一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统包括信息获取模块和分层控制模块，所述的分层控制模块包括上层控制模块和下层控制模块；信息获取模块用于获取信号灯信息及头车行驶信息，信息获取模块分别和上层控制模块、下层控制模块连接用于将获取的信息传输至上层控制模块和下层控制模块，所述的上层控制模块、下层控制模块之间相互连接。本发明专利技术采用分层式的控制架构，上层控制基于车路协同技术对车辆进行车速优化，控制车辆以最优速度行驶，下层控制根据车辆临界碰撞状态对车辆进行避撞控制，防止前后车追尾事故，达到了提升交叉路口通行效率、减小车队整体能耗的技术效果。术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及网联车辆车路协同控制
，特别是涉及一种基于车路协同环境下上层最优控制下层模型预测控制的车速分层式控制系统及方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，自动驾驶汽车(Autonomous vehicle，AVs)进入人们的视线。谷歌、百度等知名企业纷纷开始自动驾驶汽车的开发。伴随着自动驾驶汽车发展起来的还有V2X(Vehicle to Everything)通信技术。V2X通信是建立成熟的智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)从而解决城市交通问题的技术前提。
[0003]针对基于交通路网信息的车路协同技术，最优控制与调度理论成为解决交叉路口协调控制问题的热门方法。Rios
‑
Torres J(2016)等人提出了一种闭合的解决方案最优化协调网联自动驾驶车辆无停歇地通过合并道路，实现了平稳的交通流量；作者将该问题转化为一个基于简化油耗模型的无约束的最优控制问题，但在车辆快速行驶时该方法具有潜在的局限性。Malikopoulos A A(2018)等人以达到最大吞吐量为目标，设计了一个去中心化的框架来控制网联自动驾驶车辆最优化通过城市无交通信号灯的交叉路口，并在严格安全约束下实现最小燃油消耗
[1]。de Cameos G R(2017)等人基于驾驶员意图利用调度理论设计了一个最优的驾驶员自适应监督系统，用以避免车辆在交叉路口发生碰撞
[2]。与之类似的，Ahn H(2017)等人提出了一种利用车辆当前状态和驾驶员预期输人的监督算法；文中将是否存在输人信号使得车辆可以在没有碰撞的情况下穿过交叉路口的问题，等效转换为一个排程问题，并通过两个混合整数线性规划获得具有量化近似界限的过逼近和欠逼近的解
[3]。de Cameos G R(2017)等人针对交叉路口的交通协调问题，结合最优控制和基于模型的启发式算法提出了一个去中心化的协调方法，以较低的复杂性和可扩展性来权衡最优性
[2]。
[0004]根据当下的研究现状不难看出，目前车辆速度规划研究大多是将单车作为研究对象，忽略了现实道路条件下可能出现的前后车的碰撞，且在避撞模型的研究中由于未考虑前车的可能行进路线及速度，可能会导致潜在的突然加速和制动，增加车辆额外的能量消耗，降低了乘客的舒适性。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的时提出了一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统及方法，以解决现有技术中存在的忽略现实道路条件下可能出现的前后车的碰撞以及在避撞模型的研究中由于未考虑前车的可能行进路线及速度带来的增加车辆额外的能量消耗、降低乘客舒适性的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术的技术方案为：提供一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统，其创新点在于，包括信息获取模块和分层控制模块，所述的分层控制模块包括上层控制模块和下层控制模块；
[0007]信息获取模块用于获取信号灯信息及头车行驶信息，信息获取模块分别和上层控制模块、下层控制模块连接用于将获取的信息传输至上层控制模块和下层控制模块，所述的上层控制模块、下层控制模块之间相互连接。
[0008]进一步的，所述的信息获取模块包括全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC，所述的全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC分别连接下层控制模块和上层控制模块；
