CN113888902B - 基于v2x技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能交通技术领域，方案为一种基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，该模型包括动态公交优先控制算法和前向碰撞算法，动态公交优先控制算法包括了基于Kalman滤波的行程时间预测、公交优先初步引导方案、动态信号控制模块以及车速引导模块，前向碰撞预警(FCW)算法对道路上行驶的主车进行预警，协助驾驶员避免追尾的发生或者是尽可能降低追尾所造成的危害，本发明提出的一种基于V2X的前向碰撞和公交优先动态反馈控制耦合方法，不仅实现了公交优先通行，同时实时检测公交车与前方车辆是否存在追尾危险，给予驾驶员一定的预警提示，有广泛的社会效益和实用价值。

Description

基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警 的松耦合模型

技术领域

本发明主要涉及智能交通技术领域，具体为一种基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型。

背景技术

随着国家经济快速稳定的发展，全国各个城市的城市化进程也在快速推进，并且我国居民的生活水平也得到了显著提高。同时机动车的快速增长也带来了很多问题，例如交通拥堵、交通事故、交通延误等事件都随之增加，城市道路中交叉口路口是车辆汇集的地方，车辆较多，并且车辆的加减速频繁，是交通事故的高发地段，同时由于存在不规范的驾驶行为，较容易发生碰撞危险。所以公交车在路口不仅需要考虑通行效率的问题，更需要考虑公交车的安全问题。

V2X(Vehicle to Everything)技术是新一代的车联网技术，借助车与车(V2V)、车与基础设施(V2I)、车与人(V2P)、车与外部网络(V2N) 的高速稳定的无线通信，及时感知车辆周边的环境状况，且360°无差别感知，同时不易受到道路环境和天气变化等因素的影响。它是以交通系统下的车辆为中心，以无线通信信道共享车辆之间的信息，扩大了车辆的感知范围，V2X技术能够有效避免高达80％的交通事故的发生。可见，V2X通信技术具有提高道路运输系统安全性和效率的巨大潜力。

基于此，本发明设计了一种基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，在兼顾公交车优先通行的前提下，同时实时检测公交车与前方车辆是否存在追尾危险。

发明内容

本发明的目的是提供了一种基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，该模型在兼顾公交车优先通行的前提下，同时实时检测公交车与前方车辆是否存在追尾危险，给予驾驶员一定预警提示。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，该模型包括动态公交优先控制算法和前向碰撞算法。动态公交优先控制算法包括了基于Kalman滤波的行程时间预测、公交优先初步引导方案、动态信号控制模块以及车速引导模块。前向碰撞预警(FCW)算法对道路上行驶的主车进行预警，协助驾驶员避免追尾的发生或者是尽可能降低追尾所造成的危害。

本发明中的初步引导方案：根据Kalman行程时间的预测结果，结合当前红绿灯执行的信号配时方案，确定公交车到达交叉口时，公交优先相位的状态，同时考虑到公交车安全性、舒适性等问题以及路口排队车辆消散时间等因素，确定公交车的基本车速引导方案和信号控制方案。

本发明中动态反馈控制模块主要包括了动态车速引导、动态公交优先控制模块两个部分，两者通过V2X通信建立反馈控制的桥梁。动态反馈控制方法用于减少公交优先控制对于行程时间预测精度的依赖度，提高控制方法的抗干扰能力。

动态车速引导模块：车速引导是一个闭环控制系统，其运行在 OBU平台上。车速引导模块根据信号机下发的控制信息中的车速引导方式，进行车速引导方案的执行，同时根据公交车距离交叉口的距离、红绿灯的剩余时间以及下发的车速引导方案，实时更新车辆的引导车速，保证公交车尽可能在不干扰信号控制的前提下通过交叉口；同时通过WiFi将车速引导信息发送到车载显示屏，在车载显示屏中进行显示。

动态公交优先控制模块：动态公交优先控制模块，根据初步引导方案以及公交车的实时信息，进行红灯早断、绿灯延长以及相位插入等操作，同时下发信号控制信息。最后，公交车通过交叉口会发送公交车通过信息给路口信号机，当路口车联网信号机接收到公交车发送的通过信息时，即判定公交优先方案结束。

本发明中的松耦合模型，其中的碰撞预警模型和公交优先控制模型独立工作。公交优先控制按照公交优先动态反馈控制进行公交车的优先控制和车速引导。碰撞预警模型则独立执行，根据公交车和前方车辆的位置关系，以及两车的状态关系，按照预警算法进行判断，如果出发碰撞预警，则立刻打断公交车的当前优先控制状态，进入碰撞预警模式。进行信息的提示，必要时能够干预公交车的车速。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出的一种基于 V2X的前向碰撞和公交优先动态反馈控制耦合方法，不仅实现了公交优先通行，同时实时检测公交车与前方车辆是否存在追尾危险。给予驾驶员一定的预警提示。有广泛的社会效益和实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公交优先系统框图；

图2(a)～(f)为公交到达时间示意图；

图3(a)、(b)和(c)为公交到达分类图；

图4(a)和(b)公交到达时刻分布图；

图5为动态公交优先时间控制方式流程图；

图6为动态公交优先相位插入控制方式流程图；

图7为公交优先闭环控制系统；

图8(a)、(b)和(c)为车速引导分布图；

图9为FCW场景示意图；

图10为FCW碰撞预警流程图；

图11为行驶方向象限图；

图12为两车相对位置关系示意图；

图13为松耦合模型示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

该发明的公交优先动态反馈控制系统如图1所示，公交优先动态控制方法根据每隔50m的距离执行一次，而追尾碰撞预警模型每 10ms执行一次。当不存在预警信息时公交优先动态控制方法独立工作，而当预警发起时速度公交优先动态控制方法中止工作，并进行相应的预警提醒，由驾驶员自行操作跟随前方车辆行驶。

