CN111243304A - 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法 - Google Patents

基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111243304A
CN111243304A CN202010057679.3A CN202010057679A CN111243304A CN 111243304 A CN111243304 A CN 111243304A CN 202010057679 A CN202010057679 A CN 202010057679A CN 111243304 A CN111243304 A CN 111243304A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
acc
intersection
acceleration
mode
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010057679.3A
Other languages
English (en)
Inventor
朱敏清
李昕晔
崔洪军
崔馨元
邢江柯
郭晓光
李霞
白海丽
宋长柏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hebei University of Technology
Original Assignee
Hebei University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hebei University of Technology filed Critical Hebei University of Technology
Priority to CN202010057679.3A priority Critical patent/CN111243304A/zh
Publication of CN111243304A publication Critical patent/CN111243304A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07Controlling traffic signals
    • G08G1/081Plural intersections under common control

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,属于车路一体化和自适应巡航控制自动驾驶技术领域,其特征在于:至少包括:S1、根据V2I信号控制交叉口下的通讯中心与车辆信息交互的特征,对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置;S2、对在V2I信号控制交叉口下的ACC车辆的系统进行架构;S3、汇总ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的各种情况;S4、根据ACC车辆交叉口遇到的不同情况,制定每种情况相应的驾驶策略,使ACC车辆以合理的速度驶向交叉口。通过采用上述技术方案,本发明能够促进相关智能交通技术的发展与在城市交通的合理应用。

Description

基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法
技术领域
本发明属于车路一体化(Vehicle to Infrastructure,V2I)和自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)自动驾驶技术领域,特别是涉及一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法。
背景技术
信号控制交叉口是城市道路交通网络中的重要组成部分,是实现各路段交通流转换的节点。由于受到信号灯的周期性干扰,车辆经常在信号交叉口区域频繁的启停和加减速,导致交叉口的通行效率下降,车辆延误、燃油消耗和污染物排放提升。从各种交通问题的产生机理来说,人类驾驶员对前方车辆行驶状态和交通状况的反应能力与判断能力的局限性,以及不同驾驶员的驾驶差异性,是造成交通流不稳定,产生时走时停交通流现象,进而诱发交通拥堵与交通安全等问题的根本原因。交通流特性属于交通流内在固有属性,各国学者普遍认为,如不能有效改善交通流特性,优化道路通行能力与交通安全等问题难以得到根本性突破。自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)是自动驾驶技术中目前应用最广泛的一类重要的纵向跟驰技术,ACC车辆能够根据车载检测设备的反馈信息来判断不同的交通状况,并实时根据不同的交通状况做出相应的驾驶行为调整。这项自动驾驶汽车技术有望从微观车辆层面改善传统交通流特性,进而为各种交通问题的解决提供有效途径。
然而,路况复杂的城市道路上,尤其是包含信号交叉口的城市道路区域范围内行驶时,由于无法对前方复杂的交通状况做出准确的判断,使得ACC车辆不得不将驾驶操作切换为人类,因此ACC技术在信号交叉口处的应用仍有待完善,怎样提升ACC车辆在交叉口的通行效率对缓解目前城市道路交通所面临的各种交通问题仍然是一个难题。
目前进行大规模ACC真车试验的条件尚不成熟,因此在大规模地真车试验之前,研究V2I信号交叉口下的ACC车辆跟驰模型以分析对交叉口交通流特性的影响,可以为ACC技术和V2I技术在交叉口实施提供理论依据,此外,ACC技术的研发和应用需要一种经济有效的手段来评价其对交通流运行效率的预期效果,而微观交通仿真是交通分析和评价的一种经济、客观和灵活的方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法;该基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法利用微观交通仿真模拟可以用来在ACC技术和V2I技术在信号控制交叉口实施前利用计算机上对其进行“离线”试验,为ACC技术和V2I技术在城市交通中的应用提供一定的理论参考和建议,也能够促进相关智能交通技术的发展与在城市交通的合理应用。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:
一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,至少包括:
(1)根据V2I信号控制交叉口下的通讯中心与车辆信息交互的特征,对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置
(2)对在V2I信号控制交叉口下的ACC车辆的系统进行架构
(3)考虑ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的情况
(4)根据ACC车辆交叉口遇到的不同情况分别制定相应的驾驶策略,使ACC车辆以合理的速度驶向交叉口。
