CN111508247A - 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法 - Google Patents

一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111508247A
CN111508247A CN202010326056.1A CN202010326056A CN111508247A CN 111508247 A CN111508247 A CN 111508247A CN 202010326056 A CN202010326056 A CN 202010326056A CN 111508247 A CN111508247 A CN 111508247A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intersection
bus
traffic
time
road
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.)
Granted
Application number
CN202010326056.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111508247B (zh
Inventor
李锐
吉莹莹
赵倩维
曹怡
董友邦
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.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
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 Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN202010326056.1A priority Critical patent/CN111508247B/zh
Publication of CN111508247A publication Critical patent/CN111508247A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111508247B publication Critical patent/CN111508247B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/081—Plural intersections under common control
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01F—ADDITIONAL WORK, SUCH AS EQUIPPING ROADS OR THE CONSTRUCTION OF PLATFORMS, HELICOPTER LANDING STAGES, SIGNS, SNOW FENCES, OR THE LIKE
    • E01F9/00—Arrangement of road signs or traffic signals; Arrangements for enforcing caution
    • E01F9/50—Road surface markings; Kerbs or road edgings, specially adapted for alerting road users
    • E01F9/576—Traffic lines
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/087—Override of traffic control, e.g. by signal transmitted by an emergency vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096725—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information generates an automatic action on the vehicle control

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，包括步骤：升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线；优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略；确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案；计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间；确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法；设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案；本发明基于自动驾驶环境下车流交通运行过程可实现路段车速精准控制并实时调优，公交车辆与信号控制机之间能够进行准确和实时的双向通讯，可实时调整交叉口信号配时方案使公交车在公交优先保障时间内通行，大幅提高公车车辆通行效率。

Description

一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法
技术领域
本发明涉及一种公交优先道路诱导方法，特别是涉及一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，属于公共交通信号控制技术领域。
背景技术
近年来，在车路协同和车联网技术快速发展的背景下，国内外研究重点已转移到新兴的公交优先策略。
然而，由于传统的干线信号协调与公交优先方法的目标不同，公交信号优先策略可能扰乱干线主要方向的交通流，使公交车辆在上游交叉口获得的优先通行效益可能在下游交叉口被抵消，从而造成优先失效。
因此，需要进一步研究面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协调，考虑公交车辆与社会车辆的不同时空特征，结合公交车停靠站服务时间，将干线协调与公交信号优先进行整合优化。从而提高公交车辆运行效率。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，基于自动驾驶环境下车流交通运行过程可实现路段车速精准控制并实时调优，公交车辆与信号控制机之间能够进行准确和实时的双向通讯，可实时调整交叉口信号配时方案使公交车在公交优先保障时间内通行，大幅提高公车车辆通行效率，极具有产业上的利用价值。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，包括以下步骤：
1)升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线
对于面向自动驾驶的公交优先道路交通协同，需升级面向自动驾驶的道路交通基础设施改造和完善道路相关交通标志标线；
2)优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略
对于主路和支路的左转车流，需制定面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略及交叉口支路交通协同诱导策略；
3)确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案
搭建公交优先道路交叉口交通运行特征数据集，对公交优先道路交叉口交通信号周期及交通信号配时进行实时优化，并采用时空轨迹法对面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差进行优化；
