CN103956066B - 多车协同快速通过道路瓶颈口的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多车协同快速通过道路瓶颈口的方法，用于解决现有车辆通过道路瓶颈口方法缺乏预知性的技术问题。技术方案是采用车载Ad-Hoc无线自组织通信网络建立瓶颈口区域车辆的信息交换共享网络，车辆利用传感器设备测量自身位置坐标和与邻居车辆的相对信息，并将信息发送给邻居车辆；车辆根据自身状态、邻居车辆状态、目标点等信息建立空间势场受力模型，并根据所受合力控制车辆运动的即时速度和方向、轨迹，使车辆快速、安全通过道路瓶颈口。本方法通过建立车辆信息共享网络的方式，使得车辆提前预知瓶颈口的拥堵状态，避免了拥堵的发生；通过建立车辆受力运动模型避免了拥挤环境下车辆碰撞事故的发生，提高了车辆通过效率和安全性。

Description

多车协同快速通过道路瓶颈口的方法

技术领域

本发明涉及一种快速通过道路瓶颈口的方法，特别涉及一种多车协同快速通过道路瓶颈口的方法。

背景技术

文献1“秦敏，道路交通瓶颈路口的红波协调控制策略，《贵州师范学院学报》，第26卷，第6期，2010.6.”公开了一种道路瓶颈路口交通堵塞缓解的方法，该方法采用上游路口分流的策略，在上游路口对道路口信号进行控制，把大部分向拥堵瓶颈口行驶的车流平均分配到上游的各个路口，以此来缓解道路瓶颈口的堵塞。

文献2“孙辉，排队长度约束下的瓶颈交叉口协调控制方法研究，《西南交通大学硕士论文》，2010.”公开了一种解决堵塞道路瓶颈口的方法，该方法以车流排队长度作为约束条件，设计基于小步距的绿信比调节法对控制区域内的相关相位的绿灯时间进行调节，以控制向瓶颈口行驶的车流数量，从而缓解瓶颈口的拥堵压力。

从以上两文献中可以看出，其解决道路瓶颈口拥堵方法的实质是减少驶入瓶颈口路段的车流量，以车辆只出不进的方式减少道路瓶颈口区域的车流量。这种缓堵的方法属于一种被动的解决方式，其缺陷在于：

1、不能预先避免道路瓶颈口车辆拥堵现象的发生。

2、在采取分流措施后，虽然驶入瓶颈口路段的车流量减少，但已拥堵的瓶颈口在短时间内仍然处于拥堵状态。

3、处于拥堵瓶颈口的车辆因操控者个体差异的影响处于无序状态，从而增加了交通事故发生的概率，因而以上分流方法不能有效增加车辆的主动安全性。

从以上可以看出公开文献难以避免、快速缓解道路瓶颈口路段的交通堵塞，也不能提高车辆的主动安全性。

发明内容

为了克服现有车辆通过道路瓶颈口方法缺乏预知性的不足，本发明提供一种多车协同快速通过道路瓶颈口的方法。该方法采用车载Ad-Hoc无线自组织通信网络建立瓶颈口区域车辆的信息交换共享网络，每个车辆利用传感器设备测量自身位置坐标和与邻居车辆的相对信息，并将以上自身状态信息广播发送给邻居车辆；每个车辆根据自身状态、邻居车辆状态、目标点等信息建立空间势场受力模型，并根据所受合力控制车辆运动的即时速度和方向、轨迹，使车辆快速、安全通过道路瓶颈口。本方法通过建立车辆信息共享网络的方式，可以使车辆提前预知瓶颈口的拥堵状态，以避免拥堵的发生；通过建立车辆受力运动模型可以避免拥挤环境下车辆碰撞事故的发生，从而提高车辆通过效率和主动安全性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种多车协同快速通过道路瓶颈口的方法，其特点是包括以下步骤：