步骤(1)中的对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置包括:在信号控制交叉口V2I通讯中心设置中包含交叉口一定区域范围内的信息采集和发射装置、GPS基站、带有无线发送装置的交通信号灯以及中央电脑,ACC车辆内安装摄像头、GPS、信息接收装置、速度传感器、加速度传感器和自动加速度控制装置,信息采集和发射装置用来收集信号交叉口信号状态信息、进入V2I通讯范围内所有车辆的速度、通过伪距差分GPS方法计算出的位置和所执行的驾驶策略,中央电脑通过对采集的信息进行处理,为ACC车辆制定合理的驾驶策略,ACC车辆内安装的接收装置根据信息发射装置制定的驾驶策略并通过自动加速度控制装置来调整驾驶行为,使其合理地驶向信号交叉口。
步骤(2)中对ACC系统设计中引入驾驶策略,使得车辆能够通过使用V2I通讯中心制定的驾驶策略来适应相应的交通情况,当车辆使用不同的驾驶策略来行驶时,车辆的控制模式根据不同的驾驶策略而发生改变。ACC车辆在行驶过程中可以实时获取速度、加速度、与前车的车间距和速度差等信息,在进入车路协同控制范围后,通过车载通信设备将这些信息传递给交通控制中心;配有无线通信设备的信号灯可以将相位阶段、相位周期等信息传递给交通控制中心;交通控制中心根据采集到的信息制定诱导策略并传递给ACC车辆。
步骤(3)中ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的情况分别为:
情况1:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于红灯相位阶段,车辆需要在停车线后进行停车排队等候,待绿灯亮起后才能启动通过交叉口,这种情况下,车辆经历了“减速—停车—加速—通过”的运动过程;
情况2:车辆在到达交叉口时信号灯处于红灯末期相位阶段,车辆从正常车速开始减速,但在到达停车线前信号灯变为绿灯,同时前车逐渐开始加速,车辆不会减速至停车,而是减速到一定速度后加速驶离停车线,或跟随前车加速驶离停车线,这种情况下,车辆经历了“减速—加速—通过”或“减速—通过—加速”的运动过程;
情况3:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于绿灯相位阶段,且前方不存在影响车辆运行的情况,车辆将保持匀速通过交叉口,在这种情况下车辆经历了“匀速—通过”的运动过程;
情况4:车辆在到达交叉时信号灯处于绿灯末期相位阶段,车辆在保持正常车速驶向停车线时,信号灯变为黄灯,车辆可能会以较高的制动减速度开始制动直至停止在停止线前排队等候,或以较高的加速度开始加速通过交叉口,在这种情况下,车辆可能会经历“减速—停车—加速—通过”或“加速—通过”的运动过程。
步骤(4)中,根据ACC车辆进入车路协同控制范围时信号灯所处的相位阶段和前方车辆的运行情况,按照诱导策略行驶后的ACC车辆可分为以下四种情况:
1)正常通过
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态为绿灯,因此可以顺利通过交叉口;
2)提前加速通过;
ACC车辆进入车路协同控制范围后,如果按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,则信号灯状态为红灯;此时车辆需要提前加速通过交叉口,使得车辆在提前加速行驶至交叉口的过程中不应超过路段的限速vmax以及应考虑避免与前车的碰撞;
3)提前减速通过;
ACC车辆进入车路协同控制范围后,如果按照和路段上相同的控制模式或提前加速行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯;此时车辆需要提前减速通过交叉口,使得车辆在提前减速行驶至交叉口的过程中应考虑红灯期间交叉口的排队情况以避免与前车的碰撞,通过提前减速至vmin以在下一个绿灯期间通过交叉口;
4)提前减速停车
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照上述的三种方式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯,在这种情况下,停车是不可避免的,因此ACC车辆应提前进行减速停在交叉口停止线前或前方排队车辆的尾部,避免在交叉口的急刹车,当信号灯变为绿灯时,排队停车的ACC车辆应快速启动驶离交叉口。
不同诱导策略的ACC车辆控制模式,包括以下步骤:
(1)信号交叉口跟驰模型的选取
(2)V2I信号交叉口ACC车辆新型控制模式的构建
(3)根据不同情况控制模式的决策选取策略
步骤(1)中选取IDM模型作为基础模型进行拓展,IDM模型可以分为两部分,第一部分为自由流加速度afree(t),第二部分为拥堵流减速度aint(t),如下所示:
Figure BDA0002373364430000041
Figure BDA0002373364430000042
式中:an(t)为第n辆车在t时刻的加速度;a为期望加速度;vn(t)为第n辆车在t时刻的速度;vexpect为期望速度;δ为速度幂系数;s*(t)为第n辆车在t时刻与前车的期望车头间距;s(t)为第n辆车在t时刻与前车的车头间距;s0为最小停车头间距;T为安全车头时距;Δvn(t)为第n辆车在t时刻与前车的速度差;b为期望减速度;
步骤(2)中考虑诱导策略对ACC车辆驾驶行为的影响,进一步对模型进行扩展,构建ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下不同控制模式的加速度算法:
1)正常跟驰模式
由于受到信号灯周期性干扰,交叉口处的交通流经常发生拥堵流和自由流之间的转换,因此在IDM模型的基础上,通过改进加速度算法,得到了IIDM模型(ImprovedIntelligent Driver Model)消除了IDM模型在信号交叉口交通流转换过程中的短板,当ACC车辆处于正常跟驰模式时对应的加速度算法anot(t)为IIDM模型,如下所示:
Figure BDA0002373364430000043
2)定速巡航模式
车路协同诱导策略下处于定速巡航模式下的ACC车辆应尽力保持或达到自身的期望速度。当v(t)≤vexpect时,IDM模型的自由加速方程,
Figure BDA0002373364430000044
在以往的研究中取得了良好的仿真效果。而当v(t)>vexpect时,若仍按照
Figure BDA0002373364430000051
作为ACC车辆在定速巡航模式下的加速度方程,此时得到的ACC车辆的减速度是不切实际的大,为了消除这种不切实际的现象,利用IDM模型研究ACC车辆在限速路段的加速度算法的研究思路,规定当v(t)>vexpect时,定速巡航模式下的加速度算法应满足以下条件:
模型产生的最大减速度不得超过期望减速度b;
速度幂系数δ应仍保持原来在模型的作用,即随着速度越来越接近期望速度,使得减速度的值也应越来越小;
自由加速度函数afree(t)连续可微。
给出了一个满足上述条件的当v(t)>vexpect时的加速度算法:
Figure BDA0002373364430000052
综上,当ACC车辆处于定速巡航模式时,对应的加速度算法acr(t)为:
Figure BDA0002373364430000053
3)加速跟驰模式
车路协同诱导策略下处于加速跟驰模式的ACC车辆应尽快追赶上前车,并达到稳定的跟驰状态。根据ACC车辆车头间距s(t)与期望车头间距s*(t)的关系,对ACC车辆在加速跟驰模式下的运动状态进行如下划分:
①当s(t)>s*(t)时,表明ACC车辆与前车间距有一定的差异,ACC车辆选择加速,跟上前方车辆;
②当s(t)<s*(t)时,表明ACC车辆过于接近前车,处于不安全状态,必须进行一定的减速,防止发生碰撞;
