一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法，将CACC车队的轨迹规划问题简化为一个经典轨迹规划问题，即给定CACC车辆的初始状态(包括所有车队进入控制区域的时刻、位置、速度和加速度)，以及CACC车队前方距离最近的人工驾驶车辆的预测轨迹，为CACC车辆整体规划兼顾瓶颈效率和轨迹平滑性的轨迹。本发明专利技术在基于前车预测轨迹的情况下，以空间离散化的思路建模，在若干约束条件和目标函数下，通过F

【技术实现步骤摘要】
一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法


[0001]本专利技术属于车辆轨迹规划
，具体涉及一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法的设计。

技术介绍

[0002]高速公路以其快速、安全、舒适等特点和优势，在现代综合交通运输体系中发挥着重要的作用，然而高速公路交通拥堵现象时有发生，特别是在节假日交通需求高峰时期，高速公路交通拥堵导致交通系统通行效率降低、出行时间增加、安全水平下降、环境污染加重等问题。当交通需求较高时，高速公路拥堵一般是从匝道口、隧道、车道数突变等瓶颈路段开始蔓延，车辆从瓶颈处开始累积排队，不断向上游蔓延，甚至导致整条高速公路及周边路网陷入瘫痪。高速公路瓶颈一般可分为移动瓶颈(如刚驶入密度较高的交通流中的低速行驶车辆)和固定瓶颈(出入口匝道、道路施工路段、事件发生路段、车道变窄路段、隧道口等)，其中固定瓶颈导致的高速公路交通拥堵将严重降低高速公路运行效率，提高瓶颈通行效率一直是高速公路管控的重点。然而应对瓶颈问题，至今仍无高效且可行的控制手段，而智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)特别是车路协同技术的发展为解决此问题提供了新的思路。
[0003]智能网联车辆技术在减少交通事故、缓解交通拥堵、提高道路及车辆利用率方面具有巨大潜能，已成为目前智能交通领域的研究热点，也是目前公认的交通科技前沿发展方向。有研究机构预测，到2030年，较高等级的智能网联车辆将进入市场，到2045年，所有的车辆将拥有智能网联功能，而智慧高速是智能网联和车路协同技术的重点建设领域，对提高高速路行车安全和运输效率具有重要意义。其中，协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)技术是目前自动驾驶研发工作所达到的最高层次，基于CACC的自动车编队运行(简称CACC车队)将是公路自动驾驶的主要模式之一。
[0004]在全网联的场景下，可以对CACC车队轨迹进行规划，进而控制CACC车辆轨迹，以达到减少瓶颈处交通振荡、减缓冲击波、提高瓶颈通行效率的目标。因此，在对人工驾驶的网联车进行轨迹预测的基础上对CACC车队的轨迹进行规划控制尤为重要。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为CACC车辆整体规划兼顾瓶颈效率和轨迹平滑性的轨迹，提出了一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法。
[0006]本专利技术的技术方案为：一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S1、采用空间离散化的方式在空间轴上等间距取样，得到CACC车辆到达每个空间离散点的时间向量，并将其作为决策变量。
[0008]S2、根据决策变量建立轨迹规划模型的约束条件和目标函数，得到轨迹规划模型。
[0009]S3、采用F
‑
W算法求解轨迹规划模型，得到CACC车队到达瓶颈点的规划轨迹。
[0010]进一步地，步骤S2中轨迹规划模型的约束条件包括动力学约束、与前车的安全车头时间距离约束、CACC车辆间的车头时间距离约束、初始状态约束和终止状态约束。
[0011]进一步地，动力学约束包括速度约束和加速度约束，速度约束为：
[0012][0013]其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，v
max
表示CACC车辆的最大速度，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数，δ表示离散空间连续两点之间的距离。
[0014]加速度约束为：
[0015][0016]其中a
min
表示CACC车辆的最小加速度，a
max
表示CACC车辆的最大加速度。
[0017]进一步地，与前车的安全车头时间距离约束为：
[0018]t
i
(j)
‑
t
p
(j)≥h
s
i∈C,j＝P
i
,
…
,N
‑1[0019]其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，t
P
(j)表示CACC车队前方人工驾驶车辆到达空间离散点j的时刻，h
s
表示CACC车辆与前方人工驾驶车辆的安全车头时距，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数。
