基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法技术

本发明专利技术公开了基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，包括：将路网抽象为有向图；根据网联车与非网联车混合交通流的平均饱和车头时距，计算混合交通流的通行能力，并构建混合交通流的路段旅行时间函数；利用混合交通分配模型表征网联车和非网联车在混合交通流下的路径选择行为；利用双层规划模型表征基于可交易电子路票的网联车专用道路设置问题；利用遗传算法与基于对角化的梯度投影算法求解双层规划模型，得到网联车专用道路的设置位置以及各路段的路票收取数量。本发明专利技术将可交易电子路票与网联车专用道路相结合，可提高网联车专用车道的适用性，为智能网联环境下的城市路网交通拥堵分析与管理提供参考依据。路网交通拥堵分析与管理提供参考依据。路网交通拥堵分析与管理提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】
基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法


[0001]本专利技术涉及智能交通
，特别涉及基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法。

技术介绍

[0002]智能网联汽车(以下简称网联车)是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，既具备与路端、云端实时信息交互的联网功能，又具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等自动驾驶功能的新一代汽车。相较于传统的人工驾驶车辆(以下简称非网联车)，网联车对道路环境的感知更精准，对突发情况的响应更迅速、对驾驶行为的控制更稳定。因此各国学者普遍认为，网联车的混入能够改善交通流内在特性，实现道路通行效率、交通安全水平、节能减排效果的全面提升。未来随着信息感知技术、无线通信技术、自动控制技术的日趋成熟，网联车的商业化进程也将逐步推进。因此，可以预见在未来较长一段时间内，道路系统将保持网联车与非网联车混行的交通状态。
[0003]在网联车与非网联车混行条件下，设置网联车专用道路能够将两类车辆分隔开来，消除人工驾驶不确定性的不利影响，充分发挥网联车的优势。然而在网联车混入率较低时设置专用道路会加剧非专用道路上的交通拥堵，导致非网联车的延误水平增加。
[0004]综上，如何对网联车专用道路进行改进，提高网联车专用道路的适用性，更好地利用网联车优势缓解网联车与非网联车混行条件下的交通拥堵问题，为智能交通领域亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：针对以上问题，本专利技术目的是提供一种基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，对网联车专用道路进行改进，以提高网联车专用车道的适用性，为智能网联环境下的城市路网交通拥堵分析与管理提供参考依据。
[0006]技术方案：本专利技术的一种基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1，将路网抽象为有向图；
[0008]步骤2，根据网联车与非网联车混合交通流的平均饱和车头时距，计算混合交通流的通行能力，并构建混合交通流的路段旅行时间函数；
[0009]步骤3，利用混合交通分配模型表征网联车和非网联车在混合交通流下的路径选择行为；
[0010]步骤4，利用双层规划模型表征基于可交易电子路票的网联车专用道路设置问题；
[0011]步骤5，利用遗传算法与基于对角化的梯度投影算法求解双层规划模型，得到网联车专用道路的设置位置以及各路段的路票收取数量。
[0012]进一步，所述步骤1包括：
[0013]将路网中的路段分为设置专用道路的路段与常规路段两类，对于设置专用路段的
路段，网联车无需缴纳电子路票即可通过，非网联车需要缴纳一定数量的电子路票才能通过，对于常规路段，网联车和非网联车均需要缴纳一定数量的电子路票才能通过，且两者需要缴纳的电子路票数量相同；
[0014]将路网中的路段抽象为强连通的有向图G＝(N,A)，其中N表示节点集合，A表示路段集合。
[0015]进一步，所述步骤2包括如下步骤：
[0016]步骤21，计算网联车与非网联车在混合交通流下的平均饱和车头时距ω
mixed
，表达式为：
[0017]ω
mixed
(r
a
)＝r
a
ω
C
+(1
‑
r
a
)ω
H
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0018]式中，C表示网联车用户，H表示非网联车用户，ω
C
和ω
H
分别为网联车和非网联车的饱和车头时距，r
a
为路段a流量的网联车混入率；
[0019]步骤22，利用平均饱和车头时距计算混合交通流的通行能力，表达式为：
[0020][0021]式中，C
a
为路段a的道路通行能力；
[0022]步骤23，利用BPR函数表征路段旅行时间与路段流量关系，表达式为：
[0023][0024]式中，t
a
为路段a上的旅行时间，为路段a在自由流条件下的旅行时间，v
a
为路段a上的交通流量；
[0025]步骤24，将公式(2)带入至公式(3)中，得到考虑网联车混入对通行能力影响的路段旅行时间函数，表达式为：
[0026][0027]式中，和分别为路段a上的网联车和非网联车流量，为和向量形式；和分别为网联车交通流和非网联车交通流的通行能力，满足分别为网联车交通流和非网联车交通流的通行能力，满足
[0028]进一步，所述步骤3包括如下步骤：
[0029]步骤31，将专用道路设置方案表示为(Π,κ,y)，其中Π为初始发放的总路票数，为κ
