[发明专利]一种信号交叉口处混合流下网联自动车轨迹优化控制方法

说明书

本发明涉及一种信号交叉口处混合流下网联自动车轨迹优化控制方法，利用移动互联及自动驾驶技术，针对信号交叉口处网联自动车与传统一般车辆混行的场景，创新性提出α′轨迹法预测带有随机性的传统一般车辆的行驶轨迹，并通过建立网联自动车轨迹优化模型以及设计相应的求解算法对网联自动车的轨迹优化设计，使其能够以最大速度光滑顺畅驶入信号交叉口内部，并进一步引导后方跟随车辆形成致密快速的车队顺畅驶入。由于传统一般车辆的驾驶行为具有随机性，为避免设计的网联自动车轨迹失效，网联自动车轨迹将间隔一段时间重新设计。通过不断优化网联自动车的轨迹，降低信号交叉口处的旅行延误和燃油消耗，达到改善当前大城市的交通拥堵现状的目的。

技术领域

本发明涉及道路交通管理技术领域、交通流理论领域以及自动驾驶应用技术领域，尤其涉及信号交叉口处网联自动车的轨迹优化领域，具体涉及一种信号交叉口处混合流场景下考虑传统一般车辆驾驶随机性的网联自动车轨迹优化控制方法。

背景技术

随着经济的迅速发展，城镇化步伐的不断加快，城市人口急剧增长，城市规模不断扩大，导致城市资源和能源消耗呈加剧上升趋势。一些大城市和超大城市由出行机动化产生的交通拥堵问题尤为突出。交通拥堵导致城市经济社会功能衰退，引发城市生存环境持续恶化，进而成为阻碍城市可持续发展的重要制约因素。此外，就城市居民自身而言，日益严重的道路拥堵和由此造成的通勤时间过长、油耗过高、驾驶不舒适等问题，已经严重降低了居民的生活幸福指数，破坏了城市居民对于高效便捷出行的美好愿景。

对于城市交通，道路的交通状态往往受限于城市各个道路瓶颈处的通行能力。例如在信号交叉口处，由于信号灯的缘故，使得车辆抵达信号交叉口时需要遵循红灯停、绿灯行的原则，以此实现不同流向车流的冲突避免。但信号交叉口处车辆频繁的在红灯时刹车减速和在绿灯时加速的驾驶行为，会造成车流的走停波。如图1所示，HDV为传统一般车辆，每一条线代表一条车辆轨迹，400米处为信号交叉口的停止线位置，当信号灯为红灯(黑粗实线表示)时，车辆不得越过停止线驶入信号交叉口内部，当信号灯变为绿灯时(黑粗实线之间的空白时段)，车辆方可自由通行。可以看到，当入流量较大时，走停波会向上游(车辆来流方向，与车辆行驶方向相反)传播，造成严重的车辆排队现象，极大的降低了信号交叉口的通行效率和驾驶舒适性，增加了油耗和尾气排放。

当前，移动互联和自动驾驶技术迅猛发展，不同等级的自动驾驶车辆已实现批量化生产。由于自动驾驶车辆反应时间相对于传统一般车辆更短，并且能够忍受更小的跟车间距，因此可以用于提升道路通行能力。此外，网联自动车还具备高分辨率的雷达探测系统、低延误的无线通讯系统和高可控性的中控系统，因此若能对网联自动车未来的行驶轨迹进行优化设计并通过无线通讯提前发送至其中控系统，使其实现安全、高效、低能耗的驾驶行为，将有望彻底解决城市交通拥堵问题，实现道路交通系统智能、安全、高效和低能耗运行。

现有技术一的技术方案：

基于100％网联自动车场景下的信号交叉口处网联自动车轨迹优化控制。

图3为一个典型信号交叉口问题示意图，在100％网联自动车场景中，研究的重心是如何在车辆通过环形探测器的一瞬间，基于车辆的驶入信息，即驶入时间、驶入速度和驶入位置，对车辆从驶入控制区到驶出的这段行驶轨迹进行优化，从而使得信号交叉口处的通行效率和燃油效率达到最大。

相关的研究思路大致可以分为三种：第一种是依次对每一辆网联自动车的轨迹进行优化，其优化目标为最小化该车辆的运行成本(由油耗决定)和终端成本(由驶出时间和驶出速度决定)；第二种是考虑控制区内所有驶入车辆的系统优化，其优化目标是最小化控制区内所有车辆的总成本，该优化能同时给出所有车辆未来的最优行驶轨迹；第三种介于第一种和第二种之间，将车辆按一定的车辆数组成车队，并通过优化车队头车的轨迹，最小化车队所有车辆的总成本，间接引导车队其他跟随车辆光滑驶入信号交叉口。