(a)为拥堵瓶颈口路段中行驶的车辆建立车载Ad-Hoc无线自组织信息共享网络；

(b)每个车辆根据自身装备的定位装置、传感器设备确定自己的位置坐标，以及与相邻车辆间的相对距离和相对角度。每个车辆根据自身定位装置确定自己位置坐标，当定位设备发生故障时，每个车辆根据信息共享网络中得到的邻居车辆位置坐标和测得的相对距离来计算自身的位置坐标。其定位模型为：

$\left\{\begin{array}{c}{[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_2-x)}^2+{(y_2-y)}^2}]}^2-d_{21}=0\\ .\\ .\\ .\\ {[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_i-x)}^2+{(y_i-y)}^2}]}^2-d_{i1}=0\\ {[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_n-x)}^2+{(y_n-y)}^2}]}^2-d_{n1}=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，(x,y)为需要定位车辆的坐标，(x_i,y_i)为第i个相邻车辆的坐标，d_i1为第i个车辆至需定位车辆的相对距离与第1个车辆至需定位车辆的相对距离的差值，n为车辆总数。

(c)每个车辆通过车载Ad-Hoc无线信息共享网络向瓶颈口路段区域的其他邻居车辆发送数据包，其数据包中含有自身的位置坐标、目的地坐标和自身状态信息。其数据包为{C_ID,x_i,y_i；x_id,y_id；x_p,y_p；S}，其中C_ID为车辆i在通信网络里的编号，(x_i,y_i)为车辆i所处的位置坐标，(x_id,y_id)为车辆i所到目的地坐标，(x_p,y_p)为道路瓶颈口坐标，S为车辆i通过瓶颈口的状态，0表示尚未通过，1表示已经通过。

(d)构建各个车辆的空间势场合力模型。车辆以道路边界线、邻居车辆和目的地为中心建立空间受力场。

1)计算车辆i受到道路边界的斥力势场U_ir1和斥力F_ir1。

$U_{\mathrm{ir}1}\left(d_i\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}{K}_r{[\frac{1}{d_i}-\frac{1}{d_0}]}^2+K_{\mathrm{rv}}\left|v_i\right|,& d_i\≤d_0\\ 0,& d_i>d_0\end{array}\right.---\left(2\right)$

式中，d_i为车辆i到道路边界的最短距离，K_r、K_rv为比例因子，v_i为车辆i的行驶速度，d₀为距离阈值。

车辆i受到道路边界的斥力为

$F_{\mathrm{ir}1}=-\mathrm{grad}\left|U_{\mathrm{ir}1}\left(d_i\right)\right|=\left\{\begin{array}{cc}{K}_r[\frac{1}{d_i}-\frac{1}{d_0}]\·\frac{{\mathrm{\θd}}_i}{d_i}-K_{\mathrm{rv}}|v_i-v|,& d_i\≤d_0\\ 0,& d_i>d_0\end{array}\right.---\left(3\right)$

2)计算车辆i受到邻居车辆j的斥力势场为U_ijr2和斥力F_ijr2。

$U_{\mathrm{ijr}2}\left(d_{\mathrm{ij}}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}{K}_r{[\frac{1}{d_{\mathrm{ij}}}-\frac{1}{d_0}]}^2+K_{\mathrm{rv}}|v_i-v_j|,& d_{\mathrm{ij}}\≤d_0\\ 0,& d_{\mathrm{ij}}>d_0\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，d_ij为车辆i与车辆j间的相对距离，v_i和v_j分别为车辆i和j的行驶速度。

则车辆i受到邻居车辆j的斥力F_ijr2为

$F_{\mathrm{ijr}2}=-\mathrm{grad}\left|U_{\mathrm{ijr}2}\left(d_{\mathrm{ij}}\right)\right|=\left\{\begin{array}{cc}{K}_r[\frac{1}{d_{\mathrm{ij}}}-\frac{1}{d_0}]\·\frac{{\mathrm{\θd}}_{\mathrm{ij}}}{d_{\mathrm{ij}}}-K_{\mathrm{rv}}|v_i-v_j|,& d_{\mathrm{ij}}\≤d_0\\ 0,& d_{\mathrm{ij}}>d_0\end{array}\right.---\left(5\right)$

