【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能交通，特别涉及一种基于混合交通场景的车辆协同决策方法及装置。
技术介绍
1、交叉路口是城市中的交通流汇聚场景，传统信控路口中的车辆怠速甚至频繁启停带来了交通效率和燃油经济性的下降。智能网联汽车作为车联网技术与自动驾驶技术的载体，为交通环境的改善提供了可能。混合交通研究中，驾驶人驾驶车辆尚未被显式考虑到信号灯-车辆的协同决策控制中，限制了智能网联汽车对交通效率的改善。
2、目前，针对无信号交叉路口环境，现有技术可对全网联条件下的cav(connectedand automated vehicle，智能网联车辆)协同决策方法进行了设计，但仅仅考虑全网联环境下的多车协同，因此无法直接应用到智能网联汽车cav与驾驶人驾驶汽车hdv(human-driven vehicle，人工驾驶车辆)混行的混合交通场景；此外，现有技术还可针对由一辆领航cav与n辆hdv组成“1+n”的混合队列的动力学模型进行了性能分析，进而搭建了混合队列最优控制框架，利用cav的可控模态提升固定配时信号灯交叉路口的整体通行效率。
3、然...
【技术保护点】
1.一种基于混合交通场景的车辆协同决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前交叉路段的全人工驾驶车辆排队时间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述每个混合队列的有向冲突图，以根据所述有向冲突图构建所述每个混合队列的几何拓扑构型的深度优先生成树，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述混合队列收敛时间的计算表达式为：
5.一种基于混合交通场景的车辆协同决策装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合交通场景的车辆协同决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前交叉路段的全人工驾驶车辆排队时间，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述每个混合队列的有向冲突图，以根据所述有向冲突图构建所述每个混合队列的几何拓扑构型的深度优先生成树，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述混合队列收敛时间的计算表达式为：
5.一种基于混合交通场景的车辆协同决策装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈超义，许庆，李克强，王建强，丁驰，蔡孟池，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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