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智能网联环境下快速路入口匝道改进协同合流模型

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2023年第5期42卷 92-100页

作者：肖代全康圣洋徐学才申振武袁泉华中科技大学土木与水利工程学院湖北武汉430074 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司广东深圳518057 武汉华科全达交通规划设计咨询有限公司湖北武汉430074 清华大学车辆与运载学院北京100084

为解决城市快速路入口匝道在高峰时段引起的交通拥堵问题,基于智联网技术的协同合流控制及虚拟车队思想,构建了能同时反映车辆协同合流及协同换道的改进协同合流模型;依据Python和VISSIM搭建了仿真平台,选取路网通行效率、入口匝道排队... 详细信息

为解决城市快速路入口匝道在高峰时段引起的交通拥堵问题,基于智联网技术的协同合流控制及虚拟车队思想,构建了能同时反映车辆协同合流及协同换道的改进协同合流模型;依据Python和VISSIM搭建了仿真平台,选取路网通行效率、入口匝道排队长度和指定距离的行程时间等指标对改进协同合流模型的有效性进行了评价;对比分析了无控制、虚拟车队协同合流控制及虚拟车队改进协同合流控制3个场景下路网通行效率的提升效果。结果表明:与无控制相比,虚拟车队改进协同合流控制及虚拟车队协同合流控制场景下,路网平均延误分别降低了65.3%和59.0%,入口区域的通行效率均得到提高,两种控制均能减少高峰期车辆行程时间,而虚拟车队改进协同合流控制的路网通行效率更好。

关键词：交通工程智能网联虚拟车队协同合流通行效率

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高速匝道入口多智能网联车协同合流控制

东南大学学报（自然科学版） 2020年第5期50卷 965-972页

作者：刘畅庄伟超殷国栋黄泽豪刘昊吉东南大学机械工程学院南京210096

为提高高速匝道入口车辆合流安全性与通行效率,减少燃油消耗,提出了面向高速匝道入口的多智能网联车辆最优纵向轨迹规划方法,以实现车辆的协同合流.首先,建立车辆纵向动力学模型,考虑能量效率与乘坐舒适性构造代价函数,构建入口匝道的... 详细信息

为提高高速匝道入口车辆合流安全性与通行效率,减少燃油消耗,提出了面向高速匝道入口的多智能网联车辆最优纵向轨迹规划方法,以实现车辆的协同合流.首先,建立车辆纵向动力学模型,考虑能量效率与乘坐舒适性构造代价函数,构建入口匝道的车辆最优车速控制问题;同时,基于先进先出的合流次序,设计各相邻车辆到达合流点的时刻与时间间隔,实现安全与高效的协同合流.利用庞特里亚金极小值原理求解车辆最优车速控制问题,推导出各车辆纵向速度的最优解析解.仿真结果表明:与无控制自然合流相比,所提出控制方法通行时长缩短41.64%,燃油消耗降低12.25%;与现有基于虚拟队列的控制方法相比,通行时长相差1.67%,燃油消耗降低4.52%.

关键词：智能网联汽车车辆轨迹规划最优控制协同合流

基于博弈论的智能网联车辆匝道合流区协同行驶策略研究

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基于博弈论的智能网联车辆匝道合流区协同行驶策略研究

作者：何豆西南大学

学位级别：硕士

匝道合流区是主道交通流和匝道交通流交汇的特殊路段,承担着交通转移的重要功能,但由于频繁的加减速、不合理的变道以及匝道车辆的强行汇入等行为,使得匝道合流区成为交通突发事故和交通拥堵的高发区,严重影响了通行效率。随着智能网联... 详细信息

