[发明专利]一种无人驾驶汽车的交通流量建模方法

权利要求书

1.一种无人驾驶汽车的交通流量建模方法，其特征在于：其步骤如下：

(1)结合研究地日交通流量的数据，进行问题分析假设，分析假设包括：

一、每日交通量发生在高峰旅行时间的比例，基于人们一天的作息时间，假设高峰期的时间和非高峰期的时间，

二、针对于有很多新手司机和一些不遵守交通规则的司机，根据相关调研，进行比例和反应时间的假设，

三、在计算路口交通流量时，提出的每个车道的车辆数，取平均值，

四、本发明中考虑的车辆都是靠右行驶的，符合世界上大部分国家或地区的交通规则，

五、选取的车辆是以标准车当量数来计算；

(2)建立传统交通模型，

一、通过数据采集，计算交通拥堵经验分布函数，然后绘制交通拥堵经验分布函数图，

二、分析影响道路交通通行因素，

三、通过数据采集及计算，绘制平均时期交通流率与交通量关系图和高峰期车道数与平均每车道通行能力图；

(3)建立无人驾驶汽车介入交通模型，

一、结合经典的Gipps模型思想，引入安全距离对NaSch模型进行改进，建立基于安全距离的自动驾驶元胞自动机交通流模型，

二、进行无人驾驶元胞自动机仿真，

三、数据分析，所述数据分析包括驾驶方式混合比例对交通的影响分析和混合比例对交通拥堵的影响分析；

(4)多车协作，

使用重叠结构分解的方法将车队分解为一系列由三辆车组成的子系统，再使用分散式LQ控制方法得到扩展后系统的最优解，最后将扩展系统收缩回原系统，得到原系统的次优控制率；

(5)灵敏度检验，

将无人驾驶汽车的反应时间由0.1s提高到1s进行灵敏度检验。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车的交通流量建模方法，其特征在于：所述建立基于安全距离的自动驾驶元胞自动机交通流模型时进行规格制定：

第一，依据安全距离原理，第n辆车的驾驶员对其前方车辆的最大减速度进行估计，进而确定避免与其前方发生追尾所需保证的安全距离Gap_safe,n，以及行驶的安全速度v_safe,n；

$v_{safe,n}\left(t\right)=-b_n{\mathrm{\τ}}_n+\sqrt{{b_n}^2{{\mathrm{\τ}}_n}^2+b_n\{2\[x_{n+1}\left(t\right)-x_n\left(t\right)-S_{n+1}\]-{\mathrm{\τ}}_n{v}_n\left(t\right)+\frac{v_{n+1}{\left(t\right)}^2}{b_n}\}}$

第二，加速规则

车辆在行驶当中，当第n辆车与其前方车辆之间的车间距大于该车行驶时所需要的安全间距时，即Gap_n＞Gap_safe,n时，为了满足驾驶员对于更高期望速度的行驶，该车则按照如下规则进行加速行驶；

v_n(t)→min(v_n(t)+a_n,V_max,v_safe,n(t),Gap_n)

第三，匀速规则

当第n辆车与其前方车辆之间的车间距与该车行驶时所需要的安全间距相等时，即Gap_n＝Gap_safe,n，在保证车辆安全行驶的情况下，则该车辆不会采取任何加减速措施，保持原速度行驶；

v_n(t)→min(v_n(t),Gap_n)

第四，减速规则

当第n辆车与其前方车辆之间的车间距小于该车行驶时所需要的安全间距时，即Gap_n＜Gap_safe,n时，为了确保安全驾驶则进行减速。若前方车辆静止，即v_n(t)＝0，基于安全性考虑，则采取安全减速的规则进行减速，即保证该车与前方车辆的车间距不得小于0.5m；若前方车辆非静止，即v_n(t)≠0，则采取确定性减速规则进行减速,对应的具体规则如下：

安全减速

v_n(t)→max{min(v_safe,n(t),Gap_n-1),0)

确定性减速

v_n(t)→max{min(v_safe,n(t),Gap_n),0)

第五，随机慢化概率

考虑到驾驶员在行驶过程中存在的驾驶行为的不确定性，在演化规则中引入了随机慢化概率R_p，行驶中的车辆按照随机慢化概率进行速度上的慢化，速度变化遵守式，则按照常规减速度进行减速；

v_n(t)→max(v_n(t)-b_n,0)

第六，位置更新

在速度演化更新规则的基础上，进行车辆位置的更新；

x_n(t)→x_n(t)+v_n(t)

式中：Gap_n为第n辆车与前车n+1的车间距，即Gap_n＝x_n+1(t)-x_n(t)-l_n+1。

3.根据权利要求1所述的一种无人驾驶汽车的交通流量建模方法，其特征在于：所述影响道路交通通行因素包括不利天气因素、静态瓶颈路段和动态瓶颈路段，所述不利天气因素指雨、雪、雾、强风等；所述静态瓶颈路段指隧道、桥梁、长达下坡路段等；所述动态瓶颈路段指大型车、“幽灵堵塞”、交通事故及车辆故障。