申请/专利权人：东南大学

申请日：2021-06-29

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113591269B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

摘要：本发明公开了基于交通仿真的拥堵路段智能网联车辆专用道控制方法，包括：获取路段通行能力、速度、车头时距等基本交通参数及其相关关系，检测道路交通流密度及智能网联车辆渗透率；确定路段拥堵临界条件，判断路段交通状态；调整智能网联车辆专用道布设方案并计算调整专用道布设方案后路段交通密度与智能网联车辆渗透率；根据路段交通密度和智能网联车辆渗透率，对路段交通流运行状态进行仿真；以道路车辆总通行时间最小为优化目标，寻找最优控制参数，确定拥堵路段智能网联车辆专用道布设控制方案。本发明及时调整智能网联车辆专用道，实现道路车辆总通行能力最小，缓解交通拥堵，提升交通系统的运行效率。

主权项：1.基于交通仿真的拥堵路段智能网联车辆专用道控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对于布设有智能网联车辆专用道的路段，获取其基本交通参数，包括路段通行能力、速度和车头时距，检测道路交通流密度和智能网联车辆渗透率；所述路段通行能力包括智能网联车辆专用道通行能力CCAV和混合车道通行能力Cmix；所述速度包括路段智能网联车辆自由流速度vfCAV和人工驾驶车辆自由流速度vfHDV；所述车头时距包括自由流状态下智能网联车辆车头时距hfCAV、人工驾驶车辆车头时距hfHDV、智能网联车辆换道容许车头间距s0CAV以及人工驾驶车辆换道容许车头间距s0HDV；所述道路交通流密度包括智能网联车辆专用道交通流密度ρCAV和混合车道交通流密度ρmix；所述智能网联车辆渗透率为混合车道智能网联车辆所占比例p；步骤2，确定路段拥堵临界条件，判断路段是否处于拥堵状态，若处于拥堵状态，则进入步骤3，否则保持智能网联车辆专用道现有布设方案；步骤3，调整智能网联车辆专用道布设方案，并计算调整智能网联车辆专用道布设方案后路段交通流密度和智能网联车辆渗透率；所述调整智能网联车辆专用道布设方案具体为：对于路段两端，将车辆先经过的一端设为路段起始点即拥堵检测开始处，在距离拥堵检测开始处上游x1米处减少u条智能网联车辆专用道，在距离拥堵检测开始处上游x2米处恢复原有智能网联车辆专用道布设方案，在智能网联车辆专用道布设方案调整区段，即x2-x1米区段，控制p2比例的智能网联车辆换道进入混合车道使得两种车道饱和度相同，其中，u和p2的计算方法为： 其中，VCCAV为智能网联车辆专用道饱和度，VCmix为混合车道饱和度，nmix为调整前混合车道数量，nCAV为调整前智能网联车辆专用道数量；所述计算调整智能网联车辆专用道布设方案后路段交通流密度和智能网联车辆渗透率包括计算减少u条智能网联车辆专用道后各车道交通流密度和智能网联车辆渗透率： 其中，ρ′mix为调整后混合车道交通流密度，ρ′CAV为调整后智能网联车辆专用道交通流密度，p′为调整后混合车道智能网联车辆渗透率；步骤4，根据调整智能网联车辆专用道布设方案后路段交通流密度和智能网联车辆渗透率，对路段交通流运行状态进行仿真；所述对路段交通流运行状态进行仿真包括：使用IDM模型对人工驾驶车辆跟驰行为进行仿真，即使用IDM模型计算人工驾驶车辆加速度，进行迭代更新仿真： 其中，为人工驾驶车辆加速度，a为人工驾驶车辆最大加速度，b为舒适减速度，v为人工驾驶车辆速度，v0为人工驾驶车辆期望加速度，δ为模型参数，s*v,Δv为人工驾驶车辆期望车间距，s为当前车间距，T为车头时距，Δv为与前车速度差；使用智能车辆跟驰模型对智能网联车辆跟驰行为进行仿真： et＝ht-hfCAVvt-s0CAV-l其中，vt+Δt、vt分别为t+Δt、t时刻的智能网联车辆速度，Δt为智能网联车辆更新控制步长，kp、kd为控制系数，et为车头间距误差项，为et的导数，ht为当前车头时距，l为智能网联车辆车长；使用换道模型对人工驾驶车辆换道行为进行仿真，具体为：人工驾驶车辆在换道实施的过程中采用的是刹车减速度的行为，换道是否安全可行由换道所需的减速度是否小于可接受的减速度决定，换道过程遵循能提高驾驶速度和行驶在正确的转向车道上两个行为准则；在智能网联车辆专用道调整起始点至终止点对智能网联车辆换道行为进行仿真，包括在智能网联车辆专用道调整起始点至终止点使用椭圆模型对p2比例的智能网联车辆换道行为进行仿真；步骤5，以路段车辆总通行时间最小为优化目标，寻找最优控制参数，确定拥堵路段智能网联车辆专用道布设控制方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 基于交通仿真的拥堵路段智能网联车辆专用道控制方法

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