一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法技术方案

本发明专利技术涉及一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法，该系统包括依次连接的数据采集模块、决策生成模块和命令执行模块，其中，数据采集模块用于采集路网中网联自动驾驶车辆的轨迹信息，以作为决策生成模块的输入；决策生成模块根据输入的车辆轨迹信息，以多路段协同为目标，决策出能够动态调节路网中各个路段交通瞬时流率的轨迹控制指令；命令执行模块用于将轨迹控制指令对应下发到各个路段上的网联自动驾驶车辆，使网联自动驾驶车辆执行相应轨迹控制命令。与现有技术相比，本发明专利技术能够进行准确实时的流量预测，能够对多中心化控制指令进行及时且精准地执行，针对不同场景下的道路通行能力，能够对交通需求进行精准的轨迹级交通管控。级交通管控。级交通管控。

【技术实现步骤摘要】
一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法


[0001]本专利技术涉及智能交通控制
，尤其是涉及一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法。

技术介绍

[0002]随着城市的发展进步，汽车数量迅猛增长，使得道路交通建设与车辆保有量的矛盾日益突出、交通拥堵现象日益严重。主动交通管理是在实时预测交通条件基础之上的临时交通管理，其在缓解交通拥堵方面发挥着巨大的作用，主动交通管理通过调节交通需求以匹配交通供给，从而降低交通系统供需不匹配程度，进而实现缓解交通拥堵的目标。
[0003]现有的主动交通管理方法主要包括：连续交通测量和对测量数据进行分析；评估道路网络运行状态，对短期交通进行预测，并进行相应控制策略决策。然而，在实际应用过程中，还存在以下问题：一方面很难精确预测交通需求，传统预测需求的方法极大依赖于路段流量达到稳态，也就是说需要在长路段上交通流达到稳态时才可以进行流量预测，且运行条件较为平稳，适用范围较为局限，难以实时准确地进行流量预测；另一方面交通管控的措施很难及时且精准地落实到交通主体上，无法在微观层面上实现行为管控，难以保证管控手段高效的实施。综上，这些缺陷极大程度上降低了主动交通管理的效果，并且很容易对现有交通系统造成严重的负面影响，不利于提升车辆巡航的舒适性以及交通流运行的稳定性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法，基于网联自动驾驶技术，能够对交通需求进行精准的轨迹级交通管控，在控制范围、效率和准确度层面上有效提高交通需求的调控能力。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，包括依次连接的数据采集模块、决策生成模块和命令执行模块，所述数据采集模块用于采集路网中网联自动驾驶车辆的轨迹信息，以作为决策生成模块的输入；
[0006]所述决策生成模块根据输入的车辆轨迹信息，以多路段协同为目标，决策出能够动态调节路网中各个路段交通瞬时流率的轨迹控制指令；
[0007]所述命令执行模块用于将轨迹控制指令对应下发到各个路段上的网联自动驾驶车辆，使网联自动驾驶车辆执行相应轨迹控制命令。
[0008]进一步地，所述决策生成模块包括末尾路段决策器、多个中间路段决策器以及多个多路段协同指令生成器，所述末尾路段决策器针对下游瓶颈路段通行能力，生成末尾路段交通流目标调节流率决策方案，以作为上游中间路段多路段协同指令生成器的协同指令生成依据；
[0009]所述多路段协同指令生成器根据末尾路段交通流率管控的目标，将决策信息从一个路段单元传递到上游临近的路段单元，形成多路段协同指令，该协同指令又是各个中间
路段决策器的决策依据；
[0010]所述中间路段决策器用于管控中间路段单元交通流，以末尾路段交通流率、多路段协同指令和相关路段上车辆信息为依据，形成能够最优化调节中间路段交通流率的决策，从而减少交通运行过程中产生的震荡波动。
[0011]进一步地，所述末尾路段决策器的优化目标包括：车辆巡航过程中的不舒适性、交通流运行过程中状态产生的震荡波动以及交通流率的追踪误差，所述末尾路段决策器的优化目标具体为：
[0012][0013]其中，k和ω分别对应为时间步索引和目标车辆号索引，ω
′
为非目标车辆号索引，K和Ω分别对应为时间步索引集合以及车辆索引集合，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别为车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，q为优化时间域内末尾时刻的预测交通流率，q
t
为目标期望流率，α,β和γ分别对应为车辆巡航过程中不舒适性的目标权重，交通流运行过程中状态所产生震荡波动的目标权重以及交通流率追踪误差的目标权重。
[0014]进一步地，所述中间路段决策器的优化目标包括：车辆巡航过程中的不舒适性以及交通流运行过程中状态产生的震荡波动，所述中间路段决策器的优化目标具体为：
[0015][0016]其中，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别为目标车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，ω
′
为非目标车辆号索引，K和Ω分别对应为时间步索引集合以及车辆索引集合，α和β分别为车辆巡航过程中不舒适性的目标权重以及交通流运行过程中状态所产生震荡波动的目标权重。
[0017]进一步地，所述中间路段决策器的约束条件包括网联自动驾驶车辆运行学约束和车道管理约束；
[0018]所述末尾路段决策器的约束条件包括网联自动驾驶车辆运行学约束、车道管理约束、行驶里程约束以及上游路段通行能力约束。
[0019]进一步地，所述网联自动驾驶车辆运动学约束具体为：
[0020][0021][0022][0023][0024]x
ω
(k)
‑
x
ω
′
(k)
‑
L
ω
≥τ0v
ω
′
(k)+ζ0if x
ω
(k)≥x
ω
′
(k),
[0025][0026][0027][0028][0029][0030](f
ω,ω