本发明中的动态公交优先控制算法包括了基于Kalman滤波的行程时间预测、公交优先初步引导方案、动态信号控制模块以及车速引导模块；

本发明中的动态反馈控制模块主要包括了动态车速引导、动态公交优先控制模块两个部分，两者通过V2X通信建立反馈控制的桥梁。

V2X通信桥梁：公交车通过V2X通信接口实时发送车辆的动态信息(位置、速度等信息)到车联网信号机，以及接收车联网信号机下发的公交优先控制信息，其包括了信号配时信息以及车速引导信息。同时车联网信号机通过V2X通信接口实时广播路口信号机的配时方案，接收公交车上传的车辆信息，并通过计算确定公交优先控制方式，以及通过V2X通信下发公交车的车速引导信息。

1.基于卡尔曼滤波算法的公交车行程时间预测方法

基于卡尔曼滤波算法的公交车行程时间预测方法：公交车在路段行驶过程中，容易受到环境的影响以及驾驶员操作的影响。Kalamn 滤波算法可以很好地应用于公交车行程时间预测技术中。设第k班次公交车在检测点到交叉口停车线的路段行程时间(系统状态)用T(k)表示，第k班次公交车在检测器到交叉口停车线的路段行程时间的观测值使用z(k)表示，则公交车在路段的行程时间的卡尔曼滤波公式如式 1-1、1-2所示：

P(k+1|k+1)＝[I_n-K(k+1)H]P(k+1|k) (1-1)

T(k|k)＝AT(k-1)+Bu(k)+w(k) (1-2)

z(k)＝Hx(k)+v(k) (1-3)

式中，A为状态转移矩阵，H为观测矩阵，本文选为单位矩阵；w (k)过程噪声和v(k)为均值为零且互不相关的观测噪声，其协方差分别为Q和R。基于Kalman滤波算法的公交车行程时间预测算法的推演步骤如下。

(1)根据公交车的行驶过程以及Kalman滤波算法的原理建立系统的预测模型，并通过一定的计算方法初始化卡尔曼滤波系统的相关参数。

(2)系统状态预测公式如式1-4：

T(k|k-1)＝AT(k-1|k-1) (1-4)

协方差预测如式1-5：

P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)A′+Q(k-1) (1-5)

将第k-1班次公交车在该路段行驶的行程时间最优估计输入到系统中，根据上述公式计算得到第k班次的行程时间预测值T(k|k-1)，并对系统的协方差矩阵P(k|k-1)进行更新。

(3)计算更新的卡尔曼增益G(k)如式1-6：

G(k)＝P(k|k-1)H′[HP(k|k-1)H′+R(k-1)]^-1 (1-6)

(4)状态值更新，计算第k班次公交车的行程时间的最优估计值 T(k|k)的计算如式1-7：

T(k|k)＝T(k|k-1)+G(k)[z(k)-HT(k|k-1)] (1-7)

更新第k班次的系统协方差P(k|k)计算如式1-8:

P(k|k)＝[I_n-HG(k)]P(k|k-1) (1-8)

式中：T(k|(k-1))为第k次班次公交车从虚拟检测器到交叉口停车线之间的行程时间的预测，等于第k-1班次公交车从相同位置行驶到交叉口的行程时间；T(k|k)为第k班次公交车行程时间的最优预测值；z(k)为第k班次公交车行程时间的观测值，在本算法中采用了公交车到交叉口停车线的实时距离和实时动态的公交车前50m的平均速度的商作为第k班次公交车行程时间的观测值；G(k)是第k班次公交车Kalman滤波器的增益；P(k|k)是第k班次公交车的预报误差方差阵；Q(k)为输入的白噪声方差；R(k)为系统观测噪声的方差；I_n是一个单位矩阵；H为观测矩阵，本文选为单位矩阵。

2.初步引导方案

2.1车速引导方案

初步引导方案包括了公交车车速引导方案和信号控制方案，在信号配时方案中，设信号周期中绿灯相位的开启时刻为t_{g_start}，黄灯相位的开启时刻为t_{y_start}，红灯开启时刻为t_{r_start}，红灯结束时刻为 t_{r_end}。根据公交车到达交叉口的时刻T_c(k)所处的相位执行阶段，分四种情况对车辆的引导速度进行推算，其中第k班次公交车从虚拟检测器到交叉口停车线之间行程时间的最优预测值为T(k|k)，公交车辆在城市道路行驶的最大速度为v_max，行驶的最小速度为v_min，以及当前公交车的当前车速为v_c。

(1)若预测公交车到达交叉口停车线的时刻位于公交优先相位的绿灯时间段，如图2(a)所示，即T_c(k)∈[t_{g_start},t_{y_start}]，即公交车辆按照当前车速v_c行驶即可通过交叉口。

在这种情况下的车速引导以公交车的到达时刻t_{g_start}为目标，进行车速引导，目的是为了防止公交车由于一些意外事故，导致公交车不能够通过交叉口，以及尽可能降低公交车在路口的延误时间。车速引导的最大车速计算公式如2-1所示：