匝道合流区是主道交通流和匝道交通流交汇的特殊路段,承担着交通转移的重要功能,但由于频繁的加减速、不合理的变道以及匝道车辆的强行汇入等行为,使得匝道合流区成为交通突发事故和交通拥堵的高发区,严重影响了通行效率。随着智能网联车辆技术的发展,智能网联车辆可基于通信与车辆、道路设施等进行信息交互,为匝道合流区车辆合流提供保障。基于博弈论的匝道合流决策研究在车辆协同行驶领域受到广泛关注,研究工作主要集中在合流序列的确定以及轨迹规划方面。相关研究仍存在一些不足,如:将匝道合流决策和车辆轨迹规划分开研究,对两者的联合研究稍显不足;车辆在每次博弈中只根据当前时刻的其他车辆的策略和状态来制定自己的策略,在某些情况下会出现频繁的加减速,影响乘坐舒适性;匝道合流场景大多局限在主干道为单车道,较少考虑主道为多车道的情况。针对上述问题,论文在现有车辆匝道合流研究的基础上,建立智能网联环境下的车辆匝道合流模型,探讨了基于博弈论的匝道合流区车辆协同行驶策略,旨在行车安全条件下提高匝道合流区的通行效率。首先,提出了一种基于非合作博弈的车辆协同合流模型,将车辆的运动行为引入到博弈论的策略中,在做出决策的同时也能引导车辆的轨迹规划。通过分析车辆之间的博弈关系,定义了车辆协同合流模型的博弈要素及特性,构建了一个包括安全成本、紧迫度成本、机动性成本在内的成本函数,对博弈车辆在采取不同策略组合下的成本进行了量化计算,建立收益矩阵,以成本最小化为目标,利用纳什均衡理论得到车辆在纳什均衡下的合流行为决策。其次,设计了一种适用于高速公路多车道匝道合流区的车辆博弈决策框架,将单车道匝道场景扩展到多车道,并引入预测模块,允许车辆参考未来的状态和其他车辆的行为。在博弈决策框架内,根据实际的驾驶情况确定车辆动力学约束条件,采用模型预测控制方法对目标车辆的行驶状态进行预测,为博弈车辆提供未来的参考状态。针对多车道场景中车辆的合流行为,利用Stackelberg博弈方法分析合流过程中车辆之间的行为交互机制。另外,在基于单车道场景的成本函数中引入与车辆乘坐舒适性相关的决策成本,计算考虑未来多步决策行动的相关成本,最后对基于Stackelberg均衡的优化问题进行求解。最后,以元胞自动机交通流模型为基础,根据所提出的协同合流行驶策略对元胞自动机演化规则进行了改进,对高速公路单车道和多车道匝道合流区的交通特性进行了仿真实验。仿真结果表明:在单车道场景中,相较于先进先出控制策略和无控制跟驰策略这两种传统策略,协同合流行驶策略下的总行程时间分别减少了9.7%和8.3%,同时油耗分别降低了31.49%和12.74%,并与其他基于博弈论的方法进行比较,总行程时间减少1.3%,油耗减少了5.1%;在多车道场景中,与先进先出策略相比,更加高效稳定地完成匝道合流操作,通行时间降低了6.5%。研究结果表明,论文提出的车辆协同合流行驶策略能够保证车辆在安全的情况下完成合流,有助于提升匝道合流区的通行效率。

关键词：智能网联车辆博弈论行为决策协同合流元胞自动机

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高速匝道入口智能网联车辆协同合流控制研究

高速匝道入口智能网联车辆协同合流控制研究

作者：黄泽豪东南大学

学位级别：硕士

本文针对高速公路匝道入口处多智能网联车辆的协同合流问题,以智能网联车辆群体为研究对象,分别开展多车合流轨迹规划,多车合流次序优化,车辆群体纵向队列控制,及多智能网联汽车微缩实验平台搭建等研究工作,着重探讨了高速公路匝道入口... 详细信息

