面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法技术

本申请涉及了一种面向高速公路混合车流的匝道合流边缘云管控方法，包括以下步骤：通过路侧基础设施采集边缘云区域内的混合车流信息并上传至边缘云平台；边缘云平台中的合流控制器根据混合车流信息生成所有的车辆合流策略；合流控制器对所有合流策略进行可行性分析，并以所有车辆通行时间损耗之和为评价指标进行合流策略优选；合流控制器根据损耗最小的合流策略生成每辆车的最优行驶策略，并将所规划的最优轨迹分发给区域内的智能网联汽车，受控车辆根据边缘云的协同决策结果进行合流控制。由此，有效地解决了高速公路平行式匝道场景中的混合车流合流问题，能综合考虑每台车辆的通行时间最优和交通整体通行效率最优，并且算法的实时性较好。算法的实时性较好。算法的实时性较好。

【技术实现步骤摘要】
面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法


[0001]本申请涉及智能网联汽车控制
，特别涉及一种面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法。

技术介绍

[0002]随着智能网联技术的不断发展，高速公路车辆类型逐渐丰富且异质化，其中，包括传统的人类驾驶汽车(Human
‑
drivenVehicle，HDV)和智能网联汽车(IntelligentandConnectedVehicle，ICV)，以及由全智能网联汽车组成的全ICV队列和由智能网联汽车引导人类驾驶车辆所形成的混合队列。而高速公路的场景较为复杂，特别是在匝道合流等场景中，混合车流车间行为存在冲突。如果不对混合车流进行协同管控，将会出现交通通行效率低、车辆安全事故频发等问题。
[0003]相关技术主要解决全网联单车的单点合流问题，仅将汇入问题简化为车辆通行次序的排列问题，然而，并未考虑到未来高速公路可能存在的多种形式混合车流在平行式匝道汇入区进行多点汇入的问题，也较少考虑到主道与匝道车辆的差异性。在合流问题中通常仅以油耗、通行时间作为决策目标，构造复杂的优化问题，缺乏综合考虑车辆行驶效率最优和道路整体通行效率最优的技术方案，同时算法的复杂度也较难满足在边缘云端部署的实时性要求。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法，以解决平行式匝道场景中的异质车流合流控制问题，在保障行驶安全性的前提下，既能保证道路整体效率和车辆行驶效率的综合提升，又能满足算法在边缘云端部署的实时性要求。
[0005]本申请第一方面实施例提供一种面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法，包括以下步骤：
[0006]接收路侧设备发送的边缘云区域内的主道与匝道中的混合车流信息集X，其中，X＝{X
i
}，X
i
为第i辆车的信息，X
i
:{p
i
,v
i
,a
i
,platoon
i
}，其中，p
i
为所述第i辆车的位置，v
i
为所述第i辆车的速度，a
i
为所述第i辆车的加速度，platoon
i
为所述第i辆车所在的队列信息；根据所述混合车流信息集X生成所有的车辆合流策略，形成车辆合流策略集S，其中，由式(1)得到所述所有的车辆合流策略的总数N，其中，所述式(1)为：
[0007][0008]其中，N为所有的车辆合流策略的总数，m为主道中车辆组的数量，r为匝道中车辆组的数量，C为组合运算；
[0009]对所述车辆合流策略集S中的N种合流策略进行可行性分析，并以式(2)得到的所有车辆通行时间损耗之和为评价指标，进行合流策略优选，其中，所述式(2)为：
[0010]J＝α∑
i
t
delay,i
+∑
j
t
delay,j
；
[0011]其中，J为合流策略的评价指标，t
delay,i
为主道车辆的通行时间损耗，t
delay,j
为匝道
车辆的通行时间损耗，α为主道车辆的时间损耗权重因子；
[0012]根据所有车辆通行时间损耗最小J
min
的最佳合流策略s
m
生成所述边缘云区域内单辆车和队列中领航车的最优行驶策略traj
i
，并将所述最优行驶策略发送至所述边缘云区域内的所有车辆，使得所述边缘云区域内的所有车辆根据所述最优行驶策略进行协同合流控制，其中，所述最优行驶策略traj
i
由式(3)得到，所述式(3)为：
[0013]traj
i
＝long_traj
i
∪lat_traj
i
；
[0014]其中，traj
i
为最优行驶策略，long_traj
i
为纵向速度调速策略，lat_traj
i
为匝道车辆的横向换道策略。
[0015]可选地，所述对所述车辆合流策略集S中的N种合流策略进行可行性分析，包括：
[0016]每辆车的通行时间最优调速策略可行，且在预设通行策略下，相邻两车的通行次序可行；
[0017]其中，所述每辆车的通行时间最优调速策略可行为：对于所述每辆车的初始状态{t0,X0:(p0,v0,a0)}，要求所述每辆车的末状态满足v
f
＝v
M
,a
f
＝0，对于末状态p
f
，若状态方程在满足状态量约束v(t)∈[0,v
max
