一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统技术方案

本发明专利技术涉及一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，属于交通信息化领域。系统发明专利技术分为三部分：车间力场分析子系统、车车协同关系分析子系统和多车协同规划决策制定子系统。针对传统力场处理动态环境存在建模效果差的问题，设计一种考虑车速的势场模型，考虑基于距离关系的车间作用力和车速变化过程中的相互作用力，提高在动态环境下车群之间相互作用力的建模准确度。在单车处理中设计优先级算法，针对多车情况设计三种协同方案。本发明专利技术充分利用路端智能路侧感知与V2X通信技术获取交通实时数据，将数据处理主要集中在路侧高性能计算设备中，并对路侧多车协同决策模型进行优化，可有效提高路口通行效率、减少路口拥堵。拥堵。拥堵。

【技术实现步骤摘要】
一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统


[0001]本专利技术属于交通信息化领域，涉及一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着交通拥堵问题的日益突出和交通安全需求的不断提高，车群协同规划成为智能交通领域的研究热点之一。车群协同规划旨在通过优化车辆的行驶策略，提高道路的运行效率和交通流量的吞吐能力，从而减少交通拥堵，并提供更安全、高效的交通环境。
[0003]目前的研究方法主要集中在以下几个方面：传感器技术、通信技术、交通模型和协同控制策略。这些方法试图通过收集和分析车辆和道路的数据，以实现车群之间的协同行驶和交通拥堵的缓解。然而，这些方法还存在一些重要的研究缺陷。
[0004]首先，目前的研究方法往往忽视了车辆之间的优先级差异性和人工干预的方式对效率的影响。在实际交通中，不同类型的车辆(如紧急车辆、公共交通工具、大中型车辆)具有不同的优先级，需要得到特殊对待。然而，大多数研究方法对所有车辆都采用相同的规则和策略，无法很好地考虑到车辆的个体特性和人类的行为习惯。这导致规划结果可能不够灵活和可靠，无法满足实际交通情况的变化。
[0005]其次，现有的研究方法在车群协同规划中缺乏一个统一的优化框架。车辆之间的行驶策略往往是由各自独立地制定和调整的，无法很好地协调和整合各个车辆的行为。这导致交通流量的效率和吞吐能力无法最大化，存在交通拥堵和延误的问题。
[0006]此外，现有方法在交通信息获取和处理方面也存在一些局限性。虽然传感器技术和通信技术不断发展，可以获取到丰富的交通数据，但如何高效地处理和利用这些数据仍然是一个挑战。目前的研究方法往往只考虑静态的交通模型和历史数据，缺乏对动态交通情况和实时数据的充分利用。这限制了研究方法的适应性和响应性，使得交通系统无法及时应对复杂的交通环境和突发状况。
[0007]因此，为了解决多车协同上的不足以及车路协同的需要，提供安全高效的多车协同决策服务，保障出行安全和推进协同发展，需要一种联合车辆优先级和群体智能的单向多车道车群协同规划方法，为车联网下智慧交通场景下提供安全可靠的多车协同驾驶方案，从而实现车路协同以及后续的无人驾驶。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统。
[0009]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，该系统包括车间力场分析子系统、车车协同关系分析子系统和多车协同规划决策制定子系统。
[0011]其中，基于车间力场分析子系统分析车辆之间的关系，根据位置和速度变化构建车辆间虚拟作用力场；
[0012]车车协同关系分析子系统采用人工鱼群算法进行多车协同规划，在鱼群的搜索过程中通过车辆之间的势力场关系计算个体间的相互吸引力和排斥力来模拟鱼群行为；在人工鱼群算法中考虑不同车辆种类的特异性来进行迭代计算，得到最优结果；
[0013]多车协同规划决策制定子系统结合鱼群算法得到的结果并根据交通道路常见的情形，设计了车辆队形控制、车辆避障控制和车辆队形变换控制三种多车协同规划决策方案。
[0014]可选的，所述车间力场分析子系统从RSU中获取车辆信息，包含车辆和障碍物的位置、速度和加速度信息，提取车辆信息，为车群设置虚拟势力场，根据车辆间的位置信息和速度信息进行力场建模，得到车辆之间的相对作用力关系；其中，引力场公式为：式中K
a
、K
av
为位置增益系数和速度增益系数，q、v为个体的当前位置和速度，q
g
、v
g
为目标点的位置和速度，由此计算出引力为：F
a
＝
‑
grad|U
a
(q)|＝
‑
K
a
|q
‑
q
g
|
‑
K
av
|v
‑
vg|；斥力场为：式中K
r
、K
rv
为位置增益系数和速度增益系数，ρ(q，q
g
)为个体与障碍物的距离，ρ0为斥力势场的影响距离，计算出斥力为：
[0015]可选的，在人工鱼群的搜索过程中使用所述车间力场分析子系统得到的公式计算个体间的相互吸引力和排斥力来模拟鱼群行为，同时在计算每条鱼的适应度评估时，根据不同车辆的种类对鱼群做特异化处理，具体为：在计算每条鱼的适应度评估时，将不同车辆种类的体积参数纳入计算；同时为提高算法对紧急车辆的响应速度，引入优先级机制，对不同车辆种类的车辆设置高中低三种优先级；车辆体积的引力公式和斥力公式分别为：和其中V表示本车的体积，V