4)计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间
搭建公交优先道路公交车辆停靠站乘客服务特征数据集，计算公交车到站服务时间；
5)确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号，标定公交优先道路交通协同控制关键交叉口，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围，优化公交优先道路关键交叉口及后续交叉口信号配时方案；
6)设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案
若公交车未能在确定时间内完成上下乘客，公交车可在交叉口主路停止线前等待下一周期绿灯亮起或右转进入支路，在支路进行掉头，再通过支路右转进入主路，完成公交直行；
本发明进一步设置为：所述步骤1)中升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线，具体为，
1-1)面向自动驾驶的道路交通基础设施改造
对面向自动驾驶的道路支路距离停车线5-40m处增设掉头通道，掉头通道长度不小于8米。
1-2)面向自动驾驶的道路交通标志标线完善
对面向自动驾驶的道路进口道左转车道全部改为直行车道，原来直行、右转车道保持不变。
本发明进一步设置为：所述步骤2)中优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略，具体为，
2-1)面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略
对于主路左转车流在交叉口右转进入支路，再通过支路掉头通道掉头、再直行，从而实现主路左转；
2-2)面向自动驾驶的交叉口支路交通协同诱导策略
对于支路左转车流，在交叉口直行进入对面支路，再通过对向支路掉头通道掉头、再右转，从而实现支路左转。
本发明进一步设置为：所述步骤3)中确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案，具体为，
3-1)公交优先道路交叉口交通运行特征数据采集
公交优先道路交叉口交通运行特征数据集中的各类信息按照交叉口进口道分车道进行采集，将交叉口车流运行特征数据集记为I，
Figure BDA0002463263630000041
其中TS代表各交叉口信号现状配时方案，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行车流量较大值，D代表相邻交叉口路段长度，
Figure BDA0002463263630000043
代表相邻交叉口路段车辆平均速度。
3-2)公交优先道路交叉口交通信号周期优化
借助已采集的交通运行特征数据，优化公交优先道路交叉口交通信号周期，选取交叉口最大周期为公共周期，计算公式为，
C＝max{CTS}
其中，CTS，C分别代表各交叉口交通信号现状和优化后信号周期；
3-3)公交优先道路交叉口交通信号配时优化
借助已计算的各交叉口周期，对调整后的信号相位分别计算各相位绿灯显示时长，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000042
其中Gmain和Gminor分别代表交叉口主路绿灯直行时间和支路绿灯直行时间，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行流量中的较大值，C为交叉口信号周期，A为交叉口黄灯信号时长(一般取3-5秒)。
3-4)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差优化
采用“时空轨迹图”法确定各交叉口之间的相位差，保证连续交叉口中公交优先的基本条件。相邻交叉口相位差计算公式为，
Figure BDA0002463263630000051
其中Of代表理想相位差，C为信号周期，w为整数,Δt代表实时调优情况下产生的系统误差(一般取1-2秒)。
本发明进一步设置为：所述步骤4)中计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间，具体为，
4-1)公交车辆停靠站乘客服务特征数据采集
将公交车辆到站乘客服务特征数据集记为P＝{Pi，Po}，其中，Pi，Po分别表示公交停靠站上车乘客和下车乘客数量。
4-2)公交优先导向的公交车到站服务时间计算
借助于已采集的公交停靠站上下乘客数量Pi，Po，计算公交车辆到站服务时间，计算公式为，
ts＝te+max{Piti，Poto}
其中，te表示公交车进站上下乘客的损失时间(包括开关门、车辆启动等时间，一般取5-7秒)；Pi和P0分别代表乘客上车人数和乘客下车人数；ti表示每一个乘客上车所消耗的时间(一般取1-2秒)，to表示每一个乘客下车所消耗的时间(一般取0.7-1.5秒)。
本发明进一步设置为：所述步骤5)中确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法，具体为，
5-1)公交优先道路交通协同控制关键交叉口标定
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号并记为K,其所有停靠站上游的第一个交叉口为关键交叉口记为(k)，且k∈K,K＝1，2，3...；
5-2)公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围界定
借助于现状配时方案与预测得到的公交停靠站时间，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围(即公交车通过关键交叉口，可以在下游停靠站站停靠后，不停车通过下一个交叉口)，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000061
Figure BDA0002463263630000062
若
Figure BDA0002463263630000063
则先判断
Figure BDA0002463263630000064
归属区间，再进行分类计算；
其中,C代表交叉口信号周期，
Figure BDA0002463263630000065
代表关键交叉口主路绿灯时间，
Figure BDA0002463263630000066
代表公交优先通行保障的关键交叉口绿灯显示时间，
Figure BDA0002463263630000067
代表关键交叉口下游公交车停靠站服务时间，γ为正整数
Figure BDA0002463263630000068
Figure BDA0002463263630000069
5-3)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号配时优化
5-3-1)确定公交车到达时刻是否处于公交优先通行保障绿灯时间范围
动态感知每辆公交车到达关键交叉口的具体时刻
Figure BDA00024632636300000610
确定此时刻关键交叉口距离最近的主路绿灯开始时刻
Figure BDA00024632636300000611
和结束时刻
Figure BDA0002463263630000071
借助于已计算的公交停靠站服务时间，判断公交车到达关键交叉口的具体时刻是否处于公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围。
若
Figure BDA0002463263630000072
或
Figure BDA0002463263630000073
Figure BDA0002463263630000074
则公交车辆到达关键交叉口(k)处于公交优先通行保障的绿灯时间范围，否则进行下一步判断；
其中，C(k)代表关键交叉口信号周期；
5-3-2)关键交叉口的信号配时方案优化
借助公交车辆到达关键交叉口的时间，以及该交叉口下游停靠站的预计服务时间，调整关键交叉口的信号配时方案(只调整公交车通过的这一个周期，其他周期保持不变)；
若公交车到达时刻处于公交优先通行保障绿灯时间，则ΔT＝0，