[0020]进一步地，CACC车辆间的车头时间距离约束为：
[0021]t
i
(j)
‑
t
i
‑1(j)>h
m
i∈C,j＝P
i
,
…
,N
‑1[0022]其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，h
m
表示CACC车辆与CACC车辆之间的安全车头时距，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数。
[0023]进一步地，初始状态约束为：
[0024]t
i
(P
i
)＝T
i
,v
i
(P
i
)＝V
i
,i∈C
[0025]其中t
i
(P
i
)表示车辆i到达空间离散点P
i
的时刻，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，T
i
表示车辆i的轨迹，v
i
(P
i
)表示车辆i在空间离散点P
i
的速度，V
i
表示车辆i在轨迹规划时刻的速度，C表示CACC车队集合。
[0026]进一步地，终止状态约束为：
[0027]v
end
‑
μ≤v
i
(N)≤v
end
+μ,i∈C
[0028]其中v
end
表示预测的前方人工驾驶车辆到达瓶颈点时的速度，μ表示速度范围调控阈值，v
i
(N)表示表示车辆i在最后一个空间离散点的速度，N表示空间离散点总数，C表示CACC车队集合。
[0029]进一步地，步骤S2中轨迹规划模型的目标函数为：
[0030]Min A＝αT+βG+γS
[0031][0032][0033][0034]其中A表示目标函数，α,β,γ均为权重系数，T表示CACC车队到达瓶颈点S
B
的时间，t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，n表示CACC车队中的车辆总数，N表示空间离散点总数，C表示CAC本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空间离散化的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用空间离散化的方式在空间轴上等间距取样，得到CACC车辆到达每个空间离散点的时间向量，并将其作为决策变量；S2、根据决策变量建立轨迹规划模型的约束条件和目标函数，得到轨迹规划模型；S3、采用F
‑
W算法求解轨迹规划模型，得到CACC车队到达瓶颈点的规划轨迹。2.根据权利要求1所述的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，所述步骤S2中轨迹规划模型的约束条件包括动力学约束、与前车的安全车头时间距离约束、CACC车辆间的车头时间距离约束、初始状态约束和终止状态约束。3.根据权利要求2所述的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，所述动力学约束包括速度约束和加速度约束，所述速度约束为：其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，v
max
表示CACC车辆的最大速度，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数，δ表示离散空间连续两点之间的距离；所述加速度约束为：其中a
min
表示CACC车辆的最小加速度，a
max
表示CACC车辆的最大加速度。4.根据权利要求2所述的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，所述与前车的安全车头时间距离约束为：t
i
(j)
‑
t
p
(j)≥h
s i∈C,j＝P
i
,
…
,N
‑
1其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，t
P
(j)表示CACC车队前方人工驾驶车辆到达空间离散点j的时刻，h
s
表示CACC车辆与前方人工驾驶车辆的安全车头时距，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数。5.根据权利要求2所述的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，所述CACC车辆间的车头时间距离约束为：t
i
(j)
‑
t
i
‑1(j)>h
m i∈C,j＝P
i
,
…
,N
‑
1其中t
i
(j)表示车辆i到达空间离散点j的时刻，h
m
表示CACC车辆与CACC车辆之间的安全车头时距，C表示CACC车队集合，P
i
表示车辆i在进行轨迹规划时刻所在的空间离散点，N表示空间离散点总数。6.根据权利要求2所述的CACC车队轨迹规划方法，其特征在于，所述初始状态约束为：t
i
(P
i
)＝T
i
,v
i
(P
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钊，刘枫，莫磊，张思遥，于滨，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：