本文针对高速公路匝道入口处多智能网联车辆的协同合流问题,以智能网联车辆群体为研究对象,分别开展多车合流轨迹规划,多车合流次序优化,车辆群体纵向队列控制,及多智能网联汽车微缩实验平台搭建等研究工作,着重探讨了高速公路匝道入口处的多车协同合流规划与控制方法,提高高速公路交通通行效率,降低车辆能量损耗,具体研究内容包括:首先对高速匝道入口处多车合流问题进行建模,遵循恒定距离的几何构型,以合流时间与车辆加速度最小化为目标,构建终端时刻自由,终端状态约束的主/匝道智能网联汽车轨迹优化问题,并利用Hamilton函数解析求解上述波尔扎问题,计算得到每辆智能网联汽车的最优控制规律。其次基于车辆轨迹优化方法,对进入控制区域的主/匝道车辆进行次序调整,设计兼顾能量消耗和交通效率的联合成本函数,通过协同博弈理论优化主/匝道合流次序,实现高效、节能的高速公路匝道入口处多智能网联车辆的协同合流。在完成车辆合流次序优化后,主/匝道智能网联车辆会形成不同的车辆队列,设计基于前车-领航者跟随式通信拓扑结构下的车辆队列分布式线性反馈控制器,并依据队列的内稳定性与队列稳定性的分析,解析得到合理的线性反馈控制增益,实现主/匝道智能网联车辆队列的稳定控制。最后通过搭建智能网联车辆的微缩实验平台来验证相关控制方案,其中智能网联小车搭建涉及车身底盘设计、硬件设计、软件设计等三方面,并实现了高精度定位、复杂路况环境感知、路径规划与两车跟车控制等功能,为未来更加复杂的多车协同控制算法打下了基础。

关键词：智能网联车辆高速匝道入口协同合流轨迹规划次序优化队列控制

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高速公路合流区自动驾驶车辆群体协同控制

高速公路合流区自动驾驶车辆群体协同控制

作者：王如康武汉理工大学

学位级别：硕士

高速公路合流区是高速公路的瓶颈。通常,在高速公路合流区,匝道车辆驶入加速车道进行加速,同时寻找可接受的间隙换道汇入主道。匝道车辆的换道合流操作会引发合流区主线车辆频繁的换道和让行,从而导致主线车辆速度降低。在高流量情况下... 详细信息