否则计算公交车到达关键交叉口时刻距公交优先通行保障绿灯时间范围的最短时间ΔT，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000075
其中，ΔT1代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围上限的时长，ΔT2代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围下限的时长；
若ΔT＝0时，此时关键交叉口信号配时方案无需优化；
反之，关键交叉口信号配时方调整为，
若ΔT＝|ΔT1|，此时，
Figure BDA0002463263630000076
若ΔT＝|ΔT2|，此时，
Figure BDA0002463263630000081
其中，
Figure BDA0002463263630000082
代表关键交叉口调整后的信号周期，
Figure BDA0002463263630000083
代表关键交叉口优化后的主路绿灯通行时间；
5-3-3)后续交叉口信号配时方案调整
确定与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达k+i交叉口具体时刻为
Figure BDA0002463263630000084
根据关键交叉口绿灯调整时间，对与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达后续交叉口所在时刻所属周期m的交通信号配时方案进行调整，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000085
其中，i代表关键交叉口后续的第i个交叉口，且i＝1，2，3...，
Figure BDA0002463263630000086
为交叉口(k)的交通信号配时方案，
Figure BDA0002463263630000087
为与公交车同时通过关键交叉口的社会车在交叉口k+i的第m周期交通信号配时方案，
Figure BDA0002463263630000088
分别为交叉口k+i第m个周期调整后的主路绿灯通行时间和信号周期，
Figure BDA0002463263630000089
分别为交叉口k+i第m个周期主路绿灯显示时间和信号周期，±分别为延迟ΔT＝|ΔT1|或提前ΔT＝|ΔT2|时间；
5-3-4)交叉口后续周期信号相位补偿
确定公交车通过交叉口到达k+i交叉口具体时刻为
Figure BDA00024632636300000810
借助与关键交叉口绿灯调整时间，对公交车辆对应时刻所在周期的下一周期n的信号配时方案进行调整，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000091
其中,
Figure BDA0002463263630000092
代表交叉口k+i第n周期信号配时方案，
Figure BDA0002463263630000093
分别代表交叉口k+i第n周期补偿后的主路绿灯显示时长和信号周期，
Figure BDA0002463263630000094
代表交叉口k+i第n周期主路绿灯时间，
Figure BDA0002463263630000095
分别代表延迟(ΔT＝|ΔT1|)或提前(ΔT＝|ΔT2|)时间。
本发明进一步设置为：所述步骤6)中设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案，具体为，
如果遇到公交车未能在预测时间内完成上下乘客，此时公交车可采取两种方案通过交叉口。等待下一个信号周期的绿灯时间通行，或在主路红灯条件下，让公交右转进入支路，在通过支路掉头、再右转进入主路，实现主路直行。两种方案时间最短者即为突发交通事件扰动下公交车辆诱导方案。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
本发明提供了一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，包括步骤：升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线；优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略；确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案；计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间；确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法；设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案；本发明基于自动驾驶环境下车流交通运行过程可实现路段车速精准控制并实时调优，公交车辆与信号控制机之间能够进行准确和实时的双向通讯，可实时调整交叉口信号配时方案使公交车在公交优先保障时间内通行，大幅提高公车车辆通行效率。
上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2a是原道路交通基础设施及交通标志标线示意图；
图2b是本发明步骤1)中面向自动驾驶的道路交通基础设施改造示意图；
图3a是本发明步骤2)中优化面向自动驾驶的公交优先支路交通协同诱导策略示意图；
图3b是本发明步骤2)中优化面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略示意图；
图4是本发明步骤3)中确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协调配时优化方案示意图；
图5是本发明步骤5)中公交优先道路交通协同控制关键交叉口标定示意图；
图6是本发明步骤5)中公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围界定示意图；
图7是本发明步骤5)中关键交叉口及后续交叉口的信号配时方案优化示意图；
图8a是本实施例步骤6)中设计突发交通事件扰动下公交车辆其中一种优先通行诱导预案示意图；
图8b是本实施例步骤6)中设计突发交通事件扰动下公交车辆另一种优先通行诱导预案示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
本发明提供一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，如图1所示，包括以下步骤：
1)升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线；
对于面向自动驾驶的公交优先道路交通协同，需升级面向自动驾驶的道路交通基础设施改造和完善道路相关交通标志标线，如图2a和图2b所示；
具体为，
1-1)面向自动驾驶的道路交通基础设施改造
对面向自动驾驶的道路支路，距离停车线5-40m处增设掉头通道，掉头通道长度不小于8米。
1-2)面向自动驾驶的道路交通标志标线完善
对面向自动驾驶的道路进口道左转车道全部改为直行车道，原来直行、右转车道保持不变。
2)优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略；
对于主路和支路的左转车流，需制定面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略及交叉口支路交通协同诱导策略；
具体为，
2-1)面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略
对于主路左转车流在交叉口右转进入支路，再通过支路掉头通道掉头、再直行，从而实现主路左转，如图3b所示；
2-2)面向自动驾驶的交叉口支路交通协同诱导策略
对于支路左转车流，在交叉口直行进入对面支路，再通过对向支路掉头通道掉头、再右转，从而实现支路左转，如图3a所示。