g
表示另一辆车的体积；如果本车体超过一定体积时，两车之间的引力作用变小，同时斥力作用变大；根据车辆对交通拥堵的影响程度和车辆的通行优先级来综合设置优先级，将急救车或警车的紧急车辆设置为高优先级，将公交车辆或学校巴士设置为中优先级，将中型车或卡车危险车辆设置为次中优先级，将普通轿车设置为低优先级来进行处理；最后人工鱼群算法进行多次迭代，得到计算后的最优结果。
[0016]可选的，所述车辆队形控制一方面模仿鱼群模型建立车辆感应区域，分析车辆之间的合力达到平衡状态，并根据势力场公式来调整车辆的运动方向和车辆之间的距离，另一方面基于车头时距公式并结合车辆之间的最佳保持距离得到车辆的最佳保持速度；
[0017]所述车辆避障控制要求车辆之间的相对距离尽量不发生改变，以保证车辆之间的平衡状态；同时将障碍物视为斥力场，在目标车辆与障碍物的作用下，进行垂直方向上的角
度偏移来实现避障效果；
[0018]所述车辆队形变换控制通过进行协同换道实现将三角形车队队形变换为直线队形来保证车群之间的安全；行驶中，车群均匀分布在多个车道上，表现为三角形队形；当遇到障碍物或者为为高优先级车辆避让车道时，通过协同换道来变换车队为直线队形。
[0019]可选的，所述车辆队形控制会后，提出车辆保持控制方案；车辆队形控制先根据引力计算公式和斥力计算公式分别计算两种力的大小，车辆F
a
＝F
r
受力平衡时计算车辆之间的最佳保持距离，然后根据车头间距公式计算公式S＝T
h
*v来计算车辆的最佳保持速度；式中S为两车头部纵向的距离，v为车辆实时速度，T
h
为车头时距，是指在同一车道上行驶的车辆队列中，两连续车辆车头端部通过某一断面时间间隔；当车队不受外力作用仅在内部作用力的情况下实现车辆队形保持。
[0020]可选的，所述车辆避障控制中，为保证车队内的受力平衡，要求保持车辆与附近车辆的车群基于距离和速度的合力抵消为零，同时将障碍物视为斥力场，根据车辆与障碍物之间的距离来计算斥力及车辆的避障转动角度；本车为避障就会向内侧车道移动，从而使得车辆之间的距离变小，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，其特征在于：该系统包括车间力场分析子系统、车车协同关系分析子系统和多车协同规划决策制定子系统。其中，基于车间力场分析子系统分析车辆之间的关系，根据位置和速度变化构建车辆间虚拟作用力场；车车协同关系分析子系统采用人工鱼群算法进行多车协同规划，在鱼群的搜索过程中通过车辆之间的势力场关系计算个体间的相互吸引力和排斥力来模拟鱼群行为；在人工鱼群算法中考虑不同车辆种类的特异性来进行迭代计算，得到最优结果；多车协同规划决策制定子系统结合鱼群算法得到的结果并根据交通道路常见的情形，设计了车辆队形控制、车辆避障控制和车辆队形变换控制三种多车协同规划决策方案。2.根据权利要求1所述的一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，其特征在于：所述车间力场分析子系统从RSU中获取车辆信息，包含车辆和障碍物的位置、速度和加速度信息，提取车辆信息，为车群设置虚拟势力场，根据车辆间的位置信息和速度信息进行力场建模，得到车辆之间的相对作用力关系；其中，引力场公式为：式中K
a
、K
av
为位置增益系数和速度增益系数，q、v为个体的当前位置和速度，q
g
、v
g
为目标点的位置和速度，由此计算出引力为：F
a
＝
‑
grad|U
a
(q)|＝
‑
K
a
|q
‑
q
g
|
‑
K
av
|v
‑
v
g
|；斥力场为：式中K
r
、K
rv
为位置增益系数和速度增益系数，ρ(q，q
g
)为个体与障碍物的距离，ρ0为斥力势场的影响距离，计算出斥力为：3.根据权利要求1所述的一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，其特征在于：在人工鱼群的搜索过程中使用所述车间力场分析子系统得到的公式计算个体间的相互吸引力和排斥力来模拟鱼群行为，同时在计算每条鱼的适应度评估时，根据不同车辆的种类对鱼群做特异化处理，具体为：在计算每条鱼的适应度评估时，将不同车辆种类的体积参数纳入计算；同时为提高算法对紧急车辆的响应速度，引入优先级机制，对不同车辆种类的车辆设置高中低三种优先级；车辆体积的引力公式和斥力公式分别为：和其中V表示本车的体积，V
g
表示另一辆车的体积；如果本车体超过一定体积时，两车之间的引力作用变小，同时斥力作用变大；根据车辆对交通拥堵的影响程度和车辆的通行优先级来综合设置优先级，将急救车或警车的紧急车辆设置为高优先级，将公交车辆或学校巴士设置为中优先级，将中型车或卡车危险车辆设置为次中优先级，将普通轿车设置为低优先级来进行处理；最后人工鱼群算法进行多次迭代，得到计算后的最优结果。4.根据权利要求1所述的一种联合车辆优先级和人工鱼群的多车协同决策系统，其特征在于：所述车辆队形控制一方面模仿鱼群模型建...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋建春，余浩，曾素华，罗小龙，王章琦，冷松涛，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：