③当s(t)=s*(t)时,表明ACC车辆与前车处在正常的行驶范围内,保持稳定的跟驰状态。
因此,利用IDM模型研究ACC车辆在城市道路行驶工况下的加速度算法的研究思路,对IDM模型进行改进,分别在afree(t)和aint(t)的基础上,增加两个基于s(t)与s*(t)关系的加速度调整项,并通过使用阶跃函数Θ(x)来控制调整项是否产生作用。
加速跟驰模式下的
Figure BDA0002373364430000054
Figure BDA0002373364430000055
分别如下所示:
Figure BDA0002373364430000061
Figure BDA0002373364430000062
中的a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]确保ACC车辆在s(t)>s*(t)时,尽快加速以追赶前方车辆,同时为了防止在加速的过程中ACC车辆的加速度超过期望加速度a的情况,在
Figure BDA0002373364430000063
和a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]中均取一个0.5的归化因子。
Figure BDA0002373364430000064
中的[Θ(Δv(t))+Θ(s*(t)-s(t))]来调整ACC车辆在加速跟驰模式下何时进行减速,当Δv(t)>0或Θ(s*(t)-s(t))>0时,才会激活
Figure BDA0002373364430000065
以进行减速。
综上,当ACC车辆处于加速跟驰模式时,对应的加速度算法aac(t)为
Figure BDA0002373364430000066
4)启动模式
车路协同诱导策略下处于启动模式下的ACC车辆在当信号灯由红灯变为绿灯时,能够同时获得信号灯变为绿灯的信息,并会迅速做出反应,及时采取加速启动措施,而不仅仅是考虑前方车辆对跟其的影响。当ACC车辆接受到信号灯变为绿灯的信息时,此时车辆应尽快加速达到期望速度,因此加速度方程可以由IDM模型中的自由加速方程afree(t)表示;当ACC车辆受到前方车辆的影响下的加速度方程可以由IIDM模型来表示。
因此,将afree(t)与IIDM模型进行加权融合可以准确地描述车路协同诱导策略下ACC车辆在交叉口排队启动时的跟驰行为,本发明融合IDM模型和CAH(ConstantAcceleration Heuristic)模型的研究思路,对IIDM模型和afree(t)进行加权融合,并保证ACC车辆在启动模式下的加速度始终大于或者等于IIDM模型的加速度,最终得到的ACC车辆在启动模式下的加速度算法ast(t)如下:
Figure BDA0002373364430000067
基于车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同控制模式下的加速度算法的控制参数与IDM模型保持一致,即vexpect、T、s0、a、b、δ。根据ACC车辆在行驶的过程中,可以通过改变部分控制参数的取值,有效地调整ACC车辆的驾驶特性与不同的行驶工况相适应,如通过减小b的取值,可以提前让ACC车辆在红灯期间进行制动。因此,本发明在ACC车辆的不同控制模式下的加速度算法的基础上,引进λa、λb、λc三个乘法因子,以实现在不同诱导策略下ACC车辆的控制参数的变化,即:
Figure BDA0002373364430000071
式中:
Figure BDA0002373364430000072
为不同诱导策略下的调整系数;ai、Ti、bi为不同诱导策略下调整后的控制参数;
步骤(3)中ACC车辆按照正常通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以匀速为期望速度的定速巡航模式、非头车为IIDM跟驰模式;若按照提前加速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以vmax为期望速度的定速巡航模式、非头车为加速跟驰模式;若按照提前减速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯时,期望速度切换为v0,非头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯且前方车辆的速度大于vmin时,控制模式由定速巡航模式切换为启动模式;提前减速停车诱导策略对应的控制模式为:IIDM模式。快速启动诱导策略对应的模式为:启动模式。
本发明具有的优点和积极效果是:
本发明利用微观交通仿真模拟可以用来在ACC技术和V2I技术在信号控制交叉口实施前利用计算机上对其进行“离线”试验,为ACC技术和V2I技术在城市交通中的应用提供一定的理论参考和建议,也能够促进相关智能交通技术的发展与在城市交通的合理应用;当ACC车辆进入车路协同控制范围后,中央电脑计算ACC车辆在上述不同控制模式下的轨迹,为了尽量减少车辆在交叉口区域的加减速和停车次数,按照正常通过、提前加速通过、提前减速通过、提前减速停车的顺序,对ACC车辆的控制模式做出选择,并传递给ACC车辆。
附图说明
图1是本发明优选实施例的结构示意图;
图2是信号控制交叉口V2I通讯中心设置示意图;
图3是诱导策略示意图;
图4是ACC车辆不同情况控制模式的选取策略图;
图5是传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同交通量下的时空轨迹;
图6为不同交通流量下的改善效率。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下:
请参阅图1至图6,一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,包括:
1、根据V2I信号控制交叉口下的通讯中心与车辆信息交互的特征,对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置;
2、对在V2I信号控制交叉口下的ACC车辆的系统进行架构;
3、考虑ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的情况;
4、根据ACC车辆交叉口遇到的不同情况分别制定相应的驾驶策略,使ACC车辆以合理的速度驶向交叉口。
步骤(1)中的对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置包括:在信号控制交叉口V2I通讯中心设置中包含交叉口一定区域范围内的信息采集和发射装置、GPS基站、带有无线发送装置的交通信号灯以及中央电脑,ACC车辆内安装摄像头、GPS、信息接收装置、速度传感器、加速度传感器和自动加速度控制装置,信息采集和发射装置用来收集信号交叉口信号状态信息、进入V2I通讯范围内所有车辆的速度、通过伪距差分GPS方法计算出的位置和所执行的驾驶策略,中央电脑通过对采集的信息进行处理,为ACC车辆制定合理的驾驶策略,ACC车辆内安装的接收装置根据信息发射装置制定的驾驶策略并通过自动加速度控制装置来调整驾驶行为,使其合理地驶向信号交叉口。
步骤(2)中对ACC系统设计中引入驾驶策略,使得车辆能够通过使用V2I通讯中心制定的驾驶策略来适应相应的交通情况,当车辆使用不同的驾驶策略来行驶时,车辆的控制模式根据不同的驾驶策略而发生改变。ACC车辆在行驶过程中可以实时获取速度、加速度、与前车的车间距和速度差等信息,在进入车路协同控制范围后,通过车载通信设备将这些信息传递给交通控制中心;配有无线通信设备的信号灯可以将相位阶段、相位周期等信息传递给交通控制中心;交通控制中心根据采集到的信息制定诱导策略并传递给ACC车辆。
