[发明专利]一种使道路通行能力最优的智能车比例获取方法在审
| 申请号: | 201711249661.8 | 申请日: | 2017-12-01 |
| 公开(公告)号: | CN108417026A | 公开(公告)日: | 2018-08-17 |
| 发明(设计)人: | 杨钰潇;李泽瑞;杜晓冬;吕文君 | 申请(专利权)人: | 安徽优思天成智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01 |
| 代理公司: | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人: | 胡剑辉 |
| 地址: | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 道路通行能力 智能车 比例获取 微观 交通运输系统 数值计算模型 交通系统 离散信息 模型基础 现实意义 车辆数 有效地 分层 宏观 建模 拟合 整合 重整 噪音 通行 统计 | ||
1.一种使道路通行能力最优的智能车比例获取方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
步骤S1,对当前平均道路通行能力PACR进行建模;
步骤S2,以步骤S1中的模型为基础,确定智能汽车最低比例;
步骤S3,获取任意路段的最大车辆密度;
步骤S4,对步骤S3中的路段,确定道路通行能力值对应的智能车比例;
步骤S5,计算使道路通行能力最优的智能车比例;
所述步骤S1中对PACR进行建模时,将道路分割为多个局部路段,对各局部路段分别分析再进行整合;在局部路段中,采用重整化方法对PACR建模,把智能车和前面的车组合为一个车队,当所有车都在普通车打头的车队中时,重整化结束;
此时,PACR通过下式描述:
式中,ψ(λ,ρ0)为当前平均道路通行能力PACR,λ为智能车所占比例;ρ0为初始车辆密度;dc为智能车与前车间的距离,由于智能车能连续获知前车状态并立即做出改变,所以它们和前车能保持最小的安全距离ds;v(·)表示车辆的平均速度,是车辆密度的函数,d(·)表示前后两车的距离,是速度的函数,s为车辆长度;
所述步骤S2中,对任意路段计算出所有路段的当前车流量φi0,i=1,2,…,n,求出一个智能汽车比例λ,使所有路段都满足:
φi0≤ψ(λ,ρi)max
此时λ=λ0即为智能汽车最低比例;
所述步骤S3中,在智能车最低比例λ0情况下,对第i个路段求解方程:
φi0=ψ(λ0,ρi0)
解得使该路段达到当前车流量的车辆密度ρi0,两个解中取较大的值,记为该路段的最大车辆密度ρimax;
所述步骤S4中,对第i个路段,令ρi=ρimax,在一系列智能车比例对应的不同当前平均道路通行能力ψi中,找出最大的当前平均道路通行能力ψimax,即道路通行能力值,并记录此时的智能车比例λi;
所述步骤S5中,对所有路段重复步骤S3和步骤S4,得到各路段达到道路通行能力值时的智能车比例λi所构成的序列{λi},i=1,2,…,n,且该序列收敛于一个极限,于是,最优的智能车比例λbest为:
式中,si为第i个路段的长度。
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