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相邻无信号交叉口车辆协同调度方法研究

控制工程 2024年第6期31卷 1018-1026页

作者：潘志纯侯运锋李清都上海理工大学机器智能研究院上海200093

随着车辆拥堵现象日益严重,如何提高交叉口的通行效率已经得到学术界的广泛关注。为充分地利用交叉口有限的物理空间资源,提出了一种相邻无信号交叉口车辆协同调度方法。首先,将交叉口划分为互不相交的物理空间资源,进而把交叉口车辆通... 详细信息

随着车辆拥堵现象日益严重,如何提高交叉口的通行效率已经得到学术界的广泛关注。为充分地利用交叉口有限的物理空间资源,提出了一种相邻无信号交叉口车辆协同调度方法。首先,将交叉口划分为互不相交的物理空间资源,进而把交叉口车辆通行控制问题转化成资源调度问题。然后,基于Petri网构建了一个交叉口资源调度模型。为了避免车辆相撞,模型要求同一物理空间资源在同一时刻只能被一辆车占用。实验结果表明:到达率较低时,与采用传统信号灯的控制方式相比,无信号控制方式能有效提高通行效率;到达率较高时,交叉口发生拥堵。但与无协同的控制模式相比,相邻交叉口协同控制模式可以更好地缓解拥堵现象。

关键词：无信号交叉口 Petri网智能交通车辆调度

基于强化学习和变换神经网络的无信号交叉口自动驾驶决策研究

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基于强化学习和变换神经网络的无信号交叉口自动驾驶决策研究

作者：于晏浩吉林大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶技术的快速发展,确保自动驾驶车辆在复杂城市环境下的安全与效率成为研究的热点。特别是在无信号交叉口场景,车辆需做出快速准确的决策以避免潜在碰撞,挑战尤为显著。本文提出一种结合深度强化学习(Deep Reinforcement Lear... 详细信息

随着自动驾驶技术的快速发展,确保自动驾驶车辆在复杂城市环境下的安全与效率成为研究的热点。特别是在无信号交叉口场景,车辆需做出快速准确的决策以避免潜在碰撞,挑战尤为显著。本文提出一种结合深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)与生成式预训练变换神经网络(Generative Pretrained Transformer,GPT)的创新方法,旨在提升自动驾驶车辆在此类场景下的决策性能。面对无信号交叉口车辆交汇繁多的复杂情况,本文将该场景下自动驾驶车辆的决策任务抽象成序列建模任务,利用GPT的特点对序列数据深层次理解后,生成最佳策略。为了提高GPT模型对于驾驶决策任务的适应性,改进DRL算法并生成决策数据集对GPT微调;为了降低DRL训练难度同时提高决策数据集的质量,将复杂的无信号交叉口驾驶环境分解成了5个单任务场景进行仿真试验。全文具体内容如下。首先介绍了仿真环境的搭建,包括无信号交叉口场景的特点分析、路径优化以及任务场景分解与测试场景的定义。通过使用CARLA模拟器结合深度学习的Gym框架,构建了模拟实际场景中面对多种复杂的交通状况的无信号交叉口仿真环境。研究中,首先针对无信号交叉口的场景特点设计DRL决策算法。本文分析了强化学习的核心概念、原理与方法分类,进一步的阐述了深度强化学习算法及其在自动驾驶中的应用。通过分析深度强化学习算法中TD3算法的优缺点,针对较大的低估偏差的问题引入softmax函数,并使用PID引导策略初期加快探索。之后设计策略网络与价值网络,并在策略网络中引入了自注意力机制,用于捕捉多交互场景中智能体与环境的长期依赖关系,使策略网络生成动作更精准。最后根据无信号交叉口场景特点设计合适的状态空间、动作空间和奖励函数。然后,本文详细分析了基于变换神经网络的模型,尤其是其在理解复杂场景和增强决策过程中的潜力,提出通过结合这两种技术的优点,探索自动驾驶车辆在无信号交叉口的优化决策方法,并分析了自注意力机制的原理与架构,设计结合到DRL策略网络中。引入Transformer架构,并根据架构中各模块功能与本文的研究任务,选择使用以Transformer解码器为核心的GPT-2作为驾驶决策模型。通过对改进TD3算法的决策采样生成决策数据集,然后对GPT模型进行离线训练以生成最佳策略,提高在研究场景决策任务中的准确性和适用性。最后,通过在仿真环境中进行广泛的试验,本文验证了所提方法的有效性。结果表明,相比DRL方法,基于GPT模型的驾驶决策在无信号交叉口的性能和泛化能力显著提高。此外,基于GPT的自动驾驶决策系统的透明度和可解释性对比DRL算法也有了增强。本文的贡献在于提出了一个有效地结合深度强化学习与生成式预训练变换神经网络的自动驾驶决策框架,为解决自动驾驶车辆在无信号交叉口的决策问题提供了新的视角和技术路径。未来的研究将进一步探讨这一框架在更广泛自动驾驶场景下的应用及优化。