步骤(3)中ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的情况分别为:
情况1:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于红灯相位阶段,车辆需要在停车线后进行停车排队等候,待绿灯亮起后才能启动通过交叉口,这种情况下,车辆经历了“减速—停车—加速—通过”的运动过程;
情况2:车辆在到达交叉口时信号灯处于红灯末期相位阶段,车辆从正常车速开始减速,但在到达停车线前信号灯变为绿灯,同时前车逐渐开始加速,车辆不会减速至停车,而是减速到一定速度后加速驶离停车线,或跟随前车加速驶离停车线,这种情况下,车辆经历了“减速—加速—通过”或“减速—通过—加速”的运动过程;
情况3:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于绿灯相位阶段,且前方不存在影响车辆运行的情况,车辆将保持匀速通过交叉口,在这种情况下车辆经历了“匀速—通过”的运动过程;
情况4:车辆在到达交叉时信号灯处于绿灯末期相位阶段,车辆在保持正常车速驶向停车线时,信号灯变为黄灯,车辆可能会以较高的制动减速度开始制动直至停止在停止线前排队等候,或以较高的加速度开始加速通过交叉口,在这种情况下,车辆可能会经历“减速—停车—加速—通过”或“加速—通过”的运动过程。
步骤(4)中,根据ACC车辆进入车路协同控制范围时信号灯所处的相位阶段和前方车辆的运行情况,按照诱导策略行驶后的ACC车辆可分为以下四种情况:
1)正常通过
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态为绿灯,因此可以顺利通过交叉口;
2)提前加速通过
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态为红灯,但其可以通过提前加速以在绿灯末期通过交叉口,需要注意的是车辆在提前加速行驶至交叉口的过程中不应超过路段的限速vmax以及应考虑避免与前车的碰撞;
3)提前减速通过
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照和路段上相同的控制模式或提前加速行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯,但其可以通过提前减速至vmin以在下一个绿灯期间通过交叉口,需要注意的是车辆在提前减速行驶至交叉口的过程中应考虑红灯期间交叉口的排队情况以避免与前车的碰撞;
4)提前减速停车
此种类型的ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照上述的三种方式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯,在这种情况下,停车是不可避免的,因此ACC车辆应提前进行减速停在交叉口停止线前或前方排队车辆的尾部,避免在交叉口的急刹车,当信号灯变为绿灯时,排队停车的ACC车辆应快速启动驶离交叉口。
不同诱导策略的ACC车辆控制模式,包括以下步骤:
信号交叉口跟驰模型的选取;
V2I信号交叉口ACC车辆新型控制模式的构建;
根据不同情况控制模式的决策选取策略;
步骤(1)中选取IDM模型作为基础模型进行拓展,IDM模型可以分为两部分,第一部分为自由流加速度afree(t),第二部分为拥堵流减速度aint(t),如下所示:
Figure BDA0002373364430000101
Figure BDA0002373364430000102
式中:an(t)为第n辆车在t时刻的加速度;a为期望加速度;vn(t)为第n辆车在t时刻的速度;vexpect为期望速度;δ为速度幂系数;s*(t)为第n辆车在t时刻与前车的期望车头间距;s(t)为第n辆车在t时刻与前车的车头间距;s0为最小停车头间距;T为安全车头时距;Δvn(t)为第n辆车在t时刻与前车的速度差;b为期望减速度;
步骤(2)中考虑诱导策略对ACC车辆驾驶行为的影响,进一步对模型进行扩展,构建ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下不同控制模式的加速度算法:
2)正常跟驰模式
由于受到信号灯周期性干扰,交叉口处的交通流经常发生拥堵流和自由流之间的转换,因此在IDM模型的基础上,通过改进加速度算法,得到了IIDM模型(ImprovedIntelligent Driver Model)消除了IDM模型在信号交叉口交通流转换过程中的短板,当ACC车辆处于正常跟驰模式时对应的加速度算法anot(t)为IIDM模型,如下所示:
Figure BDA0002373364430000103
2)定速巡航模式
车路协同诱导策略下处于定速巡航模式下的ACC车辆应尽力保持或达到自身的期望速度。当v(t)≤vexpect时,IDM模型的自由加速方程,
Figure BDA0002373364430000104
在以往的研究中取得了良好的仿真效果。而当v(t)>vexpect时,若仍按照
Figure BDA0002373364430000111
作为ACC车辆在定速巡航模式下的加速度方程,此时得到的ACC车辆的减速度是不切实际的大,为了消除这种不切实际的现象,利用IDM模型研究ACC车辆在限速路段的加速度算法的研究思路,规定当v(t)>vexpect时,定速巡航模式下的加速度算法应满足以下条件:
模型产生的最大减速度不得超过期望减速度b;
速度幂系数δ应仍保持原来在模型的作用,即随着速度越来越接近期望速度,使得减速度的值也应越来越小;
自由加速度函数afree(t)连续可微。
给出了一个满足上述条件的当v(t)>vexpect时的加速度算法:
Figure BDA0002373364430000112
综上,当ACC车辆处于定速巡航模式时,对应的加速度算法acr(t)为:
Figure BDA0002373364430000113
3)加速跟驰模式
车路协同诱导策略下处于加速跟驰模式的ACC车辆应尽快追赶上前车,并达到稳定的跟驰状态。根据ACC车辆车头间距s(t)与期望车头间距s*(t)的关系,对ACC车辆在加速跟驰模式下的运动状态进行如下划分:
④当s(t)>s*(t)时,表明ACC车辆与前车间距有一定的差异,ACC车辆选择加速,跟上前方车辆;
⑤当s(t)<s*(t)时,表明ACC车辆过于接近前车,处于不安全状态,必须进行一定的减速,防止发生碰撞;
⑥当s(t)=s*(t)时,表明ACC车辆与前车处在正常的行驶范围内,保持稳定的跟驰状态。
因此,利用IDM模型研究ACC车辆在城市道路行驶工况下的加速度算法的研究思路,对IDM模型进行改进,分别在afree(t)和aint(t)的基础上,增加两个基于s(t)与s*(t)关系的加速度调整项,并通过使用阶跃函数Θ(x)来控制调整项是否产生作用。
加速跟驰模式下的
Figure BDA0002373364430000114
Figure BDA0002373364430000115
分别如下所示:
Figure BDA0002373364430000121
Figure BDA0002373364430000122
Figure BDA0002373364430000123