′
(k)
‑
1)
·
M≤x
ω
(k)
‑
x
ω
′
(k)≤f
ω,ω
′
(k)
·
M
[0031][0032]其中，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别代表车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，和分别为车辆最小运行速度和车辆最大运行速度，和分别为最大减速度和最大加速度，x
ω
(k)为车辆ω在时间步k时的位置，x
ω
(0)、v
ω
(0)和a
ω
(0)分别是车辆ω在初始时刻的位置、速度和加速度，l
ω
为车辆ω的长度，τ0为安全车辆时距，ζ0为安全车辆间距，f
ω,ω
′
(k)是一个二进制变量指示器，如果目标车辆ω的位置在车辆ω
′
前方，则f
ω,ω
′
(k)＝1，反之，f
ω,ω
′
(k)＝0。
[0033]进一步地，所述网联自动驾驶车辆车道管理约束包括换道可行性约束、车道缩减约束以及车辆驶离路段的边界约束，具体为：
[0034][0035][0036][0037][0038][0039]其中，M为常数，j和j
′
是不同车道编号索引，J是车道编号索引集合，是一个车道选择指示器，如果车辆ω在时间步k处于车道k上，则反之则为0，L
b
是车道缩减区域的位置，J
b
是车道缩减区域所关闭车道的编本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集模块、决策生成模块和命令执行模块，所述数据采集模块用于采集路网中网联自动驾驶车辆的轨迹信息，以作为决策生成模块的输入；所述决策生成模块根据输入的车辆轨迹信息，以多路段协同为目标，决策出能够动态调节路网中各个路段交通瞬时流率的轨迹控制指令；所述命令执行模块用于将轨迹控制指令对应下发到各个路段上的网联自动驾驶车辆，使网联自动驾驶车辆执行相应轨迹控制命令。2.根据权利要求1所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述决策生成模块包括末尾路段决策器、多个中间路段决策器以及多个多路段协同指令生成器，所述末尾路段决策器针对下游瓶颈路段通行能力，生成末尾路段交通流目标调节流率决策方案，以作为上游中间路段多路段协同指令生成器的协同指令生成依据；所述多路段协同指令生成器根据末尾路段交通流率管控的目标，将决策信息从一个路段单元传递到上游临近的路段单元，形成多路段协同指令，该协同指令又是各个中间路段决策器的决策依据；所述中间路段决策器用于管控中间路段单元交通流，以末尾路段交通流率、多路段协同指令和相关路段上车辆信息为依据，形成能够最优化调节中间路段交通流率的决策，从而减少交通运行过程中产生的震荡波动。3.根据权利要求2所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述末尾路段决策器的优化目标包括：车辆巡航过程中的不舒适性、交通流运行过程中状态产生的震荡波动以及交通流率的追踪误差，所述末尾路段决策器的优化目标具体为：其中，k和ω分别对应为时间步索引和目标车辆号索引，ω
′
为非目标车辆号索引，K和Ω分别对应为时间步索引集合以及车辆索引集合，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别为车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，q为优化时间域内末尾时刻的预测交通流率，q
t
为目标期望流率，α,β和γ分别对应为车辆巡航过程中不舒适性的目标权重，交通流运行过程中状态所产生震荡波动的目标权重以及交通流率追踪误差的目标权重。4.根据权利要求2所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述中间路段决策器的优化目标包括：车辆巡航过程中的不舒适性以及交通流运行过程中状态产生的震荡波动，所述中间路段决策器的优化目标具体为：其中，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别为目标车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，ω
′
为非目标车辆号索引，K和Ω分别对应为时间步索引集合以及车辆索引集合，α和β分别为车辆巡航过程中不舒适性的目标权重以及交通流运行过程中状态所产生震荡波动的目标权重。5.根据权利要求2所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述中间路段决策器的约束条件包括网联自动驾驶车辆运行学约束和车道管理约束；所述末尾路段决策器的约束条件包括网联自动驾驶车辆运行学约束、车道管理约束、
行驶里程约束以及上游路段通行能力约束。6.根据权利要求5所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述网联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：联自动驾驶车辆运动学约束具体为：其中，a
ω
(k)和v
ω
(k)分别代表车辆ω在时间步k的瞬时加速度和瞬时速度，和分别为车辆最小运行速度和车辆最大运行速度，和分别为最大减速度和最大加速度，x
ω
(k)为车辆ω在时间步k时的位置，x
ω
(0)、v
ω
(0)和a
ω
(0)分别是车辆ω在初始时刻的位置、速度和加速度，l
ω
为车辆ω的长度，τ0为安全车辆时距，ζ0为安全车辆间距，f
ω,ω
′
(k)是一个二进制变量指示器，如果目标车辆ω的位置在车辆ω
′
前方，则f
ω,ω
′
(k)＝1，反之，f
ω,ω
′
(k)＝0。7.根据权利要求6所述的一种多中心化轨迹级主动交通控制系统，其特征在于，所述网联自动驾驶车辆车道管理约束包括换道可行性约束、车道缩减约束以及车辆驶离路段的边界约束，具体为：界约束，具体为：界约束，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡笳，赖金涛，张振，安连华，熊璐，付暄翔，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：