车辆引导控制方法技术

本发明专利技术涉及智能交通管理与控制技术领域，尤其涉及一种车辆引导控制方法，包括：通过横向交通流和可变限速引导引入的元胞传输模型，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型；通过车辆引导优化模型，获得控制变量；将控制变量输入预测模型中，获取预测输出，将预测输出输入车辆引导优化模型，循环步骤S2和步骤S3，直至获得各控制周期内的可变限速与换道交通流。考虑将横向交通流与可变限速引导引入的元胞传输模型，实现各元胞间交通流的单步传播预测模型。建立模型预测控制框架，该框架由预测、优化、求解、控制四个阶段组成，并通过在线迭代优化的方式对决策变量加以控制。从而实现在线的车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略。车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略。车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略。

【技术实现步骤摘要】
车辆引导控制方法


[0001]本专利技术涉及智能交通管理与控制
，尤其涉及一种车辆引导控制方法。

技术介绍

[0002]高速公路通行能力下降现象近年来逐步引起专家学者和从业人员的重视，且该现象具有随机性、不确定性的特点。许多学者通过实测数据探究拥堵机理，发现通行能力下降现象的主要原因：(1)上游形成队列，导致交通流密度过大，随着时间流逝而发生拥堵。(2)驾驶员在经过瓶颈区或瓶颈上游附近处频繁的换道行为。(3)不同驾驶员跟驰行为特征。(4)经过事故区看热闹或谨慎远离处理事故的工作人员而导致的速度降低。
[0003]在传统驾驶环境中，通过对交通流基本图(FD)的研究发现，通过可变限速的方法对瓶颈上游车辆的速度进行控制，该方法具有两种方式：(1)通过VSL使交通流在路段保持均一性，此方式一般设置为超过临界速度的速度限制，使交通流速度离差变小，密度略微增加，运行状态相对稳定。但该方法不能有效的抑制或缓解阻塞波。(2)通过VSL设置比临界速度更低的速度限制，从而限制上游进入瓶颈的流量。该方式可以通过设置合理的速度达到瓶颈最佳流出率所对应的密度，进而提高瓶颈的利用效率。基于KW理论，通过VSL降低瓶颈上游速度，以此人为创造一个向前传播的交通波来抵消瓶颈拥堵排队带来的堵塞波，进而在一定时间后消除堵塞波，缓解拥堵现象，但该方法的前提假设建立在基本图理论之上，且需要对交通波进行检测，难以针对实际车路协同环境下的高速公路瓶颈区的车辆引导与控制进行应用。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种车辆引导控制方法，用以解决现有技术中缓解车辆拥堵的控制策略难以对高速公路瓶颈区的车辆进行引导与控制的缺陷，实现得到各控制周期内的可变限速与换道交通流，从而获得在线的车路协同环境下高速公路瓶颈车辆引导策略的效果。
[0005]本专利技术提供一种车辆引导控制方法，包括：
[0006]S1，通过横向交通流和可变限速引导引入的元胞传输模型，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型；
[0007]S2，通过车辆引导优化模型，获得控制变量；
[0008]S3，将控制变量输入预测模型中，获取预测输出，
[0009]S4，将预测输出输入车辆引导优化模型，循环步骤S2和步骤S3，直至获得各控制周期内的可变限速与换道交通流。
[0010]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，还包括：
[0011]S5，建立换道轨迹规划模型；
[0012]S6，通过各控制周期内的可变限速与换道交通流与轨迹规划模型，获得换道结果。
[0013]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，步骤S1包括：
[0014]获得多个元胞之间的换道流的密度和可变限速下的临界密度；
[0015]在元胞输入模型中引入换道流的密度和可变限速下的临界密度，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型。
[0016]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，所述多个元胞之间的换道流的密度为
[0017][0018][0019][0020][0021]其中，为元胞(i,j)以k为目标车道的交通流量，元胞(i,j)至目标车道(i+1,k)的发送能力为最大发送能力S
i,j
与期望换道概率的乘积，R是元胞(i+1,k)的最大接受能力。
[0022]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，所述可变限速下的临界密度
[0023]其中，v
vsl
为路段设置的可变限速值，w是交通波的传播速度，