],a(t)∈[a
min
,a
max
]和控制量约束u(t)∈[j
min
,j
max
]时，存在可行控制序列u
*
，判定存在可行调速策略；基于最短时间序列对应的可行调速策略得到所述每辆车通行时间的最优调速策略，其中，v
max
为速度最大值，a
min
为最小加速度，a
max
为最大加速度，j
max
为所述控制量的最大值，j
min
为所述控制量的最小值，控制量u为加加速度。
[0018]可选地，所述通行时间最优调速策略通过极小值原理求解最优控制问题得到，求解方法为：
[0019]由式(4)得到Hamilton函数H[X,u,λ,t]，其中，所述式(4)为：
[0020]H[X,u,λ,t]＝1+λ
T
f(X,u,t)＝1+λ1(t)v(t)+λ2(t)a(t)+λ3(t)u(t)；
[0021]由式(5)得到Lagrange函数其中，所述式(5)为：
[0022][0023]其中，η(t)
T
为松弛因子，g为约束条件，η
1+
、η1‑
、η
2+
、η2‑
均为松弛因子；
[0024]由式(6)得到性能指标其中，所述式(6)为：
[0025][0026]其中，为性能指标，t
f
为终端时刻，为协态；
[0027]对所述性能指标求泛函得到规范方程、边值条件、终端条件和极值条件，其中，所述规范方程为式(7)和式(8)，所述式(7)为：
[0028][0029]所述式(8)为：
[0030][0031]所述边值条件为式(9)，所述式(9)为：
[0032][0033]所述终端条件为式(10)，所述式(10)为：
[0034][0035]所述极值条件为式(11)，所述式(11)为：
[0036]H[X
*
(t),u
*
(t),λ(t),η(t),t]＝min
u(t)∈本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向混合车流的匝道合流边缘云管控方法，其特征在于，包括以下步骤：接收路侧设备发送的边缘云区域内的主道与匝道中的混合车流信息集X，其中，X＝{X
i
)，X
i
为第i辆车的信息，X
i
：{p
i
，v
i
，a
i
，platoon
i
)，其中，p
i
为所述第i辆车的位置，v
i
为所述第i辆车的速度，a
i
为所述第i辆车的加速度，platoon
i
为所述第i辆车所在的队列信息；根据所述混合车流信息集X生成所有的车辆合流策略，形成车辆合流策略集S，其中，由式(1)得到所述所有的车辆合流策略的总数N，其中，所述式(1)为：其中，N为所有的车辆合流策略的总数，m为主道中车辆组的数量，r为匝道中车辆组的数量，C为组合运算；对所述车辆合流策略集S中的N种合流策略进行可行性分析，并以式(2)得到的所有车辆通行时间损耗之和为评价指标，进行合流策略优选，其中，所述式(2)为：J＝α∑
i t
delay，i
+∑
j t
delay，j
；其中，J为合流策略的评价指标，t
delay，i
为主道车辆的通行时间损耗，t
delay，j
为匝道车辆的通行时间损耗，α为主道车辆的时间损耗权重因子；根据所有车辆通行时间损耗最小J
min
的最佳合流策略s
m
生成所述边缘云区域内单辆车和队列中领航车的最优行驶策略traj
i
，并将所述最优行驶策略发送至所述边缘云区域内的所有车辆，使得所述边缘云区域内的所有车辆根据所述最优行驶策略进行协同合流控制，其中，所述最优行驶策略traj
i
由式(3)得到，所述式(3)为：traj
i
＝long_traj
i
∪lat_traj
i
；其中，traj
i
为最优行驶策略，long_traj
i
为纵向速度调速策略，lat_traj
i
为匝道车辆的横向换道策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆合流策略集S中的N种合流策略进行可行性分析，包括：每辆车的通行时间最优调速策略可行，且在预设通行策略下，相邻两车的通行次序可行；其中，所述每辆车的通行时间最优调速策略可行为：对于所述每辆车的初始状态{t0，X0：(p0，v0，a0))，要求所述每辆车的末状态满足v
f
＝v
M
，a
f
＝0，对于末状态p
f
，若状态方程在满足状态量约束v(t)∈[0，v
max
]，a(t)∈[a
min
，a
max
]和控制量约束u(t)∈[j
min
，j
max
]时，存在可行控制序列u
*
，判定存在可行调速策略；基于最短时间序列对应的可行调速策略得到所述每辆车通行时间的最优调速策略，其中，v
max
为速度最大值，a
min
为最小加速度，a
max
为最大加速度，j
max
为所述控制量的最大值，j
min
为所述控制量的最小值，控制量u为加加速度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通行时间最优调速策略通过极小值原理求解最优控...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗禹贡，石佳，李克强，胡耘浩，陈一鹤，李鹏飞，刘畅，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：