中的a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]确保ACC车辆在s(t)>s*(t)时,尽快加速以追赶前方车辆,同时为了防止在加速的过程中ACC车辆的加速度超过期望加速度a的情况,在
Figure BDA0002373364430000124
和a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]中均取一个0.5的归化因子。
Figure BDA0002373364430000125
中的[Θ(Δv(t))+Θ(s*(t)-s(t))]来调整ACC车辆在加速跟驰模式下何时进行减速,当Δv(t)>0或Θ(s*(t)-s(t))>0时,才会激活
Figure BDA0002373364430000126
以进行减速。综上,当ACC车辆处于加速跟驰模式时,对应的加速度算法aac(t)为
Figure BDA0002373364430000127
4)启动模式
车路协同诱导策略下处于启动模式下的ACC车辆在当信号灯由红灯变为绿灯时,能够同时获得信号灯变为绿灯的信息,并会迅速做出反应,及时采取加速启动措施,而不仅仅是考虑前方车辆对跟其的影响。当ACC车辆接受到信号灯变为绿灯的信息时,此时车辆应尽快加速达到期望速度,因此加速度方程可以由IDM模型中的自由加速方程afree(t)表示;当ACC车辆受到前方车辆的影响下的加速度方程可以由IIDM模型来表示。
因此,将afree(t)与IIDM模型进行加权融合可以准确地描述车路协同诱导策略下ACC车辆在交叉口排队启动时的跟驰行为,本发明融合IDM模型和CAH(ConstantAcceleration Heuristic)模型的研究思路,对IIDM模型和afree(t)进行加权融合,并保证ACC车辆在启动模式下的加速度始终大于或者等于IIDM模型的加速度,最终得到的ACC车辆在启动模式下的加速度算法ast(t)如下:
Figure BDA0002373364430000128
基于车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同控制模式下的加速度算法的控制参数与IDM模型保持一致,即vexpect、T、s0、a、b、δ。根据ACC车辆在行驶的过程中,可以通过改变部分控制参数的取值,有效地调整ACC车辆的驾驶特性与不同的行驶工况相适应,如通过减小b的取值,可以提前让ACC车辆在红灯期间进行制动。因此,本发明在ACC车辆的不同控制模式下的加速度算法的基础上,引进λa、λb、λc三个乘法因子,以实现在不同诱导策略下ACC车辆的控制参数的变化,即:
Figure BDA0002373364430000131
式中:
Figure BDA0002373364430000132
为不同诱导策略下的调整系数;ai、Ti、bi为不同诱导策略下调整后的控制参数;
步骤(3)中ACC车辆按照正常通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以匀速为期望速度的定速巡航模式、非头车为IIDM跟驰模式;若按照提前加速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以vmax为期望速度的定速巡航模式、非头车为加速跟驰模式;若按照提前减速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯时,期望速度切换为v0,非头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯且前方车辆的速度大于vmin时,控制模式由定速巡航模式切换为启动模式;提前减速停车诱导策略对应的控制模式为:IIDM模式。快速启动诱导策略对应的模式为:启动模式。
当ACC车辆进入车路协同控制范围后,中央电脑计算ACC车辆在上述不同控制模式下的轨迹,为了尽量减少车辆在交叉口区域的加减速和停车次数,按照正常通过、提前加速通过、提前减速通过、提前减速停车的顺序,对ACC车辆的控制模式做出选择,并传递给ACC车辆。
为了验证上述车路协同诱导策略下的ACC车辆的控制模式的有效性和正确性,此处利用MATLAB对其进行仿真模拟,并配合附图详细说明如下:
设置路段行驶环境为单车道,在信号控制交叉口V2I通讯中心设置中包含交叉口一定区域范围内的信息采集和发射装置以及ACC车辆内安装的信息接收装置,如图2所示,车路协同控制范围D为300m,提前加速通过诱导策略中vmax=16.66m/s,提前减速通过诱导策略中vmin=6m/s,信号灯周期时长为90s,绿灯时长为40s,车辆进入车路协同范围D的初速度相同v0=13.88m/s。
传统ACC车辆在交叉口的控制模式和在路段上的控制模式相同,本文为了增强传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆仿真结果的对比性,选取IIDM模式为传统ACC车辆的控制模式,车路协同诱导策略下ACC车辆的诱导策略如图3所示,根据不同情况控制模式的决策选取策略如图4所示。被广泛采用的IDM模型在城市行驶工况下的参数取值为:a=1.5m/s2、b=2m/s2、vexpect=13.88m/s、s0=3m、T=1.2s和δ=4。关于车辆在行驶过程中可接受的加减速度的范围的研究,本发明给出不同诱导策略下的ACC车辆控制参数的调整系数如表1所示。
表1不同诱导策略下的调整系数
Figure BDA0002373364430000141
仿真结果分析
时空轨迹分析中通过MATLAB仿真模拟分别得到在交通流量为400pcu/h、800pcu/h和1200pch/h下的传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆的时空轨迹图,如图5所示。通过图5可以看出,在低车流密度(400pcu/h)和中车流密度(800pcu/h)下,车路协同诱导策略下的ACC车辆相比于传统ACC车辆通过利用提前加速通过策略和提前减速通过策略减少了停车次数,提高了交叉口的通行效率;在高车流密度(1200pcu/h)下,由于车间距的限制,车路协同诱导策略下的ACC车辆无法通过提前加速或减速通过交叉口,但是其通过提前减速停车和快速启动的诱导策略,得到的轨迹曲线更加平缓。
效益分析通过比较传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在通过交叉口时的延误、燃油消耗和污染物排放,验证车路协同诱导策略下ACC车辆控制模式的有效性。延误由MATLAB仿真数据获得,燃油消耗和污染物排放根据微观燃油消耗与污染物排放模型来计算。传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同交通流量下通过交叉口时的平均延误、平均燃油消耗和平均污染物排放如表2所示。根据表2计算得到车路协同策略下的ACC车辆相比于传统ACC车辆在不同交通流量下的改善效率如图6所示。
表2传统和车路协同ACC车辆延误、燃油消耗和污染物排放对比
Figure BDA0002373364430000142
Figure BDA0002373364430000151