3)确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案；
如图4所示，搭建公交优先道路交叉口交通运行特征数据集，对公交优先道路交叉口交通信号周期及交通信号配时进行实时优化，并采用时空轨迹法对面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差进行优化；
具体为，
3-1)公交优先道路交叉口交通运行特征数据采集
公交优先道路交叉口交通运行特征数据集中的各类信息按照交叉口进口道分车道进行采集，将交叉口车流运行特征数据集记为I，
Figure BDA0002463263630000121
其中TS代表各交叉口信号现状配时方案，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行车流量较大值，D代表相邻交叉口路段长度，
Figure BDA0002463263630000122
代表相邻交叉口路段车辆平均速度。
3-2)公交优先道路交叉口交通信号周期优化
借助已采集的交通运行特征数据，优化公交优先道路交叉口交通信号周期，选取交叉口最大周期为公共周期，计算公式为，
C＝max{CTS}
其中，CTS，C分别代表各交叉口交通信号现状和优化后信号周期；
3-3)公交优先道路交叉口交通信号配时优化
借助已计算的各交叉口周期，对调整后的信号相位分别计算各相位绿灯显示时长，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000131
其中Gmain和Gminor分别代表交叉口主路绿灯直行时间和支路绿灯直行时间，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行流量中的较大值，C为交叉口优化后信号周期，A为交叉口黄灯信号时长(一般取3-5秒)。
3-4)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差优化
采用“时空轨迹图”法确定各交叉口之间的相位差，保证连续交叉口中公交优先的基本条件。相邻交叉口相位差计算公式为，
Figure BDA0002463263630000132
其中Of代表理想相位差，w为整数,Δt代表实时调优情况下产生的系统误差(一般取1-2秒)。
4)计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间；
搭建公交优先道路公交车辆停靠站乘客服务特征数据集，计算公交车到站服务时间；
具体为，
4-1)公交车辆停靠站乘客服务特征数据采集
将公交车辆到站乘客服务特征数据集记为P＝{Pi，Po}，其中，Pi，Po分别表示公交停靠站上车乘客和下车乘客数量。
4-2)公交优先导向的公交车到站服务时间计算
借助于已采集的公交停靠站上、下乘客数量Pi，Po，计算公交车辆到站服务时间，计算公式为，
ts＝te+max{Piti，Poto}
其中，te表示公交车进站上、下乘客的损失时间(包括开关门、车辆启动等时间，一般取5-7秒)；Pi和P0分别代表上车乘客数量和下车乘客数量；ti表示每一个乘客上车所消耗的时间(一般取1-2秒)，to表示每一个乘客下车所消耗的时间(一般取0.7-1.5秒)。
5)确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法；
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号，标定公交优先道路交通协同控制关键交叉口，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围，优化公交优先道路关键交叉口及后续交叉口信号配时方案；
具体为，
5-1)公交优先道路交通协同控制关键交叉口标定
如图5所示，对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号并记为K,其所有停靠站上游的第一个交叉口为关键交叉口记为(k)，且k∈K,K＝1，2，3...；
5-2)公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围界定
如图6所示，借助于现状配时方案与预测得到的公交停靠站时间，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围(即公交车通过关键交叉口，可以在下游停靠站停靠后，不停车通过下一个交叉口)，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000151
Figure BDA0002463263630000152
若
Figure BDA0002463263630000153
则先判断
Figure BDA0002463263630000154
归属区间，再进行分类计算；
其中,
Figure BDA0002463263630000155
代表关键交叉口主路绿灯时间，
Figure BDA0002463263630000156
代表公交优先通行保障的关键交叉口绿灯显示时间，
Figure BDA0002463263630000157
代表关键交叉口下游公交车停靠站服务时间，γ为正整数
Figure BDA0002463263630000158
5-3)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号配时优化，如图7所示；
5-3-1)确定公交车到达时刻是否处于公交优先通行保障绿灯时间范围
动态感知每辆公交车到达关键交叉口的具体时刻
Figure BDA0002463263630000159
确定此时刻关键交叉口距离最近的主路绿灯开始时刻
Figure BDA00024632636300001510
和结束时刻
Figure BDA00024632636300001511
且
Figure BDA00024632636300001512
借助于已计算的公交停靠站服务时间，判断公交车到达关键交叉口的具体时刻是否处于公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围。
若
Figure BDA00024632636300001513
或
Figure BDA00024632636300001514
Figure BDA00024632636300001515
则公交车辆到达关键交叉口(k)处于公交优先通行保障的绿灯时间范围，否则进行下一步判断。
其中C(k)代表关键交叉口信号周期。
5-3-2)关键交叉口的信号配时方案优化
借助公交车辆到达关键交叉口的时间，以及该交叉口下游停靠站的预计服务时间，调整关键交叉口的信号配时方案(只调整公交车通过的这一个周期，其他周期保持不变)；
若公交车到达时刻处于公交优先通行保障绿灯时间，则ΔT＝0，
否则计算公交车到达时刻距公交优先通行保障绿灯时间范围的最短时间ΔT，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000161
若ΔT＝0时，此时关键交叉口信号配时方案无需优化；
其中，ΔT1代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围上限的时长，ΔT2代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围下限的时长。
反之，关键交叉口信号配时方调整为，
若ΔT＝|ΔT1|，此时，
Figure BDA0002463263630000162
若ΔT＝|ΔT2|，此时，
Figure BDA0002463263630000163
其中，
Figure BDA0002463263630000164
代表关键交叉口调整后的信号周期，ΔT代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围的最小值。
Figure BDA0002463263630000165
代表关键交叉口优化后的主路绿灯通行时间；
5-3-3)后续交叉口信号配时方案调整
确定与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达k+i交叉口具体时刻为