a
的向量形式，κ
a
为路段a上收取的路票数量，为y
a
的向量形式，y
a
为0
‑
1变量，y
a
＝0表示路段a为专用道路的路段，y
a
＝1表示路段a为常规路段；
[0030]步骤32，确定流量可行集表达式为：
[0031][0032]式中，f
H
和f
C
分别表示，Ω为流量可行集，表达式为：
[0033][0034]式中，为用户类别m在路径r∈R
w
上的流量，为其向量形式，为OD对w之间用户类别m的交通需求，d
w
为OD对w之间的总交通需求，W为路网OD对集合，任意OD对w∈W的路径集合r∈R
w
，所有路径的集合为R，根据路网拓扑结构确定路段
‑
路径关系参数δ
a,r
，其中r∈R
w
,w∈W，δ
a,r
＝1表示路段a属于路径r，δ
a,r
＝0表示路段a不属于路径r，为其矩阵形式，M＝{H,C}表示用户类别集合；
[0035]步骤33，计算网联车用户和非网联车用户在路径r∈R
w
上的出行成本，表达式分别为：
[0036][0037][0038]式中，β
C
和β
H
分别为网联车用户和非网联车用户的旅行时间价值，
p
为单位路票交易价格；
[0039]步骤34，将网联车与非网联车在混合交通流下的路径选择行为利用混合交通分配模型进行表征，表征为以下变分不等式问题：
[0040]求解使得
[0041][0042]式中，θ表征非网联车用户对于出行成本的判断误差。
[0043]进一步，所述步骤4包括：
[0044]将网联车的专用道路设置问题表示为双层规划模型，其中上层目标函数用于计算最小化系统总旅行时间，下层约束条件用于表示路段流量分布(v
H
,v
C
)为问题VIP
f,v
(y本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将路网抽象为有向图；步骤2，根据网联车与非网联车混合交通流的平均饱和车头时距，计算混合交通流的通行能力，并构建混合交通流的路段旅行时间函数；步骤3，利用混合交通分配模型表征网联车和非网联车在混合交通流下的路径选择行为；步骤4，利用双层规划模型表征基于可交易电子路票的网联车专用道路设置问题；步骤5，利用遗传算法与基于对角化的梯度投影算法求解双层规划模型，得到网联车专用道路的设置位置以及各路段的路票收取数量。2.根据权利要求1所述的基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，其特征在于，所述步骤1包括：将路网中的路段分为设置专用道路的路段与常规路段两类，对于设置专用路段的路段，网联车无需缴纳电子路票即可通过，非网联车需要缴纳一定数量的电子路票才能通过，对于常规路段，网联车和非网联车均需要缴纳一定数量的电子路票才能通过，且两者需要缴纳的电子路票数量相同；将路网中的路段抽象为强连通的有向图G＝(N,A)，其中N表示节点集合，A表示路段集合。3.根据权利要求2所述的基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：步骤21，计算网联车与非网联车在混合交通流下的平均饱和车头时距ω
mixed
，表达式为：ω
mixed
(r
a
)＝r
a
ω
C
+(1
‑
r
a
)ω
H
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(1)式中，C表示网联车用户，H表示非网联车用户，ω
C
和ω
H
分别为网联车和非网联车的饱和车头时距，r
a
为路段a流量的网联车混入率；步骤22，利用平均饱和车头时距计算混合交通流的通行能力，表达式为：式中，C
a
为路段a的道路通行能力；步骤23，利用BPR函数表征路段旅行时间与路段流量关系，表达式为：式中，t
a
为路段a上的旅行时间，为路段a在自由流条件下的旅行时间，v
a
为路段a上的交通流量；步骤24，将公式(2)带入至公式(3)中，得到考虑网联车混入对通行能力影响的路段旅行时间函数，表达式为：
式中，和分别为路段a上的网联车和非网联车流量，v
C
,为和向量形式；和分别为网联车交通流和非网联车交通流的通行能力，满足4.根据权利要求3所述的基于可交易电子路票的网联车专用道路设置方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：步骤31，将专用道路设置方案表示为(Π,κ,y)，其中Π为初始发放的总路票数，为κ
a
的向量形式，κ
a
为路段a上收取的路票数量，为y
a
的向量形式，y
a
为0
‑
1变量，y
a
＝0表示路段a为专用道路的路段，y
a
＝1表示路段a为常规路段；步骤32，确定流量可行集表达式为：式中，f
H
和f
C
分别表示，Ω为流量可行集，表达式为：式中，为用户类别m在路径r∈R
w
上的流量，为其向量形式，为OD对w之间用户类别m的交通需求，d
w
为OD对w之间的总交通需求，W为路网OD对集合，任意OD对w∈W的路径集合r∈R
w
，所有路径的集合为R，根据路网拓扑结构确定路段
‑
路径关系参数δ
a,r
，其中r∈R
w
,w∈W，δ
a,r
＝1表示路段a属于路径r，δ
a,r
＝0表示路段a不属于路径r，为其矩阵形式，M＝{H,C}表示用户类别集合；步骤33，计算网联车用户和非网联车用户在路径r∈R
w
上的出行成本，表达式分别为：上的出行成本，表达式分别为：式中，β
C
和β
H
分别为网联车用户和非网联车用户的旅行时间价值，p为单位路票交易价格；步骤34，将网联车与非网联车在混合交通流下的路径选择行为利用混合交通分配模型进行表征，表征为以下变分不等式问题：求解使得
式中，θ表征非网联车用户对于出行成本的判断误...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆建，张放，胡晓健，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：