关键词：自动驾驶决策无信号交叉口深度强化学习生成式预训练变换神经网络仿真试验

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无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究进展

汽车技术 2024年第3期 1-16页

作者：凡海金王润民张心睿杨澜长安大学西安710018 同济大学上海201804

为明晰无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究的局限性及发展方向,系统梳理了协作式交叉口碰撞预警(CICW)的研究进展。首先,分类梳理了现有交叉口行车冲突检测方法的优势与不足;其次,总结了不同预警级别、机制和模式的适用性;再次,归纳... 详细信息

为明晰无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究的局限性及发展方向,系统梳理了协作式交叉口碰撞预警(CICW)的研究进展。首先,分类梳理了现有交叉口行车冲突检测方法的优势与不足;其次,总结了不同预警级别、机制和模式的适用性;再次,归纳了CICW有效性及安全性评价指标,对比了仿真、实车以及虚实融合测试的技术特征;然后,分析了驾驶人不确定性与通信不可靠对CICW的影响及优化思路;最后,对CICW的发展方向进行了展望。结果表明:行车风险场模型是解决现有CICW冲突检测方法中综合交通风险、冲突严重程度表征问题的可行方案,但仍需进一步研究适当的环境参数、风险指标及阈值的设定;CICW应用场景下的驾驶人驾驶特征的建模、预测和在线识别,以及CICW预警模式的自适应构建是设计可靠有效CICW应用的可行解决思路;实现对CICW的全方面客观评估,有赖于研究搭建综合评价机制及大规模试验平台;车联网通信不可靠严重影响CICW的有效性,需要进一步研究信道拥塞控制机制与基于通信故障/失效预测的CICW容错机制。

关键词：无信号交叉口协同碰撞预警冲突检测车联网通信行车风险场

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公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术研究应用

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中国高新科技 2024年第6期 35-37页

作者：唐靖宇南京市公路事业发展中心江苏南京210000

农村公路的本质决定了其接入干线公路存在“点多、面广、分布散”的特征。而现状交叉口普遍存在视认性差、视距不足、缺乏接入管理和交通管制、安全设施不完善、交通参与者安全意识相对薄弱、交通行为的盲目性和随意性大等问题,给道路... 详细信息

农村公路的本质决定了其接入干线公路存在“点多、面广、分布散”的特征。而现状交叉口普遍存在视认性差、视距不足、缺乏接入管理和交通管制、安全设施不完善、交通参与者安全意识相对薄弱、交通行为的盲目性和随意性大等问题,给道路交通安全埋下了安全隐患,一直是农村公路交通安全管理中的痛点和难点。近年来,针对农村公路交叉口警示的建设越来越多,管理的投入也越来越大,但很多都是常规的静态警示功能。传统静态防范手段无法感知判断道路交通参与者的运行信息,仅通过静态信息放大的方式往往会给驾驶员带来信息疲劳,无法达到及时提醒的目的。文章通过利用智能感知、计算机等技术,研究开发公路无信号交叉口行人过街主动安全预警技术,对交叉口的人、车进行主动探测、提前预警,提高交叉口的交通安全。

关键词：无信号交叉口行人过街主动安全预警

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无信号交叉口自动驾驶汽车协同驾驶策略研究

交通科技与管理 2024年第4期 8-11页

作者：董玮李岩郭宏伟渠谨黛董良中国一汽集团工程技术部

自动驾驶汽车（AV）的发展和应用成为智慧城市的重要动力来源，交叉口作为城市路网通行能力瓶颈点，对其进行合理的管控是提高城市交通效率的重要途径和手段。文章提出了一种无信号交叉口自动驾驶汽车分布式协同驾驶策略并基于微观交通... 详细信息

自动驾驶汽车（AV）的发展和应用成为智慧城市的重要动力来源，交叉口作为城市路网通行能力瓶颈点，对其进行合理的管控是提高城市交通效率的重要途径和手段。文章提出了一种无信号交叉口自动驾驶汽车分布式协同驾驶策略并基于微观交通仿真软件SUMO和Python语言搭建联合仿真平台，实现对交叉口区域AV协同驾驶策略的生成以及车辆的优化控制。仿真结果表明，文章提出的协同驾驶策略在提高车辆安全性、乘客舒适性的同时降低了交叉口车辆总延误，更好满足了城市智慧出行、绿色出行的要求。