根据表2和图6可以看出,车路协同诱导策略下的ACC车辆在通过信号控制交叉口时相比于传统ACC车辆在不同交通流量下的平均延误、平均燃油消耗、平均NOx排放、平均CO排放和平均HC排放都有一定程度的改善。其中在低车流密度(400pcu/h)和中车流密度(800pcu/h)的情况下,车路协同诱导策略下的ACC车辆可以通过提前加减速通过交叉口,避免了在交叉口的停车,因此改善效率更好;在高车流密度(1200pcu/h)的情况下,由于车间距的限制,车路协同诱导策略下的ACC车辆无法通过提前加减速不停车通过交叉口,但其通过提前减速停车和快速启动的诱导策略,分别降低了14.69%的延误、6.72%的燃油消耗、4.89%的NOx排放、5.83%的CO排放和6.52%的HC排放。
以上对本发明的实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于:至少包括:
S1、根据V2I信号控制交叉口下的通讯中心与车辆信息交互的特征,对信号控制交叉口V2I通讯中心进行设置;
S2、对在V2I信号控制交叉口下的ACC车辆的系统进行架构;
S3、汇总ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的各种情况;
S4、根据ACC车辆交叉口遇到的不同情况,制定每种情况相应的驾驶策略,使ACC车辆以合理的速度驶向交叉口。
2.根据权利要求1所述的基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于,所述S1具体为:
所述设置包括:在信号控制交叉口V2I通讯中心设置中包含交叉口一定区域范围内的信息采集和发射装置、GPS基站、带有无线发送装置的交通信号灯以及中央电脑,ACC车辆内安装摄像头、GPS、信息接收装置、速度传感器、加速度传感器和自动加速度控制装置,信息采集和发射装置用来收集信号交叉口信号状态信息、进入V2I通讯范围内所有车辆的速度、通过伪距差分GPS方法计算出的位置和所执行的驾驶策略,中央电脑通过对采集的信息进行处理,为ACC车辆制定合理的驾驶策略,ACC车辆内安装的接收装置根据信息发射装置制定的驾驶策略并通过自动加速度控制装置来调整驾驶行为。
3.根据权利要求2所述的基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于,所述S2具体为:
对ACC系统设计中引入驾驶策略,使得车辆能够通过使用V2I通讯中心制定的驾驶策略来适应相应的交通情况,当车辆使用不同的驾驶策略来行驶时,车辆的控制模式根据不同的驾驶策略而发生改变;所述ACC车辆在行驶过程中可以实时获取速度、加速度、与前车的车间距和速度差信息,在进入车路协同控制范围后,通过车载通信设备将这些信息传递给交通控制中心;配有无线通信设备的信号灯可以将相位阶段、相位周期信息传递给交通控制中心;交通控制中心根据采集到的信息制定诱导策略并传递给ACC车辆。
4.根据权利要求3所述的基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于,所述S3中:
ACC车辆在交叉口区域范围内行驶时可能遇到的情况分别为:
情况A:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于红灯相位阶段,车辆需要在停车线后进行停车排队等候,待绿灯亮起后才能启动通过交叉口,这种情况下,车辆经历了“减速—停车—加速—通过”的运动过程;
情况B:车辆在到达交叉口时信号灯处于红灯末期相位阶段,车辆从正常车速开始减速,但在到达停车线前信号灯变为绿灯,同时前车逐渐开始加速,车辆不会减速至停车,而是减速到一定速度后加速驶离停车线,或跟随前车加速驶离停车线,这种情况下,车辆经历了“减速—加速—通过”或“减速—通过—加速”的运动过程;
情况C:车辆在到达交叉口时信号灯一直处于绿灯相位阶段,且前方不存在影响车辆运行的情况,车辆将保持匀速通过交叉口,在这种情况下车辆经历了“匀速—通过”的运动过程;
情况D:车辆在到达交叉时信号灯处于绿灯末期相位阶段,车辆在保持正常车速驶向停车线时,信号灯变为黄灯,车辆会增加制动减速度开始制动直至停止在停止线前排队等候,或提高加速度开始加速通过交叉口,在这种情况下,车辆可能会经历“减速—停车—加速—通过”或“加速—通过”的运动过程。
5.根据权利要求4所述的基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于,所述S4中:
根据ACC车辆进入车路协同控制范围时信号灯所处的相位阶段和前方车辆的运行情况,按照诱导策略行驶后的ACC车辆可分为以下四种情况:
1)正常通过;
ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态为绿灯,此时顺利通过交叉口;
2)提前加速通过;
ACC车辆进入车路协同控制范围后,如果按照和路段上相同的控制模式行驶至交叉口停止线时,则信号灯状态为红灯;此时车辆需要提前加速通过交叉口,使得车辆在提前加速行驶至交叉口的过程中不应超过路段的限速vmax以及应考虑避免与前车的碰撞;
3)提前减速通过;
ACC车辆进入车路协同控制范围后,如果按照和路段上相同的控制模式或提前加速行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯;此时车辆需要提前减速通过交叉口,使得车辆在提前减速行驶至交叉口的过程中应考虑红灯期间交叉口的排队情况以避免与前车的碰撞,通过提前减速至vmin以在下一个绿灯期间通过交叉口;
4)提前减速停车;
所述ACC车辆进入车路协同控制范围后,按照上述的三种方式行驶至交叉口停止线时,信号灯状态均为红灯,此时,ACC车辆应提前进行减速停在交叉口停止线前或前方排队车辆的尾部,当信号灯变为绿灯时,排队停车的ACC车辆快速启动驶离交叉口。
6.根据权利要求5所述的基于ACC车辆在V2I信号控制交叉口的控制方法,其特征在于,
不同诱导策略的ACC车辆控制模式,包括以下步骤:
a、信号交叉口跟驰模型的选取;
b、V2I信号交叉口ACC车辆新型控制模式的构建;
c、根据不同情况控制模式的决策选取策略;
步骤a中选取IDM模型作为基础模型进行拓展,IDM模型可以分为两部分,第一部分为自由流加速度afree(t),第二部分为拥堵流减速度aint(t),如下所示:
Figure FDA0002373364420000031
Figure FDA0002373364420000032
式中:an(t)为第n辆车在t时刻的加速度;a为期望加速度;vn(t)为第n辆车在t时刻的速度;vexpect为期望速度;δ为速度幂系数;s*(t)为第n辆车在t时刻与前车的期望车头间距;s(t)为第n辆车在t时刻与前车的车头间距;s0为最小停车头间距;T为安全车头时距;Δvn(t)为第n辆车在t时刻与前车的速度差;b为期望减速度;
步骤b对模型进行扩展,构建ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下不同控制模式的加速度算法;
1)正常跟驰模式;
在IDM模型的基础上,通过改进加速度算法,得到了IIDM模型,当ACC车辆处于正常跟驰模式时对应的加速度算法anot(t)为IIDM模型,如下所示:
Figure FDA0002373364420000033
2)定速巡航模式;
车路协同诱导策略下处于定速巡航模式下的ACC车辆应尽力保持或达到自身的期望速度,当v(t)≤vexpect时,IDM模型的自由加速方程为
Figure FDA0002373364420000034
当v(t)>vexpect时,定速巡航模式下的加速度算法应满足以下条件:
①模型产生的最大减速度不得超过期望减速度b;
②速度幂系数δ应仍保持原来在模型的作用,即随着速度越来越接近期望速度,使得减速度的值也应越来越小;