车辆受到邻居车辆的总斥力

$F_{\mathrm{ir}2}=\underset{j=\mathrm{1,2},...,n,j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{\mathrm{ijr}2}---\left(6\right)$

3)根据车辆目的地坐标和目前位置坐标来计算所受引力势场U_ia吸引力F_ia。

车辆i与目的地产生的引力势场U_ia为

$U_{\mathrm{ia}}\left(d_{\mathrm{id}}\right)=\frac{1}{2}{K}_a{\left|d_{\mathrm{id}}\right|}^2+\frac{1}{2}{K}_{\mathrm{av}}{\left|v_i\right|}^2---\left(7\right)$

式中：d_id为车辆i到目的地的距离，K_a、K_av为比例因子。

车辆i受到目的地的引力F_ia为

F_ia＝-grad|U_ia(d_id)|＝-K_a|d_id|-K_av|v_i|       (8)

4)计算车辆i所受合力F_i

F_i＝F_ia+F_ir1+F_ir2            (9)

(e)建立车辆运动模型，车辆运动方向为合力F_i所指方向，运动速度与合力F_i的大小成正比，车辆的运动轨迹根据F_i不断进行调整。

本发明的有益效果是：该方法采用车载Ad-Hoc无线自组织通信网络建立瓶颈口区域车辆的信息交换共享网络，每个车辆利用传感器设备测量自身位置坐标和与邻居车辆的相对信息，并将以上自身状态信息广播发送给邻居车辆；每个车辆根据自身状态、邻居车辆状态、目标点等信息建立空间势场受力模型，并根据所受合力控制车辆运动的即时速度和方向、轨迹，使车辆快速、安全通过道路瓶颈口。本方法通过建立车辆信息共享网络的方式，使得车辆提前预知瓶颈口的拥堵状态，避免了拥堵的发生；通过建立车辆受力运动模型避免了拥挤环境下车辆碰撞事故的发生，从而提高了车辆通过效率和主动安全性。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。

附图说明

图1是本发明多车协同快速通过道路瓶颈口的方法的流程图。

图2是本发明方法中车辆采用人工势场下的运动模型示意图。

具体实施方式

以下参照图1、2详细说明本发明。

1、建立车辆信息共享网络。

对驶入或即将驶入道路瓶颈口路段的车辆建立Ad Hoc无线自组织信息共享网络，每个车辆都有唯一的编号，其编号分别为1,2,3。

2、车辆状态自身测量。

各个车辆利用自身的传感器设备测量自身的位置坐标(x₁,y₁)、(x₂,y₂)、(x₃,y₃)，以及与邻居车辆j间的相对距离d₁₂、d₁₃，测量车辆自身到目的地的相对距离d_1d、d_2d、d_3d，与道路边界点的最短距离d₁、d₂、d₃。当车辆自身的定位装置发生故障无法确定位置坐标时，可以通过邻居车辆的位置坐标和与邻居车辆间的相对距离计算自身的位置坐标：

$\left\{\begin{array}{c}{[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_2-x)}^2+{(y_2-y)}^2}]}^2-d_{21}=0\\ .\\ .\\ .\\ {[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_i-x)}^2+{(y_i-y)}^2}]}^2-d_{i1}=0\\ {[\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2}-\sqrt{{(x_n-x)}^2+{(y_n-y)}^2}]}^2-d_{n1}=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，(x,y)为需要定位车辆的坐标，(x_i,y_i)为第i个相邻车辆的坐标，d_i1为第i个车辆至需定位车辆的相对距离与第1个车辆至需定位车辆的相对距离的差值，n为车辆总数，此实例中n＝3。

