申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2021-02-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113011634B

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06Q50/40;G16Y10/40;G16Y20/10;G16Y20/20;G16Y40/35

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.07.09#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于分布式最优控制的智能网联车匝道合并方法，以最小化各智能车的通行时间和能耗为目标，解决了一种从不同道路到匝道合并点的最优控制问题。首先基于合并约束和安全约束，得到了单个智能车的最优轨迹，随后扩展到多匝道合并段的车辆协调。本发明提出了两阶段优化策略，即先对控制区域内的所有车辆进行上层排序，再根据排序计算车辆的下层输入。最后通过SUMO和Python的协同仿真验证该方法的有效性。结果表明，与传统的车辆相比，最优控制下的车辆的油耗和行驶时间都得到了显著的降低，该发明为以后分布式最优控制提高交通效率奠定了基础。

主权项：1.一种基于分布式最优控制的智能网联车匝道合并方法，其特征在于：该方法由五部分组成：第一、以智能网联车为研究对象，建立智能网联车模型和约束条件；第二、采用虚拟映射的方法获取车辆信息，将不同车道的智能车映射到同一车道，形成虚拟跟随；第三、对智能网联车构建智能车驾驶的目标函数和哈密顿函数，建立智能车的分布式框架；第四、实现智能网联车在单入口匝道合并区的协调；第五、实现智能网联车在多入口匝道合并路段的协调；所述的智能网联车的目标函数为如下式所示的形式： 其中β是权重系数；针对给定的目标函数，构造了具有状态约束、控制约束和安全约束的哈密顿函数如下式所示的形式： 其中分别为速度和加速度的状态变量；由欧拉-拉格朗日方程及必要条件推得关系式如下式所示的形式: 所述智能车在单入口匝道合并区的行驶模式如下：a.无约束模式:如果智能车根据的三个约束：安全、状态和控制条件约束，均处于未激活状态，即拉格朗日乘子则由上述欧拉-拉格朗日方程求得下式： 由此得到以下最优解: 其中，为求解的车辆加速度，ai和bi为积分常数，分别为速度和加速度的状态变量；由于终端时间不固定并且边界条件L为控制区域内车辆的长度，求得横截条件为: 其中为车辆i在终点时刻速度的状态变量，为车辆i在终点时刻的哈密顿函数；根据初始条件终端条件横截条件求解非线性方程，得到积分常数ai,bi和代入得到无约束最优轨迹；b.安全模式:智能车根据安全约束条件处于激活状态，即在某个时刻t1车辆没有满足安全约束，为避免冲突，需重新规划一个满足约束的车辆轨迹，根据欧拉-拉格朗日方程得到以下最优解： 其中为求解的车辆i的加速度，gi和hi为积分常数；车辆i需要始终满足控制区域内的安全约束，在时刻t1附加了一个内部边界条件：Nixit1,vit1＝xit1+φ·vit1-xipt1＝0xit1表示车辆i在时刻t1的位置,xipt1表示车辆ip在时刻t1的位置,vit1表示车辆i在时刻t1的速度；和分别表示内点边界条件左右的时间；推导得： π为常数拉格朗日乘子，vipt1表示车辆ip在时刻t1的速度，在整个控制区域中的状态变量和哈密顿函数Hi跳跃发生在时刻t1，通过智能车进入和离开控制区的初始条件、终点条件、内点条件及其相应连接点求解相应方程，求解最优轨迹；c.合并模式:智能车根据安全合并约束处于激活状态时，车辆需要在合并点满足的安全约束如下式所示： 其中，表示车辆i-1在时刻m的位置,表示车辆i在时刻m的位置,表示车辆i在时刻m的速度；将gt＝0作为求解非线性系统的条件，求解符合合并约束的最优解；基于单入口匝道的合并情况，所述智能车在多入口匝道合并区的行驶模式如下：a.无约束和单一约束激活模式:多入口匝道合并路段的情况下，当车辆服从安全约束、合并约束、控制和状态约束或违反其中一个约束情况下，车辆的驾驶模式与实现智能网联车在单入口匝道合并区的协调完全相同；b.安全合并模式:多入口匝道合并路段的情况下，当智能车的合并约束条件在多个合并段处于激活状态，车辆i，j和车辆i和i-1在前后不同合并段违反合并约束，则通过在前端合并区设置内部约束条件，使i和j满足安全合并约束；通过内部边界条件状态变量和哈密顿函数的关系式如下式所示的形式： 其中为车辆i在第一个合并区终点的时刻，p1为控制区起点到第一个合并区的距离，和分别表示车辆i在第一个合并区终点前后时刻的状态变量；H-和H+分别表示车辆i在第一个合并点时刻前后的哈密顿函数；车辆在合并点处的合并约束如下式所示的形式: 其中ai，bi，ci，gi，hi和qi为积分常数,为车辆ip在第一个合并区终点的时刻,为车辆ip在第二个合并区终点的时刻，为车辆i在第二个合并区终点的时刻，为车辆i在车辆ip到达第一个合并区终点时的速度，为车辆i在车辆ip到达第二个合并区终点时的速度；根据这些条件，求解两条曲线的积分常数，和π0，获得智能网联车的最优轨迹；c.安全和合并安全模式:智能车根据合并约束和安全约束在多个合并段均处于激活状态，那么在行驶过程中违反安全约束和合并约束的地方设置内点约束条件，重新计算满足所有约束条件的最优轨迹，求解过程与安全合并模式相似。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种基于分布式最优控制的智能网联车匝道合并方法

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