高速公路合流区是高速公路的瓶颈。通常,在高速公路合流区,匝道车辆驶入加速车道进行加速,同时寻找可接受的间隙换道汇入主道。匝道车辆的换道合流操作会引发合流区主线车辆频繁的换道和让行,从而导致主线车辆速度降低。在高流量情况下,匝道车辆的换道合流行为甚至会产生交通流振荡,从而导致合流区通行效率降低、燃油消耗增加,甚至追尾碰撞等安全事故。自动驾驶与车路协同技术的发展为车辆精细化协同控制提供了可能。在智能网联环境下可以对高速合流区主线和匝道的自动驾驶车辆进行协同决策,精细控制,从而实现平稳、安全合流的目标,进而提升合流区交通安全以及通行效率。针对合流区车辆合流特性,本文提出了基于组队的协同合流策略。该策略核心在于对合流区车辆进行组队协同控制。一方面,基于车头时距,先将合流区车辆进行分组然后进行最优通行次序求解。另一方面,在得到最优通行次序后,将合流区内主线和匝道两线车道的车辆看作一个特殊的车辆队列系统,利用协同控制算法可以保证车辆队列系统的车间距和车辆速度分别达到期望值。相应地,当匝道车辆行驶到合流点时,主线车道有合适的车间距。与此同时,匝道车辆与主线前车和跟随车速度相同,匝道车辆可以安全平顺的换道汇入主线车道。本文主要研究内容与结论如下:首先,对合流区车辆进行通行次序决策。为减少车辆通行次序可行解空间,从而缩短规划时间,同时保证找到最优解或者足够好的次优解,本文采取基于分组的通行次序决策算法。将车头时距小于给定阈值的车辆组成车辆队列,一个车辆队列看作一辆特殊的智能网联车辆,然后再进行通行次序规划。基于合流区车辆位置物理约束,构建合流区车辆的通行次序可行解空间,利用最优化方法求解得到最优通行次序。为验证基于分组通行次序决策的有效性,结合车辆合流场景实例进行分析,并利用数值分析对基于枚举法的通行次序决策方法以及基于FIFO的通行次序决策方法进行对比分析。结果表明基于分组的通行次序决策算法可以得到近似最优解,且求解速度满足实时性要求。然后,对合流区车辆进行协同控制。为实现平稳安全合流的总体目标,将合流区车辆看作一个特殊的车辆队列系统,结合分布式一致性控制算法,可以实现合流区车辆的协同控制。合流区车辆协同控制目的是在最优化通行次序确定的前提下,通过协同控制合流区车辆,使其形成一个特殊的车辆队列,从而保证匝道车辆到达合流点时,主线车道有合适的车间距以及与主线车道前车和跟随车速度相同。将车辆队列系统看作多智能体系统,从而车辆队列系统的协同控制问题转化为多智能体系统的一致性问题。利用车间通信和车路协同技术,合流区车辆可以获取期望状态和邻近车辆运动状态信息。由此,可以建立车辆队列的通信拓扑结构模型,结合多智能体一致性理论和队列车辆节点动力学,提出了考虑通信延迟的分布式一致性协议,从而可以得到队列车辆的控制输入。通过理论分析得到了在提出的分布式一致性协议下,车辆队列系统实现收敛以及保证弦稳定的条件。最后,结合实例进行了算法验证,仿真结果表明提出的分布式一致性控制算法可以实现车辆队列系统的协同控制。最后,利用真实高速公路合流区车辆轨迹数据,提取了典型合流场景的合流区车辆初始状态信息,利用组队协同控制算法,结合Webots平台,对合流区车辆进行仿真验证实验。仿真结果显示协同控制工况下两辆匝道车辆的合流时间分别减少46.8%、47.9%。另外,利用TTC、TET、TIT作为车辆安全性评价指标来评估该合流场景中车辆纵向安全性。结果显示,车辆协同控制之后,三个评价指标数值均减少。进一步,为了实现对车辆协同控制前后合流区交通流安全与效率进行评估,搭建了基于Webots-SUMO仿真平台。结合真实交通流数据,得到了人工驾驶以及协同控制两种工况下的速度变异系数、交通流密度时空图以及广义平均密度。分析表明,对合流区车辆进行协同控制能够提升合流区交通流安全性,对交通流效率也有提升。

关键词：自动驾驶协同合流通行次序决策分布式一致性控制交通流安全与效率评估

智能网联环境下快速路出入口通行效率提升研究

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智能网联环境下快速路出入口通行效率提升研究

作者：康圣洋华中科技大学

学位级别：硕士

随着城市化进程不断推进,“堵城”已成为大、中城市的代名词,地面交通成为“不可靠”的出行方式,快速路作为中长距离的主要通道和城市组团间的联通纽带,高峰时段常发生拥堵,影响居民出行。智能网联作为未来交通发展的主流方向,是缓解城... 详细信息