[0009]所述的信息获取模块获取的信号灯信息包括信号灯变为红灯时刻、信号灯变为绿灯时刻、信号灯再一次变为红灯时刻；获取的头车行驶信息包括车辆当前速度、车辆当前加速度、车辆收到信号灯控制器发送的第一帧数据时所处的位置、车辆距十字路口的位置、车辆与前车之间的间距；
[0010]信号灯信息通过专用短程通讯技术系统DSRC获取；头车行驶信息通过全球定位系统GPS获取。
[0011]进一步的，所述的上层控制模块采用车速引导决策模型与GPOPS
‑Ⅱ
速度优化单元，所述的车速引导决策模型基于信息获取模块输送过来的信号灯信息数据建立，车速引导决策模型对信号灯信息进行解码处理，再将处理后的数据发送给GPOPS
‑Ⅱ
速度优化单元进行解算，并输出最优速度曲线给下层控制模块。
[0012]进一步的，下层控制模块采用模型预测控制，通过在模型预测控制内设计添加的下层目标函数与下层约束条件计算获得期望控制参数，并在可能发生碰撞事故时输出追尾碰撞预警信号给上层控制模块，强制车速引导决策模型减速引导。
[0013]为达到上述目的，本专利技术的技术方案还包括一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制方法，具体包括以下步骤：
[0014]S1、分别通过信息获取模块的全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC获取头车行驶信息和信号灯信息；
[0015]S2、构建车速引导决策模型，决策车辆运行状态；
[0016]S3、基于步骤S2决策出来的车辆运行状态，在GPOPS
‑Ⅱ
速度优化单元内添加上层目标函数和上层约束条件，并通过GPOPS
‑Ⅱ
速度优化单元计算并向模型预测控制输出当前车辆最优速度曲线；
[0017]S4、模型预测控制基于步骤S3得出的车辆最优速度曲线计算当前车辆临界碰撞状态，并根据当前车辆临界碰撞状态向车速引导决策模型发送预警信号，车速引导决策模型根据预警信号决策车辆运行状态；
[0018]S5、在模型预测控制内设计添加下层目标函数与下层约束条件，以达到车辆按照解算出的最优速度进行行驶的目的，即完成了车路协同环境下网联车队交叉口分层的控制。
[0019]进一步的，所述的步骤S2中当车辆驶近交叉路口时，分为三种情况，分别为：
[0020]网联车维持当前车速继续匀速行驶，可在绿灯窗口期间通过交叉路口；
[0021]网联车辆在当前车速的基础上进行加速，可在绿灯窗口结束前通过交叉路口；
[0022]网联车辆即使加速到最高限速也无法在本轮绿灯窗口期间通过交叉路口，或维持当前车速继续匀速行驶无法在红灯窗口期结束时通过交叉路口，则必须在当前车速的基础上进行减速；
[0023]基于上述三种情况，步骤S2中构建车速引导决策模型，决策车辆运行状态的具体过程为：
[0024]S21、将交通信号灯的黄灯视为红灯，信号灯为绿灯窗口期表示为Phase＝G，信号灯为红灯窗口期表示为Phase＝R，将信号灯时序设为t
r
，t
g
，t
r1
三种，t
r
为信号灯转换成红灯窗口的时刻，t
g
为信号灯转换成绿灯窗口的时刻，t
r1
为信号灯又转换成红灯窗口的时刻，网联车辆起始点设为S
u
，车辆到达点设为S
o
，则车辆到达S
o
的时间为：
[0025][002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统，其特征在于，包括信息获取模块和分层控制模块，所述的分层控制模块包括上层控制模块和下层控制模块；信息获取模块用于获取信号灯信息及头车行驶信息，信息获取模块分别和上层控制模块、下层控制模块连接用于将获取的信息传输至上层控制模块和下层控制模块，所述的上层控制模块、下层控制模块之间相互连接。2.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统，其特征在于，所述的信息获取模块包括全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC，所述的全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC分别连接下层控制模块和上层控制模块；所述的信息获取模块获取的信号灯信息包括信号灯变为红灯时刻、信号灯变为绿灯时刻、信号灯再一次变为红灯时刻；获取的头车行驶信息包括车辆当前速度、车辆当前加速度、车辆收到信号灯控制器发送的第一帧数据时所处的位置、车辆距十字路口的位置、车辆与前车之间的间距；信号灯信息通过专用短程通讯技术系统DSRC获取；头车行驶信息通过全球定位系统GPS获取。3.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统，其特征在于，所述的上层控制模块采用车速引导决策模型与GPOPS