3、状态信息共享。

每个车辆通过车载Ad-Hoc无线通信网络向瓶颈口路段区域的其他邻居车辆发送数据包，其数据包中含有自身的位置坐标、目的地坐标和自身状态信息。其数据包为{C_ID,x_i,y_i；x_id,y_id；x_p,y_p；S}，其中C_ID为车辆i在通信网络里的编号，(x_id,y_id)为车辆i所到目的地坐标，(x_p,y_p)为道路瓶颈口坐标，S为车辆i通过瓶颈口的状态，0表示尚未通过，1表示已经通过。则车辆1,2,3所发送数据包分别为：

{1,x₁,y₁；x_1d,y_1d；x_p,y_p；0}

{2,x₂,y₂；x_2d,y_2d；x_p,y_p；0}

{3,x₃,y₃；x_3d,y_3d；x_p,y_p；0}

4、构建车辆受力模型。

车辆以道路边界线、邻居车辆和目的地为中心建立空间受力场。计算车辆i受到道路边界斥力势场U_ir1和斥力F_ir1。

则车辆1所受道路边界斥力势场U_1r1和斥力F_1r1为

$U_{\mathrm{lr}1}\left(d_1\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}{K}_r{[\frac{1}{d_1}-\frac{1}{d_0}]}^2+K_{\mathrm{rv}}\left|v_1\right|,& d_1\≤d_0\\ 0,& d_1>d_0\end{array}\right.---\left(2\right)$

式中，d₁为车辆1到道路边界的最短距离，K_r、K_rv为比例因子，K_r＝0.3、K_rv＝0.5，v₁为车辆1的行驶速度，d₀为距离阈值，d₀＝0.5。

车辆1受到道路边界的斥力为

$F_{\mathrm{lr}1}=-\mathrm{grad}\left|U_{\mathrm{lr}1}\left(d_1\right)\right|=\left\{\begin{array}{cc}{K}_r[\frac{1}{d_1}-\frac{1}{d_0}]\·\frac{{\mathrm{\θd}}_1}{d_1}-K_{\mathrm{rv}}\left|v_1\right|,& d_1\≤d_0\\ 0,& d_1>d_0\end{array}\right.---\left(3\right)$

计算车辆1受到邻居车辆2的斥力势场为U_12r2

$U_{12r2}\left(d_{12}\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}{K}_r{[\frac{1}{d_{12}}-\frac{1}{d_0}]}^2+K_{\mathrm{rv}}|v_1-v_2|,& d_{12}\≤d_0\\ 0,& d_{12}>d_0\end{array}\right.---\left(4\right)$

式中，d₁₂为车辆1与车辆2间的相对距离，v₁和v₂分别为车辆1和2的行驶速度。

则车辆1受到邻居车辆2的斥力F_12r2为

$F_{12r2}=-\mathrm{grad}\left|U_{12r2}\left(d_{12}\right)\right|=\left\{\begin{array}{cc}{K}_r[\frac{1}{d_{12}}-\frac{1}{d_0}]\·\frac{{\mathrm{\θd}}_{12}}{d_{12}}-K_{\mathrm{rv}}|v_1-v_2|,& d_{12}\≤d_0\\ 0,& d_{12}>d_0\end{array}\right.---\left(5\right)$

同理，可以计算得到车辆1受到车辆3的斥力势场为U_13r2和斥力F_13r2。

车辆受到邻居车辆的总斥力为

$F_{\mathrm{ir}2}=\underset{j=\mathrm{1,2},...,n,j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{F}_{\mathrm{ijr}2}=F_{12r2}+F_{13r2}---\left(6\right)$

车辆1根据自身目的地坐标和目前位置坐标来计算所受引力势场U_1a吸引力F_1a。

车辆1与目的地产生的引力势场U_1a为

$U_{1a}\left(d_{1d}\right)=\frac{1}{2}{K}_a{\left|d_{1d}\right|}^2+\frac{1}{2}{K}_{\mathrm{av}}{\left|v_1\right|}^2---\left(7\right)$