式中，L表示公交车和交叉口之间的距离，T_cur表示公交车到达虚拟检测器的时刻。同时考虑到公交车在城市道路行驶速度的限制和安全性问题，如果v(k)>v_max，以v(k)＝v_max作为车速引导的最大车速，如果v(k)<v_max，则以v(k)作为车速引导的最大车速，所以以[v_c,v(k)]为车速引导区间进行车速引导。

(2)若预测公交车到达交叉口的时刻位于公交优先相位的黄灯或红灯阶段，车辆通过增加车速即可在优先相位的绿灯期间内不停车地通过路口，或者通过降低车速使公交车在下个信号周期的绿灯期间不停车地通过路口。但是考虑到公交车在城市道路行驶速度的限制和安全性问题，其行驶速度必须在(v_min,v_max)范围内。因此也导致了在一定的时间段内，如图2(b)所示，公交车无论加速行驶，还是减速行驶都无法保证其不停车地通过路口。

设[t_{s_max},t_{s_min}]∈[t_{y_start},t_{r_end}]表示该时间段，t_{s_max}为公交车此时加速至最大速度v_max行驶至交叉路口时，仍无法在本次信号周期的绿灯相位结束之前不停车地通过交叉口的临界值，计算公式如式2- 2所示。

求得

t_{s_min}表示公交车此时降低至最小速度v_min行驶至交叉口路口时，仍然无法在下次信号周期绿灯相位开启时不停车通过交叉口的临界值，计算公式如式所示。

求解得t_(s_min)＝T(k│k)+t_(r_end)-L/v_min。因此，若预测公交车到达交叉口的时刻位于该时段内，也即T_c(k)∈ [t_(s_max),t_(s_min)]，也就是车辆在允许的行车速度范围内，无论加、减速都无法不停车地通过交叉口。在这种情况下，可通过调整路口信号的配时方案，延长路口绿灯时间或者缩短红灯的时间，使得公交车辆可以不停车地通过当前交叉口，但是仍存在一个问题就是即使公交车在车速引导和信号控制的协调作用下，都可能存在无法通过交叉路口的情况，如图2(c)所示。

设[t_{s_delay_max},t_{s_trun_min}]∈[t_{s_max},t_{s_min}]表征该时间段， t_{s_delay_max}表示公交车在最大绿灯延长时间G_max和最大车速的引导下时，仍无法在本相位的绿灯期间通过交叉口的临界值，计算公式如式 2-4、2-5所示。

t_{s_trun_min}表示公交车在红灯最大早断时间Rmax和最小车速的引导下时，仍无法在下一相位的绿灯期间通过交叉口的临界值，计算公式如式2-6所示。

式中，t₇代表绿灯相位最大延长时间所对应的时刻，t₈代表红灯最大早断时间所对应的时刻。

a.若t_{s_delay_max}<t_{s_trun_min}时，表示存在公交车在车速引导和信号协调共同控制的作用下，仍然存在无法通过路口的情况，这个时候就需要进行公交优先相位的插入，使公交车可以不停车通过交叉口。如果公交车到达时刻在[t_{s_max},t_{s_delay_max}]之间，公交车以最大车速 v_max进行引导，直到公交车通过交叉口；如果公交车到达时刻在 [t_{s_trun_min},t_{s_min}]之间，公交车以最小车速v_min进行引导，直到公交车通过交叉口。

b.若t_{s_trun_min}<t_{s_delay_max}时，表示公交车在车速引导和信号协调共同控制的作用下，就可以通过路口情况，如图2(d)所示。

当|t_{s_max}-T_c(k)|≤|t_{s_min}-T_c(k)|时，取Gdelay＝T_c(k)-t_{s_max}，也即延长路口绿灯相位的时间，保证公交车可以在绿灯相位结束之前通过当前交叉口，公交车辆的引导车速为最大行驶车速v_max；当 |t_{s_max}-T_c(k)|≥|t_{s_min}-T_c(k)|时，取Rdelay＝t_{s_min}-T_c(k)，也即进行红灯的早断，以保证公交车辆可以在下一周期绿灯相位开启之后到达交叉口，使得公交车可以不停车通过交叉口，同时公交车的引导车速为最低行驶速度v_min。

(3)若预测公交车达到交叉口停车线的时刻T_c(k)∈ [t_{r_start},t_{s_max}]，如图2(e)所示。车辆可适当提高行驶车速，使其在绿灯结束之前通过交叉口。

这时的车速引导以公交车尽可能的到达时刻为t_{g_start}为目标，进行车速引导，目的是为了防止公交车由于一些意外事故，导致公交车不能够通过交叉口，所以尽量使公交车提前到达路口。则公交车的最大引导车速计算公式如2-7所示。

如果v₁(k)>v_max，则最大引导车速为v_max；如果v₁(k)<v_max，则以v₁(k)作为公交车的最大引导车速，同时还必须能够保证公交车在绿灯结束之前通过交叉口，所以公交车的最小引导车速的计算公式如式2-8所示。

如果v₂(k)<v_c，即最小车速小于当前车速，此时公交车的最小引导车速为v_c，否则公交车的最小引导车速为v₂(k)。并且如果当前车速小于最小行驶速度v_min时，公交车的最小行车速度为v_min。

(4)若预测公交车到达交叉口停车线的时刻T_c(k)∈[t_{s_min},t_{r_end}]，如图2(f)所示，车辆可通过减低行驶速度在下个周期绿灯开始时通过交叉口。

这个时候以公交车以到达时间t_{r_end}为目标，使得公交车辆能够在绿灯相位开启时，刚好到达交叉口停车线，此时由公交车辆计算得到建议行驶的最大车速如2-9所示。