[0024]ρ
j
是阻塞密度。
[0025]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，所述预测模型为
[0026]元胞发送能力S
i,j
(t)＝min{v
vsl
(t)ρ
i,j
(t),Q
vsl
(t)}；
[0027]元胞接收能力R
i,j
(t)＝min{Q
vsl
(t),w[ρ
j
(t)
‑
ρ
i,j
(t)]}；
[0028]其中，ρ
c
'所对应的流量对于任意元胞(i,j)在任意时刻所对应的速度取值是车流的最大速度。
[0029]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，所述轨迹规划模型为
[0030]其参数矩阵为：
[0031][0032][x
in
x
′
in
x
″
in
x
fin
x
′
fin
x
″
fin
]T
＝T
·
A
T
；
[0033][y
in
y
′
in
y
″
in
y
fin
y
′
fin
y
″
fin
]T
＝T
·
B
T
；
[0034]其中，[x
in
x
′
in
x
″
in
y
in
y
′
in
y
″
in
]为换道时车辆的初始状态，其分别表示为换道前的纵向位置、速度、加速度；[x
fin
x
′
fin
x
″
fin
y
fi
y
′
fin
y
″
fin
]为车辆结束换道后的状态，其分别表示为换道后的纵向位置、速度、加速度；t
in
表示车辆开始换道时刻，t
fin
表示车辆结束换道时刻。
[0035]其中，定义其换道前后的纵向加速度应为：
[0036][0037]其中，η＝1
‑
λ，a
OF
是原车道观测车前车，a
TF
换道后观测车的前车，H为车道宽度，y
lat
为车的纵向位移；
[0038]换道前车辆的状态为
[0039]换道后车辆的状态为
[0040]换道的纵向加速度满足
‑
2.5m/s2<x
″
<2.5m/s2；
[0041]换道的横向加速度满足
‑
2m/s2<y
″
<2m/s2。
[0042]根据本专利技术提供的一种车辆引导控制方法，所述换道轨迹规划模型为
[0043][0044]其中，
[0045]式中，mod()为取余函数，x
bottle
为瓶颈位置，i为元胞所在路段索引，ε本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆引导控制方法，其特征在于：包括：S1，通过横向交通流和可变限速引导引入的元胞传输模型，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型；S2，通过车辆引导优化模型，获得控制变量；S3，将控制变量输入预测模型中，获取预测输出，S4，将预测输出输入车辆引导优化模型，循环步骤S2和步骤S3，直至获得各控制周期内的可变限速与换道交通流。2.根据权利要求1所述的车辆引导控制方法，其特征在于：还包括：S5，建立换道轨迹规划模型；S6，通过各控制周期内的可变限速与换道交通流与轨迹规划模型，获得换道结果。3.根据权利要求1所述的车辆引导控制方法，其特征在于：步骤S1包括：获得多个元胞之间的换道流的密度和可变限速下的临界密度；在元胞输入模型中引入换道流的密度和可变限速下的临界密度，获得各元胞间交通流单步传播的预测模型。4.根据权利要求3所述的车辆引导控制方法，其特征在于：所述多个元胞之间的换道流的密度为的密度为的密度为的密度为其中，为元胞(i,j)以k为目标车道的交通流量，元胞(i,j)至目标车道(i+1,k)的发送能力为最大发送能力S
i,j
与期望换道概率的乘积，R是元胞(i+1,k)的最大接受能力。5.根据权利要求4所述的车辆引导控制方法，其特征在于：所述可变限速下的临界密度其中，v
vsl
为路段设置的可变限速值，w是交通波的传播速度，ρ
j
是阻塞密度。6.根据权利要求5所述的车辆引导控制方法，其特征在于：所述预测模型为元胞发送能力S
i,j
(t)＝min{v
vsl
(t)ρ
i,j
(t),Q
vsl
(t)}；元胞接收能力R
i,j
(t)＝min{Q
vsl
(t),w[ρ
j
(t)
‑
ρ
i,j
(t)]}；其中，ρ
c
'所对应的流量对于任意元胞(i,j)在任意时刻所对应的速
度取值v
max
是车流的最大速度。7.根据权利要求2所述的车辆引导控制方法，其特征在于：所述轨迹规划模型为其参数矩阵为：[x
in x
′
in x
″
in x
fin x
′
fin x
″
fin
]
T
＝T
·
A
T
；[y
in y
′
in y
″
in y
fin y
′
fin y
″
fin
]
T
＝T
·
B
T
；其中，[x
in x
′
in x
″
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【专利技术属性】
技术研发人员：焦朋朋，刘侃，云旭，杨紫煜，白紫秀，林坤，高宇轩，王泽昊，陈越，孙洁，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：