关键词：无信号交叉口自动驾驶汽车协同驾驶策略

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无信号交叉口人车冲突严重程度影响因素分析

中国安全科学学报 2023年第8期33卷 190-197页

作者：张名芳马艳华马勇北方工业大学城市道路智能交通控制技术北京市重点实验室北京100144 长安大学汽车学院陕西西安710064

为提高无信号交叉口通行效率并改善行人过街安全性,利用K-means++算法聚类冲突指标以判定人车冲突严重程度,通过多重共线性检验和皮尔逊相关性分析剔除严重共线性和影响不显著的因素,并进行影响因素强弱程度排序,采用多元有序Logistic... 详细信息

为提高无信号交叉口通行效率并改善行人过街安全性,利用K-means++算法聚类冲突指标以判定人车冲突严重程度,通过多重共线性检验和皮尔逊相关性分析剔除严重共线性和影响不显著的因素,并进行影响因素强弱程度排序,采用多元有序Logistic回归算法,对比分析各显著独立因素对人车冲突严重程度的具体影响。结果表明:以碰撞时间、间隙时间、安全减速度为冲突指标,可将人车冲突严重程度分为严重、一般和轻微冲突;行人特征中,性别、分心行为、等候时间、平均穿越速度以及是否有人陪同对冲突严重程度的影响强弱程度依次减小;车辆特征中,车头时距、行驶意图和车辆类型对冲突严重程度有显著影响。

关键词：无信号交叉口人车冲突严重程度影响因素 K-means++算法多元有序Logistic回归

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无信号交叉口网联车调度与分布式控制策略

计算机应用研究 2022年第11期39卷 3346-3350页

作者：李磊王文格彭景阳湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

针对多车道无信号交叉口,在高交通流量时易发生拥堵的问题,提出了一种适用于交叉口智能网联车(connected automated vehicle,CAV)通行的解决方案,将问题解耦成顺序决策和分布式控制两个问题。而车辆调度是方案中的关键点,对通行效率有... 详细信息

针对多车道无信号交叉口,在高交通流量时易发生拥堵的问题,提出了一种适用于交叉口智能网联车(connected automated vehicle,CAV)通行的解决方案,将问题解耦成顺序决策和分布式控制两个问题。而车辆调度是方案中的关键点,对通行效率有很大的影响,且问题的复杂度是指数级。为解决该问题,提出一种基于队列评价模型的决策方法(queue evaluation spanning tree,QEST),将网联车存到的多个队列模型中,并以通行效率和车辆延迟建立代价函数,以此对队列进行评价,通过不断循环选择最佳的队列,优化车辆在交叉口的通行顺序,有效提升了通行效率。对第二个问题,提出一种分布式控制框架,使得车辆按预定顺序通过交叉口。结果表明,该方案在中高交通流量时能有效提升交叉口的通行效率并降低车辆延迟和能量消耗。

关键词：智能网联车无信号交叉口车辆调度分布式控制模型预测控制

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无信号交叉口智能车速度控制策略研究

无信号交叉口智能车速度控制策略研究

作者：裴文鑫南京林业大学

学位级别：硕士

当接近饱和的车流通过传统无信号灯调度的交叉口时,极易出现车辆通行拥堵,形成交通安全隐患。随着智能汽车技术的日益成熟,为解决车流安全高效通过无信号交叉时的调度和控制提供新的曙光。为了更好的解决车辆安全高效通过无信号交叉口... 详细信息