初步引导的方案的作用，就是为公交车车速引导提供依据，保证公交车能够在不干预信号控制的情况下的通过交叉口。并计算各个特殊的时间点，通过在线的闭环反馈控制系统，根据公交车车速引导的执行结果，不断地判断公交车能够通过交叉口，并且在绿灯的最后三秒判断公交车到达时间，已决定公交车能否通过交叉口，决定是否延长绿灯时间，保证公交车的正常通行，同时尽可能减少由于预测误差带来的时间的浪费。

2.2信号控制引导方案

进行初步车速引导后，将根据上述车速引导方案中计算的各个时间点，进行信号控制的分类，将公交优先控制信号机侧的控制模式分为三类，即绿灯延长、红灯早断以及相位插入三种控制方案。

(1)绿灯延长公交车到达时间范围

若公交车到达交叉口的时间范围位于T_c(k)∈ [t_{g_start},t_{s_delay_max}]范围内，表明公交车可以通过车速调整和信号控制的共同作用通过交叉口，此时信号机控制采用绿灯延长的控制方式。但此模式下，不一定会进行绿灯延长，要结合公交车的实际运行效果和实时位置进行判断。在绿灯结束前3s之内，进行公交车通过信息的检测，一旦检测到公交车通过交叉口，则不进行绿灯延长操作；如果未检测到公交车通过交叉口，则绿灯延长固定时间(默认时间3s)，直到公交车通过交叉口，或者绿灯达到最大绿灯时间，则结束优先控制，公交车如果没有在该相位的最大绿灯相位结束前通过交叉口，则等待下一个周期，通过交叉口。如图3(a)所示。

(2)红灯早断公交车到达时间范围

若公交车到达交叉口的时间范围位于T_c(k)∈ [t_{s_trun_min},t_{g_next_end}]范围内，如图3(b)所示。则表明公交车可以通过车速调整和信号控制的共同作用通过交叉口，此时信号控制采用红灯早断的控制方式。但是在此模式下，不一定进行红灯的早断，要结合公交车的实际运行效果和实时位置进行判断。当信号相位执行到 t_{s_trun_min}，判断公交车到达路口的时间，若公交车到达交叉口的时间满足要求，则立刻进行红灯早断控制，并且如果公交未能在原本的信号方案执行下，通过交叉口，则进入(1)的控制。

(3)相位插入公交车到达时间范围

若公交车到达交叉口的时间范围位于T_c(k)∈ [t_{s_delay_max},t_{s_trun_min}]范围内，如图3(c)所示，表明公交车不可以通过车速调整和红灯早断和绿灯延长控制的共同作用通过交叉口，此时信号控制采用相位插入的控制方式。

3.动态公交优先控制方式

当信号机通过卡尔曼滤波算法预测公交车到达交叉口的行程时间，同时根据红绿灯相位的当前状态，得出了公交优先通行的初步引导方案。但是在实际的公交车行驶过程中，公交车容易受到道路环境的干扰，天气的干扰以及前车的影响，导致公交车按照预定的引导方案并不能够通过交叉口。所以当公交优先被激活，进行初步引导方案计算之后，车联网信号机进入了动态优先控制模式，同时公交车接收到车速引导方案之后，进入了公交车的闭环车速引导控制状态。最后，借鉴了闭环反馈的控制思想，将车联网信号机和公交车通过V2X通信构成了动态反馈控制系统。

3.1动态信号优先控制方法

基于V2X技术的动态控制系统，保证公交车可以在无法预测的干扰下，不停车地通过交叉口。将对公交车的到达时间进行多次的判断，规定每隔50m的距离进行公交车优先请求信息的发送，信号机根据优先请求信息进行行程时间预测，预测算法依据公交车最近50m的平均速度进行预测，同时判断公交车能否按照初步的控制方案通过交叉口，如果不能则进行及时的修改，同时下发公交车的车速引导方案。基于该思想对公交优先控制系统，进行重新分类，分两种情况对公交车进行说明。

在此模式下，插入时间是一个关键的参数，考虑到最小绿灯的限制，需要判断根据实际相位的执行情况，判断公交车到达相位，然后根据公交车到达相位绿灯的最小绿灯时间为插入标志，当公交车到达时间位于相位的最小绿灯时间内，则以上一个相位的结束为插入相位，若公交车到达时间位于最小绿灯时刻和结束时刻之间，则根据公交车的实际到达时间进行相位插入。插入相位的绿灯时间，受到最小绿灯和最大绿灯时间的限制，一旦公交车通过交叉口即进行相位的切换。

(1)预测公交车到达交叉口停车线的时刻在上一周期的公交优先相位最大早断时刻和本周期公交优先相位最大绿灯结束时刻之间，如图4(a)所示，即T_c(k)∈[t_(trun_max),t_(delay_max)]，此时公交车可以通过红灯早断以及绿灯延长的方式让公交车可以不停车通过交叉口，同时由于干扰的存在以及行程时间预测的误差，导致公交车在这段时间内的到达情况是动态的。所以将这一段时间的范围规定为倒计时时间修改控制段，即通过修改红绿灯的时间来进行公交优先控制

在该控制方式下，首先进行相应的初始化，初始化一些系统所使用的资源。然后开启线程1和线程2，线程1用于接收和处理从V2X 接收到的公交车信息，线程2用于获取公交优先相位的执行情况，主线程用于公交车行程时间的预测以及进行公交优先控制的红灯早断以及绿灯延长策略，同时判断公交车是否通过交叉口以结束公交优先控制策略。信号控制方案在这段时间的控制流程如图5所示。

