智能车路协同交叉口间隙耦合运行控制方法

发布时间：2020-04-24 07:35

【摘要】：随着城市建设进程的不断加快,城市道路网不断扩大,城市交通量不断增加。平面交叉口作为城市路网中交通流汇合、转向、分流的重要节点,是保障道路交通安全和提升道路交通效率的关键所在;但同时由于交叉口处交通量大、冲突点多,其也是交通事故多发地段和交通拥堵主要场所。交叉口对车流疏导的方式根本上是时空间隙的分配,交叉口通行能力的高低受限于其时空间隙的多少,但同时也取决于其时空间隙分配机制的科学性及合理性。传统的交叉口控制模式,即信号控制模式是通过相位禁行的方式来避免相位冲突,是一种以增加道路延误为代价来保证车辆安全的控制模式,其对交叉口时空间隙的利用率并不高。智能车路协同能够通过状态感知、信息交互、分析决策等手段实现对路网元素的控制,为交叉口信号控制提供了车载化、定制化、智能化的可能,为交叉口时空间隙的优化分配提供了技术支撑,能够解决交叉口控制模式发展需求与发展形态不一致、不统一的问题,能够保证车辆安全,同时提高交叉口控制效率。本文基于平面交叉口静态特性、交叉口信号控制特点、不同类型智能车辆主体运动学模型以及智能车路协同系统运行模式,对车辆在交叉口的间隙通行模式进行研究。通过时空间隙动态分配模型评估交叉口的通行能力,通过分析车辆安全运行特点研究影响车辆安全的动态多要素模型构建方法,在此基础上以优化交通流效率为目标,研究渠化可变交叉口的智能车辆平行间隙协调控制方法,并进一步将全智能车场景拓展至智能车CAV(Connected and Autonomous Vehicle)/非智能车HPV(HumanPilot Vehicle)协同运行场景中,提出了混合间隙耦合的交叉口信号协同控制方法,最后建立了智能车路协同仿真测试与验证平台,对论文所提出方法进行效率及安全方面验证分析。基于论文的研究工作,主要取得了以下创新成果:(1)提出了基于时空间隙动态分配模型的交叉口通行能力估计方法,采用间隙分配理论分析了不同交叉口控制方法对车辆通行间隙的分配及优化机制,建立了在间隙饱和分配条件下估计间隙控制最大通行能力的基本思想。提出了基于队列估计(LOOSE,Location Optimization On Sequence Evaluation)和基于预演轨迹(COMPACT,Cooperative Optimization Method for Previous Allocation Comparatively Transforming)的二级间隙优化分配方法,并通过基于预测轨迹的加速度动态调节(ADAPT,Acceleration Dynamically Adjusting based on Predicted Trajectory)模型对车辆速度进行引导,实现了间隙控制最大通行能力的估计,解决了间隙饱和分配条件下交叉口最大通行能力难以估计的问题。(2)提出了与车辆安全相关的多要素动态模型构建及联合仿真运行方法,通过对影响CAV安全运行的定位误差、通信延误等因素运行机制的分析,对影响HPV安全运行的驾驶员反应时间的动态反演,提出了高斯分布定位误差模型、均匀和Rayleigh分布通信延误模型,以及基于车辆非线性分段制动特性的驾驶员反应时间估计方法,实现了定位误差、通信延误、反应时间的联合动态仿真,解决了多误差源运行机理不明确而导致的间隙控制安全度低的问题。(3)提出了渠化可变交叉口的智能车辆平行间隙协调控制方法。采用分段三次 Hermite 插值方法(PCHIP,Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomial)实现对车辆在任意交叉口内运行轨迹的预测,定义了动态的车辆安全时间间隔和车辆间的首次冲突时间(FCT,First Conflicting Time)。在基于时间序列与车辆位置(SPATS,Spatial Position Associating Time Series)方法基础上,通过二级的 FCT策略建立平行间隙模型来计算车辆的目标状态,并通过ADAPT方法对车辆速度进行引导。增加了车辆换道机制实现了通行效率寻优,解决了固定渠化交叉口动态间隙控制方法带来的不均衡车流车辆延误增加的问题。(4)提出了混合间隙耦合的交叉口 CAV/HPV信号协同控制方法,通过分析数据层面信号控制与间隙控制动态耦合可行性,提出了 CAV/HPV间隙协同运行控制过程。在平行间隙控制策略的基础上,建立了基于车辆行为预测和间隙时延控制的HPV间隙选择方法,提高HPV间隙通行的安全性。并基于驾驶员反应时间提出了针对HPV的定制化信号控制方法,解决了间隙控制交叉口因HPV不受控而导致间隙控制失效的问题。在上述研究基础上,论文构建了多层次智能车路协同仿真运行及场景验证环境(Tranario),定义了交叉口和车辆的静态及动态属性,设计并实现了车辆定位误差、通信延误、驾驶员反应时间的协同仿真方法。最后通过多交叉口平行间隙控制场景的仿真验证,一方面通过数值比较说明了智能车路协同条件下间隙控制方法较传统信号控制方法的优势,另一方面也说明了仿真平台对车路协同系统功能测试验证的支持。
【图文】：