Figure BDA0002463263630000171
借助于关键交叉口绿灯调整时间，对与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达后续交叉口所在时刻所属周期m的交通配时方案进行调整，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000172
其中，i代表关键交叉口后续的第i个交叉口，且i＝1，2，3...，
Figure BDA0002463263630000173
代表交叉口(k)的信号配时方案，
Figure BDA0002463263630000174
代表与公交车同时通过关键交叉口的社会车在交叉口k+i的第m周期信号配时方案，
Figure BDA0002463263630000175
分别代表交叉口k+i第m个周期调整后的主路绿灯通行时间和信号周期，
Figure BDA0002463263630000176
分别代表交叉口k+i第m个周期主路绿灯显示时间和信号周期，±分别代表延迟(ΔT＝|ΔT1|或提前(ΔT＝|ΔT2|)时间。
5-3-4)交叉口后续周期信号相位补偿
确定公交车通过交叉口到达k+i交叉口具体时刻为
Figure BDA0002463263630000177
借助于关键交叉口绿灯调整时间，对公交车辆对应时刻所在周期的下一周期n的信号配时方案进行调整，计算公式为，
Figure BDA0002463263630000178
其中,
Figure BDA0002463263630000179
代表交叉口k+i第n周期信号配时方案，
Figure BDA00024632636300001710
分别代表交叉口k+i第n周期补偿后的主路绿灯显示时长和信号周期，
Figure BDA00024632636300001711
代表交叉口k+i第n周期主路绿灯时间，
Figure BDA0002463263630000181
分别代表提前(ΔT＝|ΔT2|)时间或延迟(ΔT＝|ΔT1|)。
6)设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案；
若公交车未能在确定时间内完成上、下乘客，公交车可在交叉口主路停止线前等待下一周期绿灯亮起或右转进入支路，在支路进行掉头，再通过支路右转进入主路，完成公交直行；
具体为，
如果遇到公交车未能在预测时间内完成上、下乘客，此时公交车可采取两种方案通过交叉口。等待下一个信号周期的绿灯时间通行，如图8b所示，或在主路红灯条件下，让公交车右转进入支路，在通过支路掉头、再右转进入主路，实现主路直行，如图8a所示。两种方案时间最短者即为突发交通事件扰动下公交车辆诱导方案。
实施例：
通过一个实例对本发明一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法给出进一步说明，下面考虑面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法的具体步骤。
S1：升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线。
S2：优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略。
S3：确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案。
S31：公交优先道路交叉口交通运行特征数据采集
对于公交优先道路交叉口交通运行特征数据，经过实地调查，交叉口现状信号配时方案(TS)，主路交叉口单位小时直行流量较大值(Qmain)，支路交叉口单位小时直行流量较大值Qminor，相邻交叉口路段长度(D)，相邻交叉口路段车辆平均速度
Figure BDA0002463263630000191
如表1所示(列举部分数据)。
Figure BDA0002463263630000192
表1
S32：公交优先道路交叉口交通信号周期优化。
根据表1中采集到的交通运行特征数据，对公交优先道路交叉口交通信号周期优化，优化后周期为，
C＝max{CTS}＝100S
S33：公交优先道路交叉口交通信号配时优化。
根据表1中采集到的交通运行特征数据，对公交优先道路交叉口交通信号配时优化，如表2所示。
交叉口编号 周期 相位1 相位3
1 100 67 27
2 100 68 26
3 100 68 26
4 100 66 28
5 100 68 26
表2
S34：面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差优化
根据表1中采集到的交通运行特征数据，对面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差优化，如表3所示(Δt＝1S)。
Figure BDA0002463263630000193
Figure BDA0002463263630000201
表3
S4：计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间。
S41：公交车辆停靠站乘客服务特征数据采集
对于公交车辆停靠站乘客服务特征数据，如表4所示。
Figure BDA0002463263630000202
表4
S42：公交优先导向的公交车到站服务时间计算
根据表4中采集到的公交车辆停靠站乘客服务特征数据，计算公交优先导向的公交车到站服务时间。如表5所示。(te＝6；ti＝2，to＝1.1)。
Figure BDA0002463263630000203
Figure BDA0002463263630000211
表5
S5：确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法。
S51：公交优先道路交通协同控制关键交叉口标定
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号并记为K,其所有停靠站上游的第一个交叉口为关键交叉口记为(k)，以(2)交叉口为关键交叉口为例。
S52：公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围界定
借助于公交优先道路交叉口交通信号配时优化表(表2)与计算得到的公交优先导向公交车到站服务时间(表5)，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围，计算结果为，
Figure BDA0002463263630000212
Figure BDA0002463263630000221
S53：面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号配时优化
S531：确定公交车到达时刻是否处于公交优先通行保障绿灯时间范围
以公交车到达关键交叉口的时刻7:55:30为例，此时刻关键交叉口距离最近的主路绿灯开始时刻7:55:00和结束时刻7:56:08，此时，公交优先导向公交车到站服务时间为52S。
因为
Figure BDA0002463263630000222
或
Figure BDA0002463263630000223
则公交车辆到达关键交叉口不处于公交优先通行保障的绿灯时间范围，进行下一步判断。
S532：关键交叉口的信号配时方案优化
计算公交车到达时刻距公交优先通行保障绿灯时间范围的最短时间ΔT，
Figure BDA0002463263630000224
此时，关键交叉口信号配时方案调整为，
Figure BDA0002463263630000225
S532：后续交叉口信号配时方案调整
以与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达后续交叉口时刻为7:56:42为例，所在周期为第287个周期，则此时主路绿灯时间信号配时方案调整为，
Figure BDA0002463263630000231
S534：交叉口后续周期信号相位补偿