(2)预测公交车到达交叉口停车线的时刻在本周期的公交优先相位最大早断时刻和本周期公交优先相位最大绿灯结束时刻之间，如图4(b)所示，即T_c(k)∈[t_(delay_max),t_(trun_max)]，此时公交车不可以通过红灯早断以及绿灯延长使得公交车不停车通过交叉口。所以将公交车这一段的到达范围规定为相位插入控制区，即通过插入公交优先相位进行公交优先控制。

在该控制方式下，首先进行相应的初始化，初始化一些系统所使用的资源。然后开启线程1和线程2，线程1用于接收和处理从V2X 接收到的公交车信息，线程2用于获取公交优先相位的执行情况，主线程用于公交车行程时间的预测以及进行公交优先控制的相位插入策略，同时判断公交车是否通过交叉口以结束公交优先控制策略。信号控制方案在这段时间的控制流程如图6所示。

3.2动态车速引导方案

基于V2X技术的公交车车速引导系统，本身也是一个闭环的控制系统，需要根据公交车的位置、公交车到达时间以及公交优先相位的当前状态，同时考虑到公交车安全性和舒适性等问题，进行公交车的车速引导。在本研究方案中，公交车辆根据初步引导方案，进行闭环的车速引导，并将信息发送到车载显示屏进行车速引导的显示，公交车驾驶员根据车速引导进行车速地及时调整，但是由于公交车驾驶员、道路环境、以及路口车辆的影响，公交车并不能够按照理论的方案进行车速引导，这个时候就会导致初步引导方案出现误差，导致公交车不能够按照原定方案进行执行，有可能会出现停车等待的情况。为了解决公交车由于干扰的影响，导致公交车不能够通过交叉口的情况，本发明中不断地检测和判断公交车的状态，进行闭环的车速引导。车速引导的闭环反馈控制系统如图7所示。

由于公交车到达时刻的不同，闭环引导方案也是不同的。根据公交车到达时刻和信号配时方案的特点，在车联网信号机下发的初步引导方案的基础下，同时考虑到公交车到达时间的波动性以及信号控制的特点，所以对闭环动态的车速系统进行如下分类：

方案1：公交车的到达交叉口的时间在[t_{g_start},t_{s_delay_max}]之间，如图8(a)所示，即公交车能够在最大绿灯延长和最大车速引导的共同作用下不停车地通过红绿灯。此种情况下，公交车可以通过车速引导和绿灯延长的方式不停车通过交叉口。

则这种情况下公交车的引导车速的计算公式如式3-1所示。

如果v(k)>v_max，则以v_max进行车速引导，如果v(k)<v_max，则以v(k)进行车速引导。但是随着公交车的运行，一旦路口公交优先相位开始执行绿灯相位，此时不管先前的公交车的引导车速，之后的公交车的引导车速为v_max，同时每隔50m的距离主动上传公交车信息，以便信号机判断公交车能够在绿灯相位的剩余时间通过交叉口，一旦公交车通过交叉口，也会发送通过交叉口的信息，通知信号机，公交优先策略控制结束，路口进入正常的相位执行状态。同时当绿灯相位结束前3s中，为检测到公交车通过交叉口的信息，则会进行绿灯延长策略3s，同时一旦检测到公交车通过的信息，则结束优先控制状态。

方案2：如果公交车的到达时间在[t_{s_trun_min},t_{g_next_end}]之间，如图 8(b)所示，即公交车在下一周期的绿灯相位结束之前，以及下一周期最大早断时刻之后到达交叉口，公交车可以在最大早断时间和最小车速引导的共同作用下不停车通过交叉口。此种情况下，公交车则以下一周期绿灯相位的开启时刻t_{g_next_start}为引导目标，进行引导车速的计算。

v(k)计算公式原理如同方案1，如果v(k)>v_min，以v(k)进行车速引导，如果v(k)<v_min，则以v_min进行车速引导，同时不断上传公交车信息，路口信号机判断公交车的到达情况，一旦路口相位执行到公交车到达相位的最小绿灯时间，信号机根据路口公交车的位置速度等信息，判断公交车的到达时刻，及时地进行红灯早断策略。

方案3：如果公交车的到达时间位于[t_{s_delay_max},t_{s_trun_min}]之间，如图8(c)所示，即公交车无法通过车速引导和红灯早断、绿灯延长的方式，不停车通过交叉口。其中p_s为公交车到达交叉口时所在相位的绿灯开启时刻，p_min为该相位最小绿灯时间对应的结束时刻，p_e为该相位的绿灯结束时刻。

此种情况下，就需要进行相位的插入操作。在相位插入的控制方式下，首先就判断公交车到达路口时所处的信号相位，根据公交车到达路口时，相位的执行情况，进行公交优先相位的插入控制。此种引导方案下，公交车车速引导的目的是使公交车到达路口的时刻位于 [p_min,p_e]之间，即使公交车到达路口时，处于信号相位的最小绿灯时间之后，下一相位绿灯开启之前，并在公交车实际到达路口的时刻，立即进行相位插入。

