所述车辆k控制状态未知是对车辆k的控制方式可能是控制车辆k减速，也可能是控制车辆k加速，还可能是不控制车辆k，此时t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：vk(t)+uk(t)τ≤ve，且vk(t)+uk(t)τ≥0；所述不控制车辆k，是使t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：即uk(t)＝0；所述控制车辆加速，是使t时刻车辆的决策变量满足：且所述不控制车辆是使t时刻车辆的决策变量满足：即所述控制车辆减速，是使t时刻车辆的决策变量满足：且所述不控制车辆是使t时刻车辆的决策变量满足：即其中，uk(t)作为t时刻车辆k的决策变量，表示在t时刻车辆k的加速度；vk(t)是车辆k在t时刻的速度；是根据所述微观跟驰模型所预测的车辆k在t+τ时刻的安全跟驰速度(其中Lk(t)表示在t时刻车辆k与其跟驰前车之间的相对距离，vk(t)表示车辆k在t时刻的速度，表示车辆k的跟驰前车在t时刻的速度)；作为t时刻车辆的决策变量，表示在t时刻车辆的加速度；是车辆在t时刻的速度；是根据所述微观跟驰模型所预测的车辆在t+τ时刻的安全跟驰速度(其中表示在t时刻车辆与其跟驰前车之间的相对距离，表示车辆在t时刻的速度，表示车辆的跟驰前车在t时刻的速度)；作为t时刻车辆的决策变量，表示在t时刻车辆的加速度；是车辆在t时刻的速度；是根据所述微观跟驰模型所预测的车辆在t+τ时刻的安全跟驰速度(其中表示在t时刻车辆与其跟驰前车之间的相对距离，表示车辆在t时刻的速度，表示车辆的跟驰前车在t时刻的速度)；τ是车辆驾驶的反应时间；ve是期望速度。进一步地，所述步骤S6具体包括：S6-1、基于所述微观跟驰模型预测目标车辆进入控制区域的时刻为t0，离开控制区域的时刻为tf；并将t0到tf的时间按离散时间间隔τ′平均分为N本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、确定微观跟驰模型，用所述微观跟驰模型描述车辆的跟驰状态，所述车辆的跟驰状态包括车辆的速度、加速度和位置；/nS2、获取混合交通流中车辆在通过汇流区域前的上游监测点的时刻和速度，并用所述微观跟驰模型预测车辆在上游监测点与汇流终点之间的车辆初始轨迹；所述上游监测点与汇流起点之间有一定距离的路段；所述汇流起点位于所述上游监测点和所述汇流终点之间；所述汇流起点和所述汇流终点之间的路段构成所述汇流区域；/nS3、基于所述微观跟驰模型，加入加速度约束、距离约束与安全约束，建立汇流模型；/nS4、针对混合交通流场景下的汇流过程中可能出现的各种无法顺利完成汇流的情况，拟制协同控制策略集；/nS5、基于所述车辆初始轨迹，由所述汇流模型判断车辆是否可以顺利完成汇流；若判断结果为车辆可以顺利完成汇流，则车辆继续遵从所述微观跟驰模型的速度行驶；若判断结果为车辆无法顺利完成汇流，则需进一步判断车辆在汇流过程中出现的具体情况，并依据所述车辆在汇流过程中出现的具体情况对车辆做出所述步骤S4拟制的协同策略集中对应的协同控制策略，进而执行步骤S6；/nS6、将参与汇流过程的可优化控制的车辆确定为目标车辆，由步骤S5所做出的协同控制策略对所述目标车辆的行驶轨迹进行优化，并将该优化问题归结为离散时间状态约束的最优控制问题，用动态规划的思想求解得到关于所述目标车辆的协同优化控制策略，并将关于所述目标车辆的协同优化控制策略作用于所述目标车辆，控制所述目标车辆的运行。/n...

