网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法及其控制系统技术方案

本发明专利技术提供了一种网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法及其控制系统，网联自动驾驶车辆智能体接收集聚指令，选择集聚对象，形成集聚车队，根据集聚车队信息库以及当前相位剩余的绿灯时长，对集聚车队以当前速度是否能够不停车通过预信号停车线进行判断，否则将对集聚车队进行速度诱导策略；当集聚车队通过预信号停车线后，对集聚车队进行速度建议，车辆按照建议速度行驶，配合主信号与预信号的协调配时方案，不停车通过信号交叉口。本发明专利技术能在很大程度上提升道路交通的通行效率和安全性，缓解混行交通流的拥堵状况。缓解混行交通流的拥堵状况。缓解混行交通流的拥堵状况。

【技术实现步骤摘要】
网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法及其控制系统


[0001]本专利技术属于智能交通交叉口通行控制
，具体涉及一种网联自动驾驶车辆混行交 叉口集聚通行方法及其控制系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着自动驾驶技术和车联网技术的不断发展，网联自动驾驶车辆(Connected AndAutonomous Vehicle，CAV)开始涌入道路，在未来很长一段时间内，将会面临CAV与网联 人工驾驶车辆(Connected Human
‑
driven Vehicle，CHV)混行的局面。然而，CHV和CAV 在驾驶行为方面却存在着一些差异，比如，CHV驾驶员易受到情绪等多种因素的干扰，进而 导致一些不规范的驾驶行为出现，甚至造成严重的交通事故；同样，CAV在处理一些复杂的 交通状况时，比如，发生交通事故的交叉口，就很难像人类驾驶员那样做出最合理的驾驶决 策。可以说，在这样的混行交通流中，CHV与CAV相互制约且具有强耦合性。因此，涌现 出许多新的交通问题，特别是如何实现道路交叉口通行效率的提升与安全保障问题。
[0003]道路交叉口作为道路交通网络的重要组成部分，既是各路段交通流汇集、转向和疏散的 节点，又是交通堵塞和事故的多发地。而目前的交叉口通行方法仅适应于CHV，随着CAV 的不断增多，交叉口的通行状况势必会受到CHV、CAV中人与非人的控制差异，而导致冲突 增多、效率下降。
[0004]如何设计合理的CAV混行交叉口集聚通行方法，进而提升城市道路的通行效率是目前亟 待解决的难题。一方面，缺乏合理的CAV混行车流通行控制理论和指导思想；另一方面，现 有交叉口通行控制模型与未来混行交通环境联系不够紧密，无法达到理想的效果。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在不足，本专利技术提供了一种网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方 法及其控制系统，在保证道路交通安全的情况下，可以减少交通延误时间，提升交叉口的通 行效率。
[0006]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
[0007]一种网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，具体为：
[0008]在路段控制区域内，根据混行交通流的状态选定集聚目标网联自动驾驶车辆智能体，且 网联自动驾驶车辆智能体接收集聚指令，目标网联自动驾驶车辆智能体首先选择同方向同车 道前方车辆为集聚对象，并判断是否为网联自动驾驶车辆智能体且满足集聚条件，如果同时 满足，则与前车进行集聚；若不满足，更换集聚对象，继续判断左右相邻车道的前方车辆是 否为网联自动驾驶车辆智能体且满足集聚条件，如果同时满足，则立即换道，并与换道后的 前车进行集聚；若不满足，则选择同方向同车道前方网联人工驾驶车辆为集聚对象，并判断 是否满足集聚条件，若满足，则进行集聚；集聚时，进行速度和位置实时更新，形成集聚车 队；在集聚过程中，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚
车队；
[0009]根据集聚车队信息库以及当前相位剩余的绿灯时长t
e
，对集聚车队 以当前速度是否能够不停车通过预信号停车线进行判断，否则将对集聚车队进行速度诱导策 略；其中R为车辆周围环境信息，k
i
为自身车辆类型，l
j
为车辆所在车道，x
i
为车辆的位置， v
i
为当前车速，n
q
为集聚车队的队长，v0为集聚车队的车速，为集聚车队头车位置，车辆 编号i＝1,2,...n，车道编号j＝1,2,...,u；
[0010]当集聚车队通过预信号停车线后，对集聚车队进行速度建议，车辆按照建议速度行驶， 配合主信号与预信号的协调配时方案，不停车通过信号交叉口。
[0011]上述技术方案中，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚车队，所述p
h
为：
[0012][0013]其中：receive表示驾驶员接受集聚行驶的建议，internal表示影响网联人工驾驶车辆驾驶 员加入集聚车队的内部因素，external表示影响网联人工驾驶车辆驾驶员加入集聚车队的外部 因素。
[0014]上述技术方案中，影响网联人工驾驶车辆智能体加入集聚车队的外部因素 external＝ω1ρ+ω2rate
con
+ω3y+σ，其中参数ω1为交通流密度影响比重，ω2为道路拥堵情况 影响比重，ω3为集聚优势函数影响比重，ω
i
∈[0,1)且ρ为交通流密度；rate
con
为 道路拥堵情况；y为CHV加入集聚车队的优势函数y＝μ1t
delay
+μ2s
queue
+θ，t
delay
为网联人工 驾驶车辆加入集聚车队可减少的延误时间，s
queue
为网联人工驾驶车辆加入集聚车队可减少的 排队长度，μ1为可减少的延误时间的影响比重，μ2为可减少的排队长度的影响比重，μ
i
∈[0,1) 且μ1+μ2＝1；θ、σ均为随机误差；
[0015]当external∈(0,0.3]，网联人工驾驶车辆智能体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建议 等级为初级，提醒驾驶员可以加入集聚车队；当external∈(0.3,0.6]，网联人工驾驶车辆智能 体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建议等级为中级，提醒驾驶员并建议驾驶员加入集聚 车队；当external∈(0.6,1)，网联人工驾驶车辆智能体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建 议等级为高级，提醒驾驶员并强烈建议驾驶员加入集聚车队。
[0016]上述技术方案中，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚车队，影响网联人工 驾驶车辆智能体加入集聚车队的内部因素α
j
表示驾驶员是否接 受集聚建议的主要影响因素，η
j
表示各个影响因素的相对权重，δ表示随机误差。
[0017]上述技术方案中，所述速度和位置实时更新根据如下规则进行：
[0018][0019]其中：表示t+1时刻目标车辆的速度，表示t时刻目标车辆的速度，a表 示网联自动驾驶车辆智能体的常规加速度，v
max
表示路段允许的最大车速，表示t+1 时刻前方车辆的位置，d
gf
表示目标车辆和前方车辆的间距，d
safe
表示最小安全间距，v
safe
表 示路段的安全车速。
[0020]上述技术方案中，目标网联自动驾驶车辆智能体换道前，需判断相邻车道前后车辆的间 距是否满足若相邻车道前后车辆的间距不满足上述条 件时，则目标网联自动驾驶车辆智能体与目标车道的滞后车辆进行协同交叉换道，所述协同 交叉换道的条件为：其中表示t+1时刻目标 车辆所在位置，表示t时刻本车道相邻车道后方车辆位置，表示t+1时刻本 车道相邻车道后方车辆的速度，表示t+1时刻本车道相邻两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，其特征在于：在路段控制区域内，根据混行交通流的状态选定集聚目标网联自动驾驶车辆智能体，且网联自动驾驶车辆智能体接收集聚指令，目标网联自动驾驶车辆智能体首先选择同方向同车道前方车辆为集聚对象，并判断是否为网联自动驾驶车辆智能体且满足集聚条件，如果同时满足，则与前车进行集聚；若不满足，更换集聚对象，继续判断左右相邻车道的前方车辆是否为网联自动驾驶车辆智能体且满足集聚条件，如果同时满足，则立即换道，并与换道后的前车进行集聚；若不满足，则选择同方向同车道前方网联人工驾驶车辆为集聚对象，并判断是否满足集聚条件，若满足，则进行集聚；集聚时，进行速度和位置实时更新，形成集聚车队；在集聚过程中，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚车队；根据集聚车队信息库以及当前相位剩余的绿灯时长t
e
，对集聚车队以当前速度是否能够不停车通过预信号停车线进行判断，否则将对集聚车队进行速度诱导策略；其中R为车辆周围环境信息，k
i
为自身车辆类型，l
j
为车辆所在车道，x
i
为车辆的位置，v
i
为当前车速，n
q
为集聚车队的队长，v0为集聚车队的车速，为集聚车队头车位置，车辆编号i＝1,2,...n，车道编号j＝1,2,...,u；当集聚车队通过预信号停车线后，对集聚车队进行速度建议，车辆按照建议速度行驶，配合主信号与预信号的协调配时方案，不停车通过信号交叉口。2.根据权利要求1所述的网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，其特征在于，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚车队，所述p
h
为：
∝
P(internal,external|receive)P(receive)＝P(external,receive|internal)P(internal)＝P(external|internal)P(receive|internal)P(internal)其中：receive表示驾驶员接受集聚行驶的建议，internal表示影响网联人工驾驶车辆驾驶员加入集聚车队的内部因素，external表示影响网联人工驾驶车辆驾驶员加入集聚车队的外部因素。3.根据权利要求2所述的网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，其特征在于，影响网联人工驾驶车辆智能体加入集聚车队的外部因素external＝ω1ρ+ω2rate
con
+ω3y+σ，其中参数ω1为交通流密度影响比重，ω2为道路拥堵情况影响比重，ω3为集聚优势函数影响比重，ω
i
∈[0,1)且ρ为交通流密度；rate
con
为道路拥堵情况；y为CHV加入集聚车队的优势函数y＝μ1t
delay
+μ2s
queue
+θ，t
delay
为网联人工驾驶车辆加入集聚车队可减少的延误时间，s
queue
为网联人工驾驶车辆加入集聚车队可减少的排队长度；μ1为可减少的延误时间的影响比重，μ2为可减少的排队长度的影响比重，μ
i
∈[0,1)且μ1+μ2＝1；θ、σ均为随机误差；当external∈(0,0.3]，网联人工驾驶车辆智能体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建议等级为初级，提醒驾驶员可以加入集聚车队；当external∈(0.3,0.6]，网联人工驾
驶车辆智能体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建议等级为中级，提醒驾驶员并建议驾驶员加入集聚车队；当external∈(0.6,1)，网联人工驾驶车辆智能体对网联人工驾驶车辆加入集聚车队的建议等级为高级，提醒驾驶员并强烈建议驾驶员加入集聚车队。4.根据权利要求2所述的网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，其特征在于，网联人工驾驶车辆智能体有概率p
h
选择加入集聚车队，影响网联人工驾驶车辆智能体加入集聚车队的内部因素α
j
表示驾驶员是否接受集聚建议的主要影响因素，η
j
表示各个影响因素的相对权重，δ表示随机误差。5.根据权利要求1所述的网联自动驾驶车辆混行交叉口集聚通行方法，其特征在于，所述速度和位置实时更新根据如下规则进行：其中：表示t+1时刻目标车辆的速度，表示t时刻目标车辆的速度，a表示网联自动驾驶车辆智能体的常规加速度，v
max
表示路段允许的最大车速，表示t+1时刻前方车辆的位置，d
gf
表示目标车辆和前方车辆的间距，d
safe
...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁军，李燕青，陈龙，盘朝奉，曹淑超，蔡涛，罗媛，徐永龙，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：