以公交车通过交叉口时刻7:57:34为例，对公交车辆对应时刻所在周期的下一周期(第288个周期)的信号配时方案调整为，
Figure BDA0002463263630000232
S6：设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案；
若公交车未能在预测时间内完成上下乘客，此时公交车可采取两种方案通过交叉口。等待下一个信号周期的绿灯时间通行，或在主路红灯条件下，让公交右转进入支路，在通过支路掉头、再右转进入主路，实现主路直行。两种方案时间最短者即为突发交通事件扰动下公交车辆诱导方案。

Claims (8)

1.一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线
2)优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略
对于主路和支路的左转车流，制定面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略及交叉口支路交通协同诱导策略；
3)确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案搭建公交优先道路交叉口交通运行特征数据集，对公交优先道路交叉口交通信号周期及交通信号配时进行实时优化，并采用时空轨迹法对面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差进行优化；
4)计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间
搭建公交优先道路公交车辆停靠站乘客服务特征数据集，计算公交车到站服务时间；
5)确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号，标定公交优先道路交通协同控制关键交叉口，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围，优化公交优先道路关键交叉口及后续交叉口交通信号配时方案；
6)设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案
若公交车未能在确定时间内完成上、下乘客，公交车可选择在交叉口主路停止线前等待下一周期绿灯亮起或右转进入支路，在支路进行掉头，再通过支路右转进入主路，完成公交车直行。
2.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤1)中升级面向自动驾驶的道路基础设施及交通标志标线，具体为，
1-1)面向自动驾驶的道路交通基础设施改造
对面向自动驾驶的道路支路，在距离停车线一设定距离处增设掉头通道；
1-2)面向自动驾驶的道路交通标志标线完善
将面向自动驾驶的道路进口道左转车道全部改为直行车道，原来直行、右转车道保持不变。
3.根据权利要求2所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤2)中优化面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导策略，具体为，
2-1)面向自动驾驶的公交优先主路交通协同诱导策略
对于主路左转车流，在交叉口右转进入支路，再通过支路上的掉头通道掉头、再直行，从而实现主路车流左转；
2-2)面向自动驾驶的交叉口支路交通协同诱导策略
对于支路左转车流，在交叉口直行进入对面支路，再通过对向支路上的掉头通道掉头、再右转，从而实现支路车流左转。
4.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤3)中确定面向自动驾驶的公交优先道路交叉口信号协同配时方案，具体为，
3-1)公交优先道路交叉口交通运行特征数据采集
公交优先道路交叉口交通运行特征数据集中的各类信息按照交叉口进口道分车道进行采集，将交叉口车流运行特征数据集记为I，
Figure FDA0002463263620000031
其中TS代表各交叉口信号现状配时方案，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行车流量较大值，D代表相邻交叉口路段长度，
Figure FDA0002463263620000032
代表相邻交叉口路段车辆平均速度；
3-2)公交优先道路交叉口交通信号周期优化
根据已采集的车流运行特征数据，优化公交优先道路交叉口交通信号周期，选取交叉口最大周期为公共周期，计算公式为，
C＝max{CTS}
其中，CTS，C分别代表各交叉口交通信号现状和优化后信号周期；
3-3)公交优先道路交叉口交通信号配时优化
根据已计算的各交叉口周期，对调整后的信号相位分别计算各相位绿灯显示时长，计算公式为，
Figure FDA0002463263620000033
其中，Gmain和Gminor分别代表交叉口主路绿灯直行时间和支路绿灯直行时间，Qmain和Qminor分别代表交叉口单位小时内主路和支路单车道直行流量中的较大值，A为交叉口黄灯信号时长；
3-4)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口相位差优化
采用时空轨迹图法确定各交叉口之间的相位差；相邻交叉口相位差计算公式为，
Figure FDA0002463263620000041
其中，w为整数,Δt为实时调优情况下产生的系统误差。
5.根据权利要求1所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤4)中计算公交优先导向的公交车辆停靠站服务时间，具体为，
4-1)公交车辆停靠站乘客服务特征数据采集
将公交车辆到站乘客服务特征数据集记为P＝{Pi，Po}，其中，Pi，Po分别表示公交停靠站上车乘客和下车乘客数量；
4-2)公交优先导向的公交车到站服务时间计算
根据已采集的公交停靠站上、下车乘客数量Pi，Po，计算公交车辆到站服务时间ts，计算公式为，
ts＝te+max{Piti，Poto}
其中，te表示公交车进站上、下乘客的损失时间；ti表示每一个乘客上车所消耗的时间，to表示每一个乘客下车所消耗的时间。
6.根据权利要求5所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤5)中确定面向自动驾驶的公交优先交叉口信号协同诱导方法，具体为，
5-1)公交优先道路交通协同控制关键交叉口标定
对自动驾驶的公交优先道路交叉口依次编号并记为K,其所有停靠站上游的第一个交叉口为关键交叉口记为(k)，且k∈K,K＝1，2，3…；
5-2)公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围界定
根据现有交叉口交通信号配时方案与预测得到的公交停靠站时间，界定公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围，计算公式为，
Figure FDA0002463263620000051
Figure FDA0002463263620000052
若
Figure FDA0002463263620000053
则先判断
Figure FDA0002463263620000054
归属区间，再进行分类计算；
其中,
Figure FDA0002463263620000055
代表关键交叉口主路绿灯时间，
Figure FDA0002463263620000056
代表公交优先通行保障的关键交叉口绿灯显示时间，
Figure FDA0002463263620000057
代表关键交叉口下游公交车停靠站服务时间，γ为正整数，且
Figure FDA0002463263620000058
5-3)面向自动驾驶的公交优先道路交叉口交通信号配时优化
5-3-1)确定公交车到达时刻是否处于公交优先通行保障绿灯时间范围
动态感知每辆公交车到达关键交叉口的具体时刻
Figure FDA0002463263620000059
确定此时刻关键交叉口距离最近的主路绿灯开始时刻
Figure FDA00024632636200000510
和结束时刻