【技术特征摘要】
1.一种高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，其特征在于，包括步骤：
S1、确定微观跟驰模型，用所述微观跟驰模型描述车辆的跟驰状态，所述车辆的跟驰状态包括车辆的速度、加速度和位置；
S2、获取混合交通流中车辆在通过汇流区域前的上游监测点的时刻和速度，并用所述微观跟驰模型预测车辆在上游监测点与汇流终点之间的车辆初始轨迹；所述上游监测点与汇流起点之间有一定距离的路段；所述汇流起点位于所述上游监测点和所述汇流终点之间；所述汇流起点和所述汇流终点之间的路段构成所述汇流区域；
S3、基于所述微观跟驰模型，加入加速度约束、距离约束与安全约束，建立汇流模型；
S4、针对混合交通流场景下的汇流过程中可能出现的各种无法顺利完成汇流的情况，拟制协同控制策略集；
S5、基于所述车辆初始轨迹，由所述汇流模型判断车辆是否可以顺利完成汇流；若判断结果为车辆可以顺利完成汇流，则车辆继续遵从所述微观跟驰模型的速度行驶；若判断结果为车辆无法顺利完成汇流，则需进一步判断车辆在汇流过程中出现的具体情况，并依据所述车辆在汇流过程中出现的具体情况对车辆做出所述步骤S4拟制的协同策略集中对应的协同控制策略，进而执行步骤S6；
S6、将参与汇流过程的可优化控制的车辆确定为目标车辆，由步骤S5所做出的协同控制策略对所述目标车辆的行驶轨迹进行优化，并将该优化问题归结为离散时间状态约束的最优控制问题，用动态规划的思想求解得到关于所述目标车辆的协同优化控制策略，并将关于所述目标车辆的协同优化控制策略作用于所述目标车辆，控制所述目标车辆的运行。


2.根据权利要求1所述高速公路混合交通流汇流协同优化底层控制方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
假定匝道和主干道均为单向单行车道，匝道上的车辆k将汇入主干道的连续车流的两车辆之间的间隔，所述主干道的连续车流的两车辆分别用车辆和车辆表示，其中车辆表示前车，车辆表示后车；
针对混合交通流场景下的汇流过程中可能出现的各种情况，基于所述微观跟驰模型将车辆车辆k、车辆之间的关系分为可以顺利完成汇流与无法顺利完成汇流；所述无法顺利完成汇流又分为四种情况，第一种情况记为R1，表示车辆k与车辆之间距离太近，不满足可顺利完成汇流的约束条件；第二种情况记为R2，表示车辆k与车辆之间距离太近，不满足可顺利完成汇流的约束条件；第三种情况记为R3，表示车辆k与车辆且与车辆之间满足基本间隔要求但汇流过程不舒适；第四种情况记为R4，表示车辆k与车辆且与车辆之间的距离均太近，不满足可顺利汇流的约束条件；
针对无法顺利完成汇流的四种情况，需要对当中的可优化控制的车辆进行协同控制；用H表示人类驾驶车辆，为不可优化控制的车辆；用A表示自动驾驶车辆，为可优化控制的车辆；用N表示无前车参与或无后车参与汇流；并规定车辆的组合顺序依次为车辆车辆k、车辆
基于不同的车辆组合、不同的车型组合，以及所述无法顺利完成汇流的四种情况，拟制协同控制策略集，如下表所示：






上表中，所述无优化是指车辆在对应的无法顺利完成汇流的情况下没有相应的控制策略，此时，匝道上的车辆k将以匝道尽头作为一个停止的虚拟前车，遵循所述微观跟驰模型持续减速甚至停车等待，直到主干道上出现满足可汇流的车辆间隔，车辆k才汇入主干道；
所述控制车辆k加速，是使t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：



且vk(t)+uk(t)τ≤ve；
所述控制车辆k减速，是使t时刻车辆k的决策变量uk(t)满足：

【专利技术属性】
技术研发人员：孙湛博，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51