式中：d_1d为车辆1到目的地的距离，K_a、K_av为比例因子，K_a＝0.7、K_av＝0.8。

车辆1受到目的地的引力F_1a为

F_1a＝-grad|U_1a(d_1d)|＝-K_a|d_1d|-K_av|v₁|       (8)

计算车辆1所受合力F₁

F₁＝F_1a+F_1r1+F_1r2

5、根据受力控制车辆运动轨迹。

车辆运动方向为合力F₁所指方向，运动速度与合力F₁的大小成正比，因此车辆的运动轨迹会根据F₁不断进行调整。

根据本发明多车协同快速通过道路瓶颈口方法的特点，其具有以下优点：

感知范围广，本发明中在多个车辆间建立无线通信网络，车辆在利用自身传感器测得有限范围内的信息时，还可以通过通信网络获得邻居车辆的自身信息和邻居车辆周围的环境信息，使得车辆的信息探测范围得到一定的扩展和延伸。

网络扩展能力强，本发明中的车间通信网络采用车载自组织网络，使得通信网络节点可以在任意位置增设和撤出。因此车辆群体的规模可以随意增大和减小，而不影响车辆间的正常通信。

Claims (1)

1.一种多车协同快速通过道路瓶颈口的方法，其特征在于包括以下步骤：

(a)为拥堵瓶颈口路段中行驶的车辆建立车载Ad-Hoc无线自组织信息共享网络；

(b)每个车辆根据自身装备的定位装置、传感器设备确定自己的位置坐标，以及与相邻车辆间的相对距离和相对角度；每个车辆根据自身定位装置确定自己位置坐标，当定位设备发生故障时，每个车辆根据信息共享网络中得到的邻居车辆位置坐标和测得的相对距离来计算自身的位置坐标；其定位模型为：

式中，(x,y)为需要定位车辆的坐标，(x_i,y_i)为第i个相邻车辆的坐标，d_i1为第i个车辆至需定位车辆的相对距离与第1个车辆至需定位车辆的相对距离的差值，n为车辆总数；

(c)每个车辆通过车载Ad-Hoc无线信息共享网络向瓶颈口路段区域的其他邻居车辆发送数据包，其数据包中含有自身的位置坐标、目的地坐标和自身状态信息；其数据包为{C_ID,x_i,y_i；x_id,y_id；x_p,y_p；S}，其中C_ID为车辆i在通信网络里的编号，(x_i,y_i)为车辆i所处的位置坐标，(x_id,y_id)为车辆i所到目的地坐标，(x_p,y_p)为道路瓶颈口坐标，S为车辆i通过瓶颈口的状态，0表示尚未通过，1表示已经通过；

(d)构建各个车辆的空间势场合力模型；车辆以道路边界线、邻居车辆和目的地为中心建立空间受力场；

1)计算车辆i受到道路边界的斥力势场U_ir1和斥力F_ir1；

式中，d_i为车辆i到道路边界的最短距离，K_r、K_rv为比例因子，v_i为车辆i的行驶速度，d₀为距离阈值；

车辆i受到道路边界的斥力为

2)计算车辆i受到邻居车辆j的斥力势场为U_ijr2和斥力F_ijr2；

式中，d_ij为车辆i与车辆j间的相对距离，v_i和v_j分别为车辆i和j的行驶速度；

则车辆i受到邻居车辆j的斥力F_ijr2为

车辆受到邻居车辆的总斥力

3)根据车辆目的地坐标和目前位置坐标来计算所受引力势场U_ia吸引力F_ia；

车辆i与目的地产生的引力势场U_ia为

式中：d_id为车辆i到目的地的距离，K_a、K_av为比例因子；

车辆i受到目的地的引力F_ia为

F_ia＝-grad|U_ia(d_id)|＝-K_a|d_id|-K_av|v_i|        (8)

4)计算车辆i所受合力F_i

F_i＝F_ia+F_ir1+F_ir2                (9)

(e)建立车辆运动模型，车辆运动方向为合力F_i所指方向，运动速度与合力F_i的大小成正比，车辆的运动轨迹根据F_i不断进行调整。