4基于V2X的前向碰撞

4.1前向碰撞预警(FCW)算法

本发明中的前向碰撞预警将对主车驾驶员进行预警，协助驾驶员避免追尾的发生或者是尽可能降低追尾所造成的危害。FCW的场景示意图如图9所示。

在道路行驶过程中，主车能够通过DSRC通信模块和周围装备有车载单元的其他车辆进行数据共享，共享的数据包括了经纬度，航向角和速度等。主车通过DSRC模块接收到的它车发送的BSM信息，并根据该信息挑选出与主车存在前向碰撞危险的目标车辆。首先，挑选出与主车行驶方向角差值在-30°～30°之间的前方车辆，结合 BSM信息中包含的它车经纬度信息，计算它车和主车之间直线距离，然后计算两车之间的横向距离，若横向距离小于设定的阈值，则判断两车行驶在同一车道上，否则认定两辆车不在同一车道上行驶，并设定前方车辆的安全等级系数为2。再根据两车的速度和加速度信息，计算两车的碰撞时间t，如果0<t<＝3时，安全等级系数为0，发生前向碰撞，建议立即减速甚至刹车；3<t<＝5时，安全等级系数为1，可能发生前向碰撞，建议适当减速；t>5，安全等级系数为2，行车安全，保持当前车速。同时系统将安全等级系数上传到车载显示屏进行显示或者发出对应的警报声，并根据安全等级决策是否向CAN 总线发送信号，采取刹车甚至紧急制动操作。程序流程图如图10所示。

4.2车辆位置识别算法

本发明中通过它车的方向角的角度到主车的方向角的角度的顺时针角度差值，判断两车行驶方向是否相同，即是否同向。把它车RV 与主车HV的顺时针差值分为四种情况，即同向、交叉向右、反向以及交叉向左。其中α为设置的阈值，即得出了它车车与主车的四种方向关系图，如图11所示。

主车通过它车广播的BSM信息，解析得到它车的行驶方向角，判断和本车行驶方向角的关系，找出存在和自车行驶方向角差值在一定方位类的车辆，即图11中的同向。判断公式如下，设本车的行驶方向角为Angle_a，它车的方向角为Angle_b。则计算主车方向角Angle_a到它车方向角Angle_b的顺时针角度差Dif计算公式如式4-1 所示。

根据Dif的大小，即可判断它车和主车的方向关系，具体关系如表1.1所示。

表1.1它车与主车的方向关系表

根据上一步计算得到的它车与本车行驶方向之间的关系，则接下来通过它车和本车之间的横向距离，判断它车和本车是否位于同一条车道上。同向车辆的位置示意图如图12所示。

方位角的计算公式如式4-2所示，设方位角为tmp_angle，两车之间的距离计算公式如式4-3，设两车之间的直线距离为Distance，两车之间的横向距离为tmp_distance，那么两车之间的横向距离的计算公式如式4-4所示。

tmp_distance＝Distance*sin(tmp_angle)(4-4)

根据两车之间的横向距离的大小即可判断两车是否位置关系，按照主车和它车距离的关系主要分为三类，分别为正方向、相邻、非相邻。具体定义如表1.2所示。

表1.2它车与主车的距离关系

表中same_lane_dis_limit和adjacent_lane_dis_limit是设置的阈值，在开机的时候，通过读取配置文件，配置相应的数值。 same_lane_dis_limit默认设置为1.5m，adjacent_lane_dis_limit默认设置为4.8m。

4.3安全等级计算

当主车接收到它车的BSM信息，判断两车同一车道，且位于主车前方。当如果前后车的距离过大，则安全等级为2，车辆安全。如果主车的速度过小，且加速度也过小，则车辆安全等级为2；若主车加速度和它车加速度相近，且主车车速小于前车车速，则主车安全等级为2，车辆安全；若主车加速度和它车加速度相近，且主车车速大于前车车速，则两车会发生碰撞，碰撞时间的计算公式如式4-5所示。

若两车的加速度差值较大，则求解一元二次方程的解为：

(a_a-a_b)t²+2(v_a-v_b)-2S＝0

若该方程存在解，则解为t1,t2；

若t1，t2都大于0，则取最小值作为TTC的时间；若两者仅存在一个大于则其该大于0的解作为TTC的时间；如果两者都不大于 0，则不会碰撞。

根据计算得到的碰撞事件TTC，对安全等级进行分类，如果TTC> 5，则不存在碰撞的可能；如果3<TTC<5,则可能发生碰撞，需要提示驾驶员进行减速；如果TTC<3，则发生碰撞，需要采取制动错误。

4.4基于V2X的公交优先动态反馈控制方法研究

本发明中的松耦合模型如图13所示，在公交优先控制系统工作过程中控制策略和引导车速的优化与追尾预警模型独立运行，但是追尾预警模型具备更高的优先级。公交优先动态控制方法根据每隔50m 的距离执行一次，而追尾碰撞预警模型每10ms执行一次。当不存在预警信息时公交优先动态控制方法独立工作，而当预警发起时速度公交优先动态控制方法中止工作，并进行相应的预警提醒，由驾驶员自行操作跟随前方车辆行驶。

在松耦合模型中，碰撞预警模型和公交优先控制模型独立工作。公交优先控制按照上述方法进行公交车的优先控制和车速引导。碰撞预警模型则独立执行，根据公交车和前方车辆的位置关系，以及两车的状态关系，按照预警算法进行判断，如果出发碰撞预警，则立刻打断公交车的当前优先控制状态，进入碰撞预警模式。进行信息的提示，必要时能够干预公交车的车速。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，其特征在于，该松耦合模型包括动态公交优先控制算法和前向碰撞算法；