车流量,车道,交叉口

逑Ｔ＾ｎｔ＾＾Ｔ逦Ｔ＾ｒ＾Ｍ逦＾邋ｉ邋！邋１邋ｉ邋！邋Ｉ邋＾Ｔ＂＂＂ＴＴｒｆｒ逡逑图２－１道路渠化及相位信息逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｐｈａｓｅ逡逑每条车道的输入为３６０邋ｖｈｃ／ｈ，考虑到右转车道并不存在冲突，因此论文并没逡逑有对右转车道进行分析。论文采用５ｓ时间段内某车道进入交叉口的车辆数（以下逡逑简称“５ｓ车流量”）来分析定时信号控制的运行效率。结果如图２－２所示。逡逑８邋ｐ逦逦逦＇逦邋８邋ｒ逦■逦■逦邋８邋ｒ逦逦逦逦逦邋８「ＶＳｒ—逦逦逦逡逑0邋＾逦逦逦逦逦邋ｏ邋Ｌ逦逦逦逦逦邋ｏ邋Ｌ逦■逦■逦邋0邋Ｌ逦．逦．—逡逑１２０逦１３０逦１４０逦２４０逦２５０逦２６０逦３６０逦３７０逦３８０逦４８０邋４９０邋５００逡逑ｐｈａｓｅ邋４－１逦ｐｈａｓｅ邋４－２逦ｐｈａｓｅ邋４－３逦ｐｈａｓｅ邋４－４逡逑５０逦１００逦１５０逦２００逦２５０逦３００逦３５０逦４００逦４５０逦５００逦５５０逦６００逡逑时间（秒）逡逑图２－２邋５Ｓ车流量逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｔｒａｆｆｉｃ邋ｆｌｏｗ邋ｗｉｔｈｉｎ邋５邋ｓ逡逑仿真时间为６００ｓ，论文对图２－１中相位四由西左转的车辆进行分析，在仿真逡逑过程中，相位四一共获得四次通行权，５ｓ车流量统计如图２－２中ｐｈａｓｅ４－１至ｐｈａｓｅ逡逑４＿４所示。通过上图能够看出，在绿灯时间内，，通过此车道进入交叉口的５ｓ车流量逡逑先上升后降低，这是因为当某一个相位获得通行权时，堆积在交叉口的车辆开始通逡逑过交叉口；但是过了一小段时间后

渠化,相位信息,道路,车道

Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｐｈａｓｅ逡逑每条车道的输入为３６０邋ｖｈｃ／ｈ，考虑到右转车道并不存在冲突，因此论文并没逡逑有对右转车道进行分析。论文采用５ｓ时间段内某车道进入交叉口的车辆数（以下逡逑简称“５ｓ车流量”）来分析定时信号控制的运行效率。结果如图２－２所示。逡逑８邋ｐ逦逦逦＇逦邋８邋ｒ逦■逦■逦邋８邋ｒ逦逦逦逦逦邋８「ＶＳｒ—逦逦逦逡逑0邋＾逦逦逦逦逦邋ｏ邋Ｌ逦逦逦逦逦邋ｏ邋Ｌ逦■逦■逦邋0邋Ｌ逦．逦．—逡逑１２０逦１３０逦１４０逦２４０逦２５０逦２６０逦３６０逦３７０逦３８０逦４８０邋４９０邋５００逡逑ｐｈａｓｅ邋４－１逦ｐｈａｓｅ邋４－２逦ｐｈａｓｅ邋４－３逦ｐｈａｓｅ邋４－４逡逑
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U495

【参考文献】