③自由加速度函数afree(t)连续可微;
满足上述条件的当v(t)>vexpect时的加速度算法:
Figure FDA0002373364420000041
当ACC车辆处于定速巡航模式时,对应的加速度算法acr(t)为:
Figure FDA0002373364420000042
3)加速跟驰模式;
车路协同诱导策略下处于加速跟驰模式的ACC车辆应尽快追赶上前车,并达到稳定的跟驰状态;根据ACC车辆车头间距s(t)与期望车头间距s*(t)的关系,对ACC车辆在加速跟驰模式下的运动状态进行如下划分:
当s(t)>s*(t)时,ACC车辆与前车间距有一定的差异,ACC车辆选择加速,跟上前方车辆;
当s(t)<s*(t)时,ACC车辆过于接近前车,ACC车辆进行减速,防止发生碰撞;
当s(t)=s*(t)时,ACC车辆与前车处在正常的行驶范围内,保持稳定的跟驰状态;
利用IDM模型研究ACC车辆在城市道路行驶工况下的加速度算法的研究思路,对IDM模型进行改进,分别在afree(t)和aint(t)的基础上,增加两个基于s(t)与s*(t)关系的加速度调整项,并通过使用阶跃函数Θ(x)来控制调整项是否产生作用;
加速跟驰模式下的
Figure FDA0002373364420000043
Figure FDA0002373364420000044
分别如下所示:
Figure FDA0002373364420000045
Figure FDA0002373364420000046
Figure FDA0002373364420000047
中的a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]确保ACC车辆在s(t)>s*(t)时,尽快加速以追赶前方车辆,同时为了防止在加速的过程中ACC车辆的加速度超过期望加速度a的情况,在
Figure FDA0002373364420000048
和a[tanhΘ(s(t)-s*(t))]中均取一个0.5的归化因子,
Figure FDA0002373364420000049
中的[Θ(Δv(t))+Θ(s*(t)-s(t))]来调整ACC车辆在加速跟驰模式下何时进行减速,当Δv(t)>0或Θ(s*(t)-s(t))>0时,才会激活
Figure FDA00023733644200000410
以进行减速;
即,当ACC车辆处于加速跟驰模式时,对应的加速度算法aac(t)为
Figure FDA0002373364420000051
4)启动模式;
车路协同诱导策略下处于启动模式下的ACC车辆,当信号灯由红灯变为绿灯时,能够同时获得信号灯变为绿灯的信息,及时采取加速启动措施;当ACC车辆接受到信号灯变为绿灯的信息时,此时车辆加速达到期望速度,此时加速度方程可以由IDM模型中的自由加速方程afree(t)表示;当ACC车辆受到前方车辆的影响下的加速度方程可以由IIDM模型来表示;
将afree(t)与IIDM模型进行加权融合,进而描述车路协同诱导策略下ACC车辆在交叉口排队启动时的跟驰行为,对IIDM模型和afree(t)进行加权融合,并保证ACC车辆在启动模式下的加速度始终大于或者等于IIDM模型的加速度,最终得到的ACC车辆在启动模式下的加速度算法ast(t)如下:
Figure FDA0002373364420000052
基于车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同控制模式下的加速度算法的控制参数与IDM模型保持一致,即vexpect、T、s0、a、b、δ;根据ACC车辆在行驶的过程中,通过改变部分控制参数的取值,有效地调整ACC车辆的驾驶特性与不同的行驶工况相适应;
在ACC车辆不同控制模式下加速度算法的基础上,引进λa、λb、λc三个乘法因子,以实现在不同诱导策略下ACC车辆的控制参数的变化,即:
Figure FDA0002373364420000053
式中:
Figure FDA0002373364420000054
为不同诱导策略下的调整系数;ai、Ti、bi为不同诱导策略下调整后的控制参数;
步骤c中ACC车辆按照正常通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以匀速为期望速度的定速巡航模式、非头车为IIDM跟驰模式;若按照提前加速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车以vmax为期望速度的定速巡航模式、非头车为加速跟驰模式;若按照提前减速通过诱导策略通过交叉口,对应的控制模式可能为:头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯时,期望速度切换为v0,非头车先以vmin为期望速度的定速巡航模式驶向交叉口,当交叉口信号灯变为绿灯且前方车辆的速度大于vmin时,控制模式由定速巡航模式切换为启动模式;提前减速停车诱导策略对应的控制模式为:IIDM模式,快速启动诱导策略对应的模式为:启动模式;
当ACC车辆进入车路协同控制范围后,中央电脑计算ACC车辆在上述不同控制模式下的轨迹,为了尽量减少车辆在交叉口区域的加减速和停车次数,按照正常通过、提前加速通过、提前减速通过、提前减速停车的顺序,对ACC车辆的控制模式做出选择,并传递给ACC车辆。
CN202010057679.3A 2020-01-19 2020-01-19 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法 Pending CN111243304A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010057679.3A CN111243304A (zh) 2020-01-19 2020-01-19 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010057679.3A CN111243304A (zh) 2020-01-19 2020-01-19 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111243304A true CN111243304A (zh) 2020-06-05

Family

ID=70867669

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010057679.3A Pending CN111243304A (zh) 2020-01-19 2020-01-19 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111243304A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112258875A (zh) * 2020-10-26 2021-01-22 青岛理工大学 基于车路协同与自动驾驶的交叉口智能管控方法
CN114582123A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 哈尔滨工业大学 基于车联网环境的信号交叉口车速引导方法
CN114822053A (zh) * 2022-04-24 2022-07-29 哈尔滨工业大学 一种智慧网联时代下车道级连续车速引导优化方法