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速度优化单元，所述的车速引导决策模型基于信息获取模块输送过来的信号灯信息数据建立，车速引导决策模型对信号灯信息进行解码处理，再将处理后的数据发送给GPOPS
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速度优化单元进行解算，并输出最优速度曲线给下层控制模块。4.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统，其特征在于，下层控制模块采用模型预测控制，通过在模型预测控制内设计添加的下层目标函数与下层约束条件计算获得期望控制参数，并在可能发生碰撞事故时输出追尾碰撞预警信号给上层控制模块，强制车速引导决策模型减速引导。5.一种基于权利要求1
‑
4所述的车路协同环境下网联车队交叉口分层控制系统的控制方法，具体包括以下步骤：S1、分别通过信息获取模块的全球定位系统GPS和专用短程通讯技术系统DSRC获取头车行驶信息和信号灯信息；S2、构建车速引导决策模型，决策车辆运行状态；S3、基于步骤S2决策出来的车辆运行状态，在GPOPS
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速度优化单元内添加上层目标函数和上层约束条件，并通过GPOPS
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速度优化单元计算并向模型预测控制输出当前车辆最优速度曲线；S4、模型预测控制基于步骤S3得出的车辆最优速度曲线计算当前车辆临界碰撞状态，并根据当前车辆临界碰撞状态向车速引导决策模型发送预警信号，车速引导决策模型根据预警信号决策车辆运行状态；S5、在模型预测控制内设计添加下层目标函数与下层约束条件，以达到车辆按照解算出的最优速度进行行驶的目的，即完成了车路协同环境下网联车队交叉口分层的控制。6.根据权利要求5所述的一种车路协同环境下网联车队交叉口分层控制方法，其特征在于，所述的步骤S2中当车辆驶近交叉路口时，分为三种情况，分别为：网联车维持当前车速继续匀速行驶，可在绿灯窗口期间通过交叉路口；
网联车辆在当前车速的基础上进行加速，可在绿灯窗口结束前通过交叉路口；网联车辆即使加速到最高限速也无法在本轮绿灯窗口期间通过交叉路口，或维持当前车速继续匀速行驶无法在红灯窗口期结束时通过交叉路口，则必须在当前车速的基础上进行减速；基于上述三种情况，步骤S2中构建车速引导决策模型，决策车辆运行状态的具体过程为：S21、将交通信号灯的黄灯视为红灯，信号灯为绿灯窗口期表示为Phase＝G，信号灯为红灯窗口期表示为Phase＝R，将信号灯时序设为t
r
，t
g
，t
r1
三种，t
r
为信号灯转换成红灯窗口的时刻，t
g
为信号灯转换成绿灯窗口的时刻，t
r1
为信号灯又转换成红灯窗口的时刻，网联车辆起始点设为S
u
，车辆到达点设为S
o
，则车辆到达S
o
的时间为：S22、在Phase＝G时会出现两次绿灯窗口，若当前车速可以使网联车在第一次绿灯窗口期时驶过交叉路口，则t
possible
＝[t
l
,t
h
]＝[0,t
r
]，如果网联车辆即使以最大的加速度a
max
进行加速也无法在本次绿灯窗口期时顺利驶过交叉路口，则t
possible
＝[t
r
,t
h
]＝[t
g
,t
r1
]；而在Phase＝R的情况中，通常车辆能够在第二个绿灯窗口期时驶过交叉路口，于是t
possible
＝[t
l
,t
h
]＝[t
g
,t
r
]，解出t
possible
的情况下，速度优化系统结合解算出的车辆到交叉路口处的距离d
int
，得出车速引导决策模型为：由于城市中的一般交叉路口道路都有最高限速v
lim
，则v
possible
＝[v
lo
,v
ho
]∩[0,v
lim
]＝[v
l...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈峥，闫宇飞，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：