所述动态公交优先控制算法包括基于Kalman滤波的行程时间预测、公交优先初步引导方案、动态信号控制模块以及车速引导模块；

基于Kalman行程时间预测模块：在公交优先控制被激活之后，Kalman行程时间预测模块开始工作，该模块根据车联网信号机接收到的公交车优先请求信息，采用了经典卡尔曼滤波算法，预测公交车到达交叉口的行程时间；

公交优先初步引导方案：根据Kalman行程时间的预测结果，结合当前红绿灯执行的信号配时方案，确定公交车到达交叉口时，公交优先相位的状态，同时考虑到公交车安全性、舒适性问题以及路口排队车辆消散时间因素，确定公交车的基本车速引导方案和信号控制方案；

动态反馈控制模块包括动态车速引导模块以及动态公交优先控制模块，两者通过V2X通信建立反馈控制的桥梁，动态反馈控制模块用于减少公交优先控制对于行程时间预测精度的依赖度，提高控制方法的抗干扰能力；所述动态车速引导模块是一个闭环控制系统，其运行在OBU平台上，车速引导模块根据信号机下发的控制信息中的车速引导方式，进行车速引导方案的执行，同时根据公交车距离交叉口的距离、红绿灯的剩余时间以及下发的车速引导方案，实时更新车辆的引导车速，保证公交车尽可能在不干扰信号控制的前提下通过交叉口；同时通过WiFi将车速引导信息发送到车载显示屏，在车载显示屏中进行显示；

所述公交优先初步引导方案包括了公交车车速引导方案和信号控制方案，在信号配时方案中，设信号周期中绿灯相位的开启时刻为t_{g_start}，黄灯相位的开启时刻为t_{y_start}，红灯开启时刻为t_{r_start}，红灯结束时刻为t_{r_end}；根据公交车到达交叉口的时刻T_c(k)所处的相位执行阶段，分四种情况对车辆的引导速度进行推算，其中第k班次公交车从虚拟检测器到交叉口停车线之间行程时间的最优预测值为T(k|k)，公交车辆在城市道路行驶的最大速度为v_max，行驶的最小速度为v_min，以及当前公交车的当前车速为v_c；

(1)若预测公交车到达交叉口停车线的时刻位于公交优先相位的绿灯时间段，即T_c(k)∈[t_{g_start}，t_{y_start}]，即公交车辆按照当前车速v_c行驶即可通过交叉口；

在这种情况下的车速引导以公交车的到达时刻t_{g_start}为目标，进行车速引导；车速引导的最大车速计算公式如2-1所示：

式中，L表示公交车和交叉口之间的距离，T_cur表示公交车到达虚拟检测器的时刻；同时考虑到公交车在城市道路行驶速度的限制和安全性问题，如果v(k)＞v_max，以v(k)＝v_max作为车速引导的最大车速，如果v(k)＜v_max，则以v(k)作为车速引导的最大车速，所以以[v_c，v(k)]为车速引导区间进行车速引导；

(2)若预测公交车到达交叉口的时刻位于公交优先相位的黄灯或红灯阶段，车辆通过增加车速即可在优先相位的绿灯期间内不停车地通过路口，或者通过降低车速使公交车在下个信号周期的绿灯期间不停车地通过路口；但是考虑到公交车在城市道路行驶速度的限制和安全性问题，其行驶速度必须在(v_min，v_max)范围内；因此也导致了在一定的时间段内，公交车无论加速行驶，还是减速行驶都无法保证其不停车地通过路口；

设[t_{s_max}，t_{s_min}]∈[t_{y_start}，t_{r_end}]表示该时间段，t_{s_max}为公交车此时加速至最大速度v_max行驶至交叉路口时，仍无法在本次信号周期的绿灯相位结束之前不停车地通过交叉口的临界值，计算公式如式2-2所示；

求得

t_{s_min}表示公交车此时降低至最小速度v_min行驶至交叉口路口时，仍然无法在下次信号周期绿灯相位开启时不停车通过交叉口的临界值，计算公式如式所示；

求解得t_(s_min)＝T(k│k)+t_(r_end)-L/v_min；因此，若预测公交车到达交叉口的时刻位于该时段内，也即T_c(k)∈[t_(s_max)，t_(s_min)]，也就是车辆在允许的行车速度范围内，无论加、减速都无法不停车地通过交叉口；在这种情况下，可通过调整路口信号的配时方案，延长路口绿灯时间或者缩短红灯的时间，使得公交车辆可以不停车地通过当前交叉口，但是仍存在一个问题就是即使公交车在车速引导和信号控制的协调作用下，都可能存在无法通过交叉路口的情况；

设[t_{s_delay_max}，t_{s_trun_min}]∈[t_{s_max}，t_{s_min}]表征该时间段，t_{s_delay_max}表示公交车在最大绿灯延长时间G_max和最大车速的引导下时，仍无法在本相位的绿灯期间通过交叉口的临界值，计算公式如式2-4、2-5所示；

t_{s_trun_min}表示公交车在红灯最大早断时间Rmax和最小车速的引导下时，仍无法在下一相位的绿灯期间通过交叉口的临界值，计算公式如式2-6所示；

式中，t₇代表绿灯相位最大延长时间所对应的时刻，t₈代表红灯最大早断时间所对应的时刻；

a.若t_{s_delay_max}＜t_{s_trun_min}时，表示存在公交车在车速引导和信号协调共同控制的作用下，仍然存在无法通过路口的情况，这个时候就需要进行公交优先相位的插入，使公交车可以不停车通过交叉口；如果公交车到达时刻在[t_{s_max}，t_{s_delay_max}]之间，公交车以最大车速v_max进行引导，直到公交车通过交叉口；如果公交车到达时刻在[t_{s_trun_min}，t_{s_min}]之间，公交车以最小车速v_min进行引导，直到公交车通过交叉口；