CN115497314A (zh) * 2022-09-03 2022-12-20 河海大学 一种智能网联汽车不停车通过交叉口的生态驾驶方法
CN116030645A (zh) * 2023-01-17 2023-04-28 东南大学 信号交叉口混合交通流环境车辆轨迹与信号协调控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190310625A1 (en) * 2016-12-30 2019-10-10 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc "v" shaped and wide platoon formations
CN110651312A (zh) * 2017-05-17 2020-01-03 威伯科有限公司 调整两个车辆之间的间距的控制设备及利用该控制设备调整两个车辆之间的间距的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190310625A1 (en) * 2016-12-30 2019-10-10 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc "v" shaped and wide platoon formations
CN110651312A (zh) * 2017-05-17 2020-01-03 威伯科有限公司 调整两个车辆之间的间距的控制设备及利用该控制设备调整两个车辆之间的间距的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
崔洪军等: "信号交叉口车路协同诱导策略下ACC车辆控制模式研究", 《公路交通科技》 *
赵家发: "基于V2I的信号控制交叉口机动车运行效益评估研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊网)》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112258875A (zh) * 2020-10-26 2021-01-22 青岛理工大学 基于车路协同与自动驾驶的交叉口智能管控方法
CN114582123A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 哈尔滨工业大学 基于车联网环境的信号交叉口车速引导方法
CN114582123B (zh) * 2022-02-28 2022-11-29 哈尔滨工业大学 基于车联网环境的信号交叉口车速引导方法
CN114822053A (zh) * 2022-04-24 2022-07-29 哈尔滨工业大学 一种智慧网联时代下车道级连续车速引导优化方法
CN115497314A (zh) * 2022-09-03 2022-12-20 河海大学 一种智能网联汽车不停车通过交叉口的生态驾驶方法
CN115497314B (zh) * 2022-09-03 2023-10-24 河海大学 一种智能网联汽车不停车通过交叉口的生态驾驶方法
CN116030645A (zh) * 2023-01-17 2023-04-28 东南大学 信号交叉口混合交通流环境车辆轨迹与信号协调控制方法
CN116030645B (zh) * 2023-01-17 2023-11-28 东南大学 信号交叉口混合交通流环境车辆轨迹与信号协调控制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111243304A (zh) 基于acc车辆在v2i信号控制交叉口的控制方法
CN112437412B (zh) 一种基于车路协同的混行驾驶车辆编队控制方法
CN113781806B (zh) 一种用于智能网联环境下的混合交通流通行方法
CN106601002B (zh) 车联网环境下的入口匝道车辆通行引导系统及其引导方法
Mandava et al. Arterial velocity planning based on traffic signal information under light traffic conditions
CN108986471A (zh) 混合交通条件下交叉口车辆引导方法
CN109878517B (zh) 一种车辆自动强制减速和限速的系统及方法
CN112767715B (zh) 一种交叉路口交通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法
CN113570875B (zh) 一种绿波车速计算方法、装置,设备和存储介质
CN113205679B (zh) 一种基于t字型交叉口车辆控制系统的通行效率控制方法
CN107215333B (zh) 一种采用滑行模式的经济性协同自适应巡航策略
CN114611292A (zh) 一种基于元胞自动机的混入acc和cacc车辆的交通流特性仿真方法
CN116543548A (zh) 一种车路协同混行环境的信号交叉口车速引导方法
CN115083164A (zh) 一种面向混合交通流的信号交叉口双层优化方法
CN115817460A (zh) 一种混合流条件下智能网联车主动协调避撞方法
CN115497315A (zh) 一种车路协同环境下的动态公交专用道节能优化控制方法
Pan et al. Energy-optimized adaptive cruise control strategy design at intersection for electric vehicles based on speed planning
Du et al. Impacts of vehicle-to-infrastructure communication on traffic flows with mixed connected vehicles and human-driven vehicles
Alturiman et al. Impact of two-way communication of traffic light signal-to-vehicle on the electric vehicle state of charge
CN111341123B (zh) 基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法
Wang et al. Study of vehicle-road cooperative green wave traffic strategy for traffic signal intersections
CN114187771A (zh) 基于协同式自适应巡航控制的公交车驾驶控制方法及系统
CN116804852B (zh) 一种混合车队生态驾驶轨迹优化方法
Qiu et al. A Variable Speed Guidance Model to Improve the Driving Comfort and Traffic Efficiency under the Vehicle-to-Infrastructure Cooperation System
CN114999158B (zh) 一种抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20200605