随着城市化进程不断推进,“堵城”已成为大、中城市的代名词,地面交通成为“不可靠”的出行方式,快速路作为中长距离的主要通道和城市组团间的联通纽带,高峰时段常发生拥堵,影响居民出行。智能网联作为未来交通发展的主流方向,是缓解城市交通拥堵的新思路。首先,本文分析了快速路出入口成为交通瓶颈的机理;对比介绍了智能网联环境下快速路入口合流控制中的两种经典控制策略、出口匝道上游主线可变限速控制中的两种经典控制策略。其次,针对入口匝道区域通行效率提升进行研究,提出模型所适用的工况,在分析虚拟车队生成和协同换道决策的基础上,构造了涵盖主线内侧车道车辆控制的采用虚拟车队的改进协同合流控制模型。然后,针对出口匝道区域通行效率提升进行研究,提出算法所适用的工况,在梳理马尔科夫决策过程(MDP)的基础上,提出基于强化学习的主线可变限速控制算法,并构造了Q-Learning算法的状态空间、动作空间、奖赏函数,标定了模型参数。最后,利用VISSIM的COM接口和Python搭建的仿真平台,设计入口区域协同合流控制、出口区域主线可变限速控制的实验方案。仿真结果表明:本文构造的模型、经典控制模型相较于无控制情况,入口匝道区域的通行效率均有提高,并且本文构造的模型在经典模型的基础上有所改善;本文采用的算法、基于反馈的算法相较于无控制情况,出口区域通行效率均有提高,并且本文所用算法较基于反馈的算法效果更好。

关键词：通行效率智能网联协同合流强化学习 Q-Learning算法

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匝道合流区智能网联多车协调规划与控制研究

匝道合流区智能网联多车协调规划与控制研究

作者：刘畅东南大学

学位级别：硕士

高速或城市快速路的入口匝道合流区是交通冲突、拥堵与事故的频发路段,多智能网联车协同规划与控制是缓解匝道合流区交通冲突的有效手段。本文针对匝道入口的智能网联汽车协同合流问题开展研究,分别进行多安全约束条件下的多车协调与轨... 详细信息

高速或城市快速路的入口匝道合流区是交通冲突、拥堵与事故的频发路段,多智能网联车协同规划与控制是缓解匝道合流区交通冲突的有效手段。本文针对匝道入口的智能网联汽车协同合流问题开展研究,分别进行多安全约束条件下的多车协调与轨迹规划,合流区车辆通行次序优化,智能网联车辆实车试验平台搭建及多车协同合流实验等研究工作,以期提高匝道合流区的行车安全和通行效率,降低车辆能量损耗,论文主要研究了如下内容:（1）基于极小值原理的智能网联车辆合流运动控制。遵循匝道合流区车辆先进先出的原则,设计基于车联网的多智能网联汽车协同合流分层控制框架,提出合流车辆到达合流点时刻的协调原则以避免车辆冲突。以提升合流区域车辆的燃油经济性和乘坐舒适性为目标,建立初始及终端状态固定的多车协同合流最优控制问题,并基于极小值原理求解匝道合流最优控制问题的解析解。（2）计及车辆动力学的多车安全合流轨迹规划方法。在建立非线性车辆纵向动力学模型后,考虑包含车辆状态、控制输入约束与车间安全距离等协同合流安全约束,构建多安全约束下的多车协同合流控制问题。设计控制李雅普诺夫函数（CLF）,将车辆行驶时间优化问题转换为非线性系统镇定问题;设计控制障碍函数（CBF）,将各安全约束转换为控制输入约束;同时,融合CLF与CBF,构建以最小化通行时长及能量消耗为目标的二次规划问题,实现智能网联汽车轨迹优化的快速求解。（3）基于动态规划的多智能网联车合流次序优化方法。基于智能网联车辆的轨迹优化方法,提出基于二元决策变量的主匝道车辆通道控制与优化方法。以主/匝道的合流车辆数量、当前路权道路为状态量,主/匝道通行权为控制量,合流时长（通行效率）为优化目标,将多车合流次序优化问题构建成混合整数线性优化问题,并采用动态规划实现合流次序优化。同时,上述动态规划算法的时间复杂度为车辆数量的平方,计算效率满足实时计算要求。（4）智能网联车辆试验平台及多车协同实验研究。搭建智能网联汽车的硬件与软件平台,开展基于虚拟车辆的多车协同合流实验;并针对合流完成后的车辆队列稳定性控制问题,在领航车跟随式通信拓扑架构下,进行了多车队列协同驾驶实验。

关键词：智能网联车辆协同合流控制障碍函数动态规划合流次序优化