b.若t_{s_trun_min}＜t_{s_delay_max}时，表示公交车在车速引导和信号协调共同控制的作用下，就可以通过路口情况；

当|t_{s_max}-T_c(k)|≤|t_{s_min}-T_c(k)|时，取Gdelay＝T_c(k)-t_{s_max}，也即延长路口绿灯相位的时间，保证公交车可以在绿灯相位结束之前通过当前交叉口，公交车辆的引导车速为最大行驶车速v_max；当|t_{s_max}-T_c(k)|≥|t_{s_min}-T_c(k)|时，取Rdelay＝t_{s_min}-T_c(k)，也即进行红灯的早断，以保证公交车辆可以在下一周期绿灯相位开启之后到达交叉口，使得公交车可以不停车通过交叉口，同时公交车的引导车速为最低行驶速度v_min；

(3)若预测公交车达到交叉口停车线的时刻T_c(k)∈[t_{r_start}，t_{s_max}]；车辆可适当提高行驶车速，使其在绿灯结束之前通过交叉口；

这时的车速引导以公交车尽可能的到达时刻为t_{g_start}为目标，进行车速引导，目的是为了防止公交车由于一些意外事故，导致公交车不能够通过交叉口，所以尽量使公交车提前到达路口；则公交车的最大引导车速计算公式如2-7所示；

如果v₁(k)＞v_max，则最大引导车速为v_max；如果v₁(k)＜v_max，则以v₁(k)作为公交车的最大引导车速，同时还必须能够保证公交车在绿灯结束之前通过交叉口，所以公交车的最小引导车速的计算公式如式2-8所示；

如果v₂(k)＜v_c，即最小车速小于当前车速，此时公交车的最小引导车速为v_c，否则公交车的最小引导车速为v₂(k)；并且如果当前车速小于最小行驶速度v_min时，公交车的最小行车速度为v_min；

(4)若预测公交车到达交叉口停车线的时刻T_c(k)∈[t_{s_min}，t_{r_end}]，车辆可通过减低行驶速度在下个周期绿灯开始时通过交叉口；

这个时候以公交车以到达时间t_{r_end}为目标，使得公交车辆能够在绿灯相位开启时，刚好到达交叉口停车线，此时由公交车辆计算得到建议行驶的最大车速如2-9所示：

所述前向碰撞预警算法对道路上行驶的主车进行预警，协助驾驶员避免追尾的发生或者是尽可能降低追尾所造成的危害；在道路行驶过程中，主车通过DSRC通信模块和周围装备有车载单元的其他车辆进行数据共享，共享的数据包括了经纬度，航向角和速度；主车通过DSRC模块接收到的它车发送的BSM信息，并根据该信息挑选出与主车存在前向碰撞危险的目标车辆；首先，挑选出与主车行驶方向角差值在-30°～30°之间的前方车辆，结合BSM信息中包含的它车经纬度信息，计算它车和主车之间直线距离，然后计算两车之间的横向距离，若横向距离小于设定的阈值，则判断两车行驶在同一车道上，否则认定两辆车不在同一车道上行驶，并设定前方车辆的安全等级系数为2；再根据两车的速度和加速度信息，计算两车的碰撞时间t，如果0＜t＜＝3时，安全等级系数为0，发生前向碰撞，建议立即减速甚至刹车；3＜t＜＝5时，安全等级系数为1，可能发生前向碰撞，建议适当减速；t＞5，安全等级系数为2，行车安全，保持当前车速；同时系统将安全等级系数上传到车载显示屏进行显示或者发出对应的警报声，并根据安全等级决策是否向CAN总线发送信号，采取刹车或者紧急制动操作。

2.根据权利要求1所述的基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，其特征在于：所述松耦合模型中的碰撞预警模型和公交优先控制模型独立工作；

公交优先控制模型按照公交优先动态反馈控制进行公交车的优先控制和车速引导；

碰撞预警模型则独立执行，根据公交车和前方车辆的位置关系，以及两车的状态关系，按照预警算法进行判断，如果出发碰撞预警，则立刻打断公交车的当前优先控制状态，进入碰撞预警模式；进行信息的提示，干预公交车的车速。

3.根据权利要求1所述的基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，其特征在于，所述动态公交优先控制模块的功能如下：根据初步引导方案以及公交车的实时信息，进行红灯早断、绿灯延长以及相位插入操作，同时下发信号控制信息；最后，公交车通过交叉口会发送公交车通过信息给路口信号机，当路口车联网信号机接收到公交车发送的通过信息时，即判定公交优先方案结束。

4.根据权利要求1所述的基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，其特征在于，V2X通信桥梁的功能如下：公交车通过V2X通信接口实时发送车辆的动态信息到车联网信号机，以及接收车联网信号机下发的公交优先控制信息，同时车联网信号机通过V2X通信接口实时广播路口信号机的配时方案，接收公交车上传的车辆信息，并通过计算确定公交优先控制方式，以及通过V2X通信下发公交车的车速引导信息。

5.根据权利要求4所述的基于V2X技术的路口动态公交优先反馈控制和前向碰撞预警的松耦合模型，其特征在于：所述公交优先控制信息包括了信号配时信息以及车速引导信息。

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