Figure FDA00024632636200000511
且
Figure FDA00024632636200000512
根据已计算的公交停靠站服务时间，判断公交车到达关键交叉口的具体时刻是否处于公交优先通行保障的关键交叉口绿灯时间范围；
若
Figure FDA00024632636200000513
或
Figure FDA00024632636200000514
Figure FDA00024632636200000515
则公交车辆到达关键交叉口(k)处于公交优先通行保障的绿灯时间范围，否则进行下一步判断；
其中，C(k)代表关键交叉口信号周期；
5-3-2)关键交叉口的信号配时方案优化
根据公交车辆到达关键交叉口的时间，以及该交叉口下游停靠站的预计服务时间，调整关键交叉口的交通信号配时方案，且只调整公交车通过的这一个周期，其他周期保持不变；
若公交车到达时刻处于公交优先通行保障绿灯时间，则ΔT＝0，
否则计算公交车到达关键交叉口时刻距公交优先通行保障绿灯时间范围的最短时间ΔT，计算公式为，
Figure FDA0002463263620000061
其中，ΔT1代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围上限的时长，ΔT2代表公交车到达关键交叉口时刻距离公交优先通行保障时间范围下限的时长；
若ΔT＝0时，此时关键交叉口信号配时方案无需优化；
反之，关键交叉口信号配时方调整为，
若ΔT＝|ΔT1|，此时，
Figure FDA0002463263620000062
若ΔT＝|ΔT2|，此时，
Figure FDA0002463263620000063
其中，
Figure FDA0002463263620000064
代表关键交叉口调整后的信号周期，
Figure FDA0002463263620000065
为关键交叉口优化后的主路绿灯通行时间；
5-3-3)后续交叉口信号配时方案调整
确定与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达k+i交叉口具体时刻为
Figure FDA0002463263620000066
根据关键交叉口绿灯调整时间，对与公交车同时通过关键交叉口的社会车流到达后续交叉口所在时刻所属周期m的交通信号配时方案进行调整，计算公式为，
Figure FDA0002463263620000071
其中，i代表关键交叉口后续的第i个交叉口，且i＝1，2，3...，
Figure FDA0002463263620000072
为交叉口(k)的交通信号配时方案，
Figure FDA0002463263620000073
为与公交车同时通过关键交叉口的社会车在交叉口k+i的第m周期交通信号配时方案，
Figure FDA0002463263620000074
分别为交叉口k+i第m个周期调整后的主路绿灯通行时间和信号周期，
Figure FDA0002463263620000075
Ck+i|m分别为交叉口k+i第m个周期主路绿灯显示时间和信号周期，±分别为延迟ΔT＝|ΔT1|或提前ΔT＝|ΔT2|时间；
5-3-4)交叉口后续周期信号相位补偿
确定公交车通过交叉口到达k+i交叉口具体时刻为
Figure FDA0002463263620000076
根据关键交叉口绿灯调整时间，对公交车辆对应时刻所在周期的下一周期的交通信号配时方案进行调整，计算公式为，
Figure FDA0002463263620000077
其中,
Figure FDA0002463263620000078
为交叉口k+i第n周期交通信号配时方案，
Figure FDA0002463263620000079
分别为交叉口k+i第n周期补偿后的主路绿灯显示时长和信号周期，
Figure FDA00024632636200000710
为交叉口k+i第n周期主路绿灯时间，
Figure FDA00024632636200000711
分别为提前ΔT＝|ΔT2|或延迟ΔT＝|ΔT1|时间。
7.根据权利要求1或6所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述步骤6)中设计突发交通事件扰动下公交车辆优先通行诱导预案，具体为，
如果遇到公交车未能在预测时间内完成上、下乘客，此时公交车有两种方案通过交叉口实现主路直行，这两种方案时间最短者即确定为突发交通事件扰动下公交车辆诱导方案。
8.根据权利要求2所述的一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法，其特征在于：所述设定距离为5～40m。
CN202010326056.1A 2020-04-23 2020-04-23 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法 Active CN111508247B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010326056.1A CN111508247B (zh) 2020-04-23 2020-04-23 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010326056.1A CN111508247B (zh) 2020-04-23 2020-04-23 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111508247A true CN111508247A (zh) 2020-08-07
CN111508247B CN111508247B (zh) 2020-11-13

Family

ID=71877880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010326056.1A Active CN111508247B (zh) 2020-04-23 2020-04-23 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111508247B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112150809A (zh) * 2020-09-25 2020-12-29 哈尔滨工业大学 一种城市快速路短距离出行控制方法
CN112652179A (zh) * 2020-12-17 2021-04-13 黑龙江省交通运输信息和规划研究中心(黑龙江省收费公路联网运营结算中心) 车路协同环境下公交优先通行信号控制方法及系统
CN112907946A (zh) * 2021-01-04 2021-06-04 清华大学 一种自动驾驶车辆与其他车辆混行的交通控制方法以及系统
CN113257007A (zh) * 2021-05-06 2021-08-13 哈尔滨工业大学 交叉口共享自动驾驶车道的信号控制方法及系统
CN113409567A (zh) * 2021-01-04 2021-09-17 清华大学 一种公交与自动驾驶车辆混行车道的交通评估方法和系统
CN113538939A (zh) * 2021-06-08 2021-10-22 同济大学 一种不变周期条件下公交优先相位设置方法
CN113593275A (zh) * 2021-07-09 2021-11-02 同济大学 一种基于公交信号优先的交叉口网联自动驾驶方法
CN113628459A (zh) * 2021-09-23 2021-11-09 西南交通大学 一种面向间歇式公交车道的预约交叉口公交优先方法
CN114141030A (zh) * 2021-12-27 2022-03-04 吉林大学 一种异质行驶需求下的事故后高速公路车流诱导方法
CN115482677A (zh) * 2022-09-19 2022-12-16 长沙理工大学 一种自动驾驶交叉口的公交优先控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008249683A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Sk C & C Co Ltd 自動車ナビゲーションシステムの交差点案内方法