当接近饱和的车流通过传统无信号灯调度的交叉口时,极易出现车辆通行拥堵,形成交通安全隐患。随着智能汽车技术的日益成熟,为解决车流安全高效通过无信号交叉时的调度和控制提供新的曙光。为了更好的解决车辆安全高效通过无信号交叉口时的调度和控制问题,论文以智能汽车为载体,以车辆高效无碰撞通过无信号交叉口为研究目标,对无信号交叉口智能车速度控制策略进行深入研究,研究内容主要包括四个方面:(1)针对传统无信号交叉口,容易引发交通拥堵现象,导致车辆通行效率降低,本文提出了车联网环境下无信号交叉口的车辆通行速度控制方法。首先制定无信号交叉口车辆基本通行规则,并设计出分区控制的无信号交叉口控制系统。然后采用主路车流间隙优化和次路车流速度引导相结合的方法,通过调整主路车流车速及车头间隙,使次路车以最高车速通过,实现不同交通流的高效、安全交叉通行。最后利用VISSIM软件仿真平台,对比验证了传统驾驶环境与车联网环境下的无信号交叉口车辆在通行能力、平均通过时间方面性能均提升,验证所提出方法的有效性。(2)为避免交叉口内车辆发生碰撞,保证车辆安全快速通行,提出了无信号交叉口车车冲突检测与避让方法。首先采用矩形法对进行车辆简化建模,并构建车辆安全裕度,通过计算冲突时间TTC,对车辆进行冲突检测与判断。然后根据检测出的冲突类型和无信号交叉口的基本通行规则,建立车车冲突避让模型,并提出车车冲突避让策略。最后利用Pre Scan/Simulink联合仿真,对车车冲突检测与避让方法有效性进行验证。(3)为提高无信号交叉口车辆行驶的稳定性,设计了车辆横纵向控制器。首先建立车辆动力学模型及基于魔术公式的轮胎模型,并对轮胎模型进行仿真验证。在此基础上,分别设计车辆横纵向控制器:在车辆纵向控制上,设计了基于模糊PID的控制器,并利用Car Sim/Simulink软件平台,验证纵向控制器的有效性;在车辆横向控制上,设计出基于模型预测控制的控制器,并采用单移线和双移线工况,对控制器有效性进行仿真测试。试验结果表明,所建车辆横纵向控制器有效,能保证车辆在无信号交叉口行驶过程中的稳定性。本文研究的无信号交叉口智能车速度控制策略,可有效提高车辆在无信号交叉口的通行效率,对未来智能车队高效交叉通行也有一定的借鉴作用。

关键词：智能车无信号交叉口速度控制策略车辆动力学控制

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无信号交叉口多车协同驾驶决策和控制研究

无信号交叉口多车协同驾驶决策和控制研究

作者：李磊湖南大学

学位级别：硕士

随着各类交通工具,尤其是汽车数量的上升,当前道路交通系统遇到越来越多的问题,例如交通拥堵、环境污染和资源浪费等问题。面对这些棘手的问题,许多国家都在大力发展智能网联车(Connected Automated Vehicle,CAV)、车路协同、无人驾驶... 详细信息

随着各类交通工具,尤其是汽车数量的上升,当前道路交通系统遇到越来越多的问题,例如交通拥堵、环境污染和资源浪费等问题。面对这些棘手的问题,许多国家都在大力发展智能网联车(Connected Automated Vehicle,CAV)、车路协同、无人驾驶等技术。交叉口作为交通系统中的重要一环,受到了各国学者的关注,特别是无信号交叉口多车协同驾驶问题,需要保证CAV安全、高效地通过交叉口的同时,还要减少CAV的能量消耗和延迟时间。以无信号交叉口为场景,研究CAV的顺序决策和控制策略。首先,选择经典的8车道交叉口作为研究场景,分析该场景的区域分布和CAV之间的冲突关系。综合分析比较了目前主流的车辆决策算法,包括FCFS、图优化和枚举类算法,以及其各自的特点、优缺点、适用场景等。最后分析CAV多车协同控制的技术难点和重点。其次,针对大车流量下CAV顺序决策问题,提出了一种基于队列评价模型的通行顺序决策算法。根据8车道交叉口的特性,建立交叉口队列模型,分析所有车辆组合的有效性,并进行剪枝,降低空间复杂度。再依据最大化通行效率和最小化车辆延迟建立代价函数,高效地决策出合理的通行顺序。最后,通过事前估计和后期测试计算算法的时间复杂度,验证其高效性。然后,针对CAV协同控制问题,提出了一种分布式控制框架,并使用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法进行速度规划。根据CAV通行顺序建立通讯拓扑结构,降低通信负担。建立车辆的运动学模型,基于MPC建立控制器,然后在分布式框架中,各CAV使用该控制器求解加速度,进行滚动优化,实时规划速度,大大减少了计算量。之后通过数值仿真对分布式控制框架和控制器的有效性进行验证。最后,在微缩平台进行多种算法对比实验。搭建微缩平台,构建交叉口实验场景,选择阿克曼小车代替真实车辆,使用WIFI和摄像头实现路测设备的通讯和感知功能。基于ROS系统制定实验方案,并在stage仿真器中进行验证,然后在微缩平台上进行实物实验,实验结果,表明所提出的算法能保证CAV安全、高效地通过交叉口,并有效地优化了通行效率、能量消耗和车辆延迟等性能指标。

关键词：智能网联车无信号交叉口车辆调度分布式控制模型预测控制