一种自动驾驶汽车参与的混合交通系统效能评估方法技术方案

本发明专利技术提供一种自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，以自动驾驶车辆在混合流中的运行需求为研究切入，构建自动驾驶车辆行为模型、混合流状况下微观车辆跟驰模型及区域通行能力与路网承载力模型，解析混合交通流宏观规律及车辆微观交通行为不确定性，并构建不同环境场景下的混合交通流指标评价体系。本发明专利技术对自动驾驶混合流的研究切入点较全面，为自动驾驶测试场车辆投放、测试等提供交通管控层面的系统性理论参考与引导；充分运用系统工程中的模型理论对混合交通交通系统进行整体效能模型构建，量化的数据结构可更好地响应车路协同网络中的自动驾驶参与者，为交通决策者进行交通管控方式时提供更好的参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶汽车参与的混合交通系统效能评估方法
本专利技术属于智能交通
，具体涉及一种对于自动驾驶车辆参与下的混合交通系统进行整体运行效能评估方法。
技术介绍
在未来相当一段长的时间内，自动驾驶车辆的上路普及过程需要经历不断地发展进化过程，在此过程中必然存在人为驾驶、不同自动驾驶等级车辆的混合交通流情况。因此，不同等级自动驾驶车辆在不同渗透率下的混合交通流研究成为了自动驾驶车辆上路过程的第一个重点研究内容。混合交通流的交通运行状况评估对于自动驾驶汽车封闭测试及实际上路运营均有着重要意义；混合交通流的建模与仿真模拟是对自动驾驶在未来不同环境、渗透率下不同交通状态分析的核心要素，对于自动驾驶具体从封闭测试走向开放实际运用起着重要作用。对于整体交通运行状况评估的第一步即需要对于其中混合交通流下的微观车辆行为进行分析评估，在此基础上才能进行跟驰模型及道路通行能力的构建。混合交通流下的不同种类车辆行为分析目前仍是领域研究的难点之一，尤其要考虑的是不同交通参与者在遇到另一种参与者下的行为反应模式。而目前对于自动驾驶混合流的研究都相对切入较为单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.解析具有自动驾驶和人为驾驶的混合交通中车辆的行为特征；/nS2.构建复杂混合流下的优化通行能力；/nS3.构建混合交通运行状况环境属性层，该步骤与S2步骤不分先后；/nS4.构建混合交通运行综合效能层，获得系统可用度

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.解析具有自动驾驶和人为驾驶的混合交通中车辆的行为特征；
S2.构建复杂混合流下的优化通行能力；
S3.构建混合交通运行状况环境属性层，该步骤与S2步骤不分先后；
S4.构建混合交通运行综合效能层，获得系统可用度任务可信度和系统作业能力函数以及系统单元权重矩阵T；
S5.由所述系统可用度任务可信度系统作业能力函数的单元模型表现，推导整体系统评估效能E，其中E＝(e1e2^en-1en)为结果指标向量，表现具体设计针对具体需求的交通运行实际指标在系统中的分路网运行状况评估；根据P-E系统效能模型计算方案综合评估整体效能计算结果V在实际情况下与各项道路环境条件及实际交通运行状况的结果呈泛函关系。


2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，在S2步骤中，构建复杂混合流下的优化通行能力的方法包括：结合实际运行道路场景环境、天气变化、自动驾驶混合车流渗透率、突发意外情况的环境影响因素间的耦合关系，采用优化的协同自适应巡航控制智能驾驶员跟驰模型来评估整体车流的基本跟车方式，并根据交通参与者特性重新计算在不同层级不同渗透率下自动驾驶汽车参与的混合交通流的通行能力，此基础上描述混合交通运行区域的道路承载能力，并对整体混合流实际运行状况进行评估。


3.根据权利要求2所述的自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S21：观察到前方车辆或侧方车辆为自动驾驶车辆时，原安全距离公式为：
Gt＝Vt*h-li+d
其中h是常数，指有人驾驶车辆的车头时距，Vt表示车辆在t时刻的车速，d表示本车车头与前车车尾之间的间距，li表示车身长度；用智能驾驶员跟驰模型和路径实验室校准的CACC跟车模型描述CAVs的跟车行为；
S22：在S21步骤的基础上，采用CACC跟车模型来描述CAVs的跟车行为，如下式所示：



式中，vp为前一控制时间的速度；
e为实际车距与期望车距之间的误差；

为e的导数形式；
Δx为实际车头间距
s0为最小安全距离；
tx为期望车头时距；
kp和kd为控制参数；
导出上式中的速度v后，可得到混合流跟驰模型下自动驾驶汽车的期望加速度计算公式，如下式所示：



在具体的自动驾驶车辆下的跟车模型中车辆的速度与加速度有了基本的模型界定；
S23：将整体混合交通流分解成为n股具备相同车头时距理论性稳定跟随的交通流，则有：



式中，为标准车头时距；
wn为单股车流比例系数；
而在标准流中，车头间距可拆解为：



代入上述公式，进行相应变换，计算得到整体数股交通流综合流量为：



根据推论中的换道理论模型，推导出整体的道路承载能力表示为：





4.根据权利要求3所述的自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，在S21步骤中，构建智能驾驶员跟驰模型以优化车辆的跟驰模型，智能驾驶员跟驰模型表达式如下：






其中：v0为理想驾驶速度；
δ为相关系数

为期望间距；
S0为静止安全距离；
T为安全时间间隔；
a为起步加速度；
b为舒适减速度。


5.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，在S4步骤中，采用ADC模型进行构建混合交通运行综合效能层；其中，D层为属性转移单元，A层为主要能力单元，E层为效能计算结果单元，模型的控制方式依靠层状结构。


6.根据权利要求5所述的自动驾驶汽车参与下的混合交通系统效能评估方法，其特征在于，S4步骤包括以下步骤：
S41：下层模型单元P框架采用效能影响控制模型，P框架与上层整体效能值满足泛函关系条件，其中对应表...

【专利技术属性】
技术研发人员：苑林，施磊，陈海建，
申请(专利权)人：中汽研汽车试验场股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32