KR101074294B1 (ko) * 2010-07-13 2011-10-18 주식회사 서영엔지니어링 유턴 대기 및 회전 전용공간을 이용한 2현시 4지 교차로 시스템
CN103198675A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 东南大学 一种交叉口、左转快速公交通过该交叉口的方法及信号控制方法
CN105678036A (zh) * 2016-03-17 2016-06-15 东南大学 公交车辆在公交站点停靠时间的测算方法及系统
CN106781563A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 河海大学 一种城市快速路交叉口公交优先信号协调配时方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008249683A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Sk C & C Co Ltd 自動車ナビゲーションシステムの交差点案内方法
KR101074294B1 (ko) * 2010-07-13 2011-10-18 주식회사 서영엔지니어링 유턴 대기 및 회전 전용공간을 이용한 2현시 4지 교차로 시스템
CN103198675A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 东南大学 一种交叉口、左转快速公交通过该交叉口的方法及信号控制方法
CN105678036A (zh) * 2016-03-17 2016-06-15 东南大学 公交车辆在公交站点停靠时间的测算方法及系统
CN106781563A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 河海大学 一种城市快速路交叉口公交优先信号协调配时方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐建闽等: "基于逆向可变车道的交叉口公交左转优先方法", 《重庆交通大学学报( 自然科学版)》 *
郑锐等: "上游停靠站公交溢出影响下交叉口", 《大连交通大学学报》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112150809B (zh) * 2020-09-25 2021-09-10 哈尔滨工业大学 一种城市快速路短距离出行控制方法
CN112150809A (zh) * 2020-09-25 2020-12-29 哈尔滨工业大学 一种城市快速路短距离出行控制方法
CN112652179A (zh) * 2020-12-17 2021-04-13 黑龙江省交通运输信息和规划研究中心(黑龙江省收费公路联网运营结算中心) 车路协同环境下公交优先通行信号控制方法及系统
CN113409567B (zh) * 2021-01-04 2022-08-05 清华大学 一种公交与自动驾驶车辆混行车道的交通评估方法和系统
CN113409567A (zh) * 2021-01-04 2021-09-17 清华大学 一种公交与自动驾驶车辆混行车道的交通评估方法和系统
CN112907946B (zh) * 2021-01-04 2022-07-08 清华大学 一种自动驾驶车辆与其他车辆混行的交通控制方法以及系统
CN112907946A (zh) * 2021-01-04 2021-06-04 清华大学 一种自动驾驶车辆与其他车辆混行的交通控制方法以及系统
CN113257007A (zh) * 2021-05-06 2021-08-13 哈尔滨工业大学 交叉口共享自动驾驶车道的信号控制方法及系统
CN113538939A (zh) * 2021-06-08 2021-10-22 同济大学 一种不变周期条件下公交优先相位设置方法
CN113538939B (zh) * 2021-06-08 2022-06-07 同济大学 一种不变周期条件下公交优先相位设置方法
CN113593275A (zh) * 2021-07-09 2021-11-02 同济大学 一种基于公交信号优先的交叉口网联自动驾驶方法
CN113628459A (zh) * 2021-09-23 2021-11-09 西南交通大学 一种面向间歇式公交车道的预约交叉口公交优先方法
CN114141030A (zh) * 2021-12-27 2022-03-04 吉林大学 一种异质行驶需求下的事故后高速公路车流诱导方法
CN114141030B (zh) * 2021-12-27 2022-11-01 吉林大学 一种异质行驶需求下的事故后高速公路车流诱导方法
CN115482677A (zh) * 2022-09-19 2022-12-16 长沙理工大学 一种自动驾驶交叉口的公交优先控制方法
CN115482677B (zh) * 2022-09-19 2023-12-08 长沙理工大学 一种自动驾驶交叉口的公交优先控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111508247B (zh) 2020-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111508247B (zh) 一种面向自动驾驶的公交优先道路交通协同诱导方法
WO2018171464A1 (zh) 一种根据导航路径规划车速的方法、装置及系统
CN107705591B (zh) 一种有轨电车与社会车流的协同控制方法
CN106781563B (zh) 一种城市快速路交叉口公交优先信号协调配时方法
CN109448403B (zh) 一种干线协调控制下公交信号优先必要性分析方法
CN104064041B (zh) 基于公共交通车队优先的交通信号灯调整系统和方法
CN108986509B (zh) 一种基于车路协同的城市区域路径实时规划方法
CN111489551B (zh) 一种车联网环境下城市公交线路多站联动调度优化方法
CN109300306A (zh) 车路协同环境下交叉口可变导向车道、信号灯及车辆轨迹优化模型
CN102682613A (zh) 一种子路段绿波诱导分流协调控制方法
CN110232821B (zh) 一种高峰时段港湾公交停靠站临近车道通行能力计算方法
CN113409599B (zh) 一种基于信息预测的城市公交优先协调控制方法
CN110288828B (zh) 上游港湾停靠站影响下交叉口进口道通行能力计算方法
CN101556740A (zh) 基于运行时刻表的公交优先信号配时方法
CN107016857A (zh) 一种信控交叉口左转交通组合设计优化方法
CN102867422A (zh) 基于车辆自组网的单点十字交叉口信号灯实时控制方法
CN109035818B (zh) 一种基于交叉口双站台的brt车辆优先控制方法
CN110444015A (zh) 基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法
CN104269065A (zh) 双向道路与带有逆向公交专用道的单行路交叉口优化方法
CN110364003B (zh) 基于车联网的交叉路口双线路有轨电车信号优先控制方法
CN110211392A (zh) 一种针对可变公交进口道的信号优先控制方法
CN109410608B (zh) 基于卷积神经网络的图片自学习交通信号控制方法
CN105809982A (zh) 基于图像检测与自由流状态电子空穴约束模型的交通信号控制方法
CN114842642A (zh) 一种复合式互通主线提前换道与入口多匝道联动控制系统及方法
CN112489457B (zh) 一种自动驾驶环境下交叉口车辆通过引导方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant