CN114120664B - 一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法 - Google Patents
一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于博弈论的混行交通下交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法,包括以下步骤:划分交叉口进口道区段,保证路段中的车辆有足够的规划控制时间;根据进口道不同区段的混行车辆数构建智能网联车辆和信号控制设备的博弈赢得矩阵;根据赢得矩阵求解纳什均衡博弈解;智能网联车辆和信号控制设备执行博弈结果。本发明是在混行交通环境下实现交叉口信号与车辆轨迹协同优化,通过对路段区域的划分以及博弈模型的构建等,可实现降低交叉口车辆平均延误,提升交叉口通行效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能网联技术领域,尤其涉及一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。
背景技术
随着智能驾驶技术、人工智能、通信技术的快速发展,智能网联车技术的发展也更加成熟,智能车辆出行将成为未来主要的出行方式。然而在智能网联车辆取代传统车辆的过程中,必然会出现智能网联车辆与传统车辆混行的交通状态。而作为城市交通管理工作中的关键节点,交叉口的交通控制效果好坏对城市整体交通问题的影响较为显著,多种驾驶行为并存的混合交通环境下导致驾驶人员决策的困难,甚至引发一些安全问题。
传统的交通控制以分离交通冲突为核心,基于车检器、浮动车等感知车流的变化,通过调控周期、相位、绿信比等参数将系统调控到理想状态,以被动反馈控制的方式集中分配指派路权,无法应对复杂交通环境的挑战。针对混行交通环境下,交叉口如何利用全时空的数据基础,实现道路交叉口时空资源的高效利用,提升道路交通的出行服务水平,实现高效安全的控制效果,具有一定的挑战。因此,在基于智能网联场景的基础上,亟需提出一种针对未来长期存在的混行交通环境下的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。
发明内容
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷,提供一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法,用于解决现有技术中缺少针对混行交通环境下交叉口信号与车辆轨迹协同控制的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法,具体包括如下步骤:
(1)划分交叉口进口道区段,信号交叉口路侧通信设备的通信范围在交叉口及其连接路段上可以实现完全覆盖,对于车载通信设备的智能网联车辆来说,当车辆到达路侧通信设备的通信范围内,可以获取信号控制设备的信号配时参数,从而可对车辆轨迹提前进行规划。为了保证车辆有充足的规划控制时间,将连接交叉口进口道路段可以划分为两个区域,分别是决策区和执行区,因此车辆在准备进入交叉口冲突区之前,需要依次通过决策区、执行区;
(2)在上一个进口道的绿灯相位结束时,确定下一个进口道的执行区的车辆数和决策区内的智能网联车辆和人工驾驶车辆数量;
(3)确定当前决策区内智能网联车辆与路侧信号控制设备的博弈赢得矩阵;混行车辆包括智能网联车辆和人工驾驶车辆,根据车辆的属性,网联车辆能够获取道路交叉口的信号参数,进而与信号控制设备形成完全信息博弈,而人工驾驶车辆不能获取到路侧信号设备的信息,所以不参与该博弈模型;
(4)根据赢得矩阵判断当前博弈是否有优超解,如果有,则执行优超策略,如果没有,则根据公式法推导纳什均衡博弈解;
(5)根据博弈结果确定信号时长和车辆路径,智能网联车辆和路侧信号控制设备执行博弈结果。
在整个交叉口的信号控制中,当某一进口道为绿灯时,其余进口道则为红灯,每次博弈可决定某一进口道的绿灯通行时间,博弈在每个信号周期开始时开始,然后决策区内智能网联车辆和路侧信号控制设备进行博弈,决定下一相位的信号设置和车辆路径选择。
步骤(2)所述的确定下一个进口道的执行区的车辆数和决策区内的智能网联车辆和人工驾驶车辆数量,具体内容如下:
根据埋伏在交叉口进口道路段的线圈和路侧感知设备获取进口道各区段的车辆数,其中:n为决策区内智能网联车辆数,m为决策区内的人工驾驶车辆数,N为执行区内的所有车辆数。
步骤(3)所述的确定当前决策区内智能网联车辆与路侧信号控制设备的博弈赢得矩阵,具体内容如下:
智能网联车辆的决策空间为S1={改变路径,不改变路径},路侧信号控制设备的决策空间为S2={绿灯时长增加,绿灯时长不变},智能网联车辆在交叉口i进口道的赢得函数ti由车辆j排队时间tjd和通过交叉口的时间tjl得到,当车辆j选择改变路径时,排队时间tjd=0,当车辆j选择不改变路径时,对车辆的惩罚时间ζj=0;智能网联车辆的赢得函数为:
路侧信号控制设备的赢得函数Ti由交叉口进口道i的平均车辆延误得到,信号控制设备的赢得函数为:
步骤(4)所述的根据赢得矩阵判断当前博弈是否有优超解,如果有,则执行优超策略,如果没有,则推导纳什均衡博弈解,具体内容如下:
根据赢得矩阵,判断有无优超策略,优超策略的定义为:设(u,v)、(u',v')分别为参与者在两次对策中的两对赢得,若u'≥u,v'≥v,而且(u',v')≠(u,v),则称(u,v)被(u',v')共同优超,策略(u,v)为优超策略;若有优超策略,直行优超策略,没有优超策略,根据公式法推导纳什均衡博弈解。
本发明的优点是:本发明用于解决混行交通环境下交叉口信号与车辆轨迹协同控制问题,保证交叉口时空资源的高效利用,通过划分交叉口进口道区段,保证车辆由足够的规划控制时间;建立交叉口信号与车辆轨迹博弈模型,解决信号车辆协同优化问题;最后通过确定交叉口信号和车辆轨迹,提高交叉口的通行效率,降低车辆平均延误。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
图2是本发明交叉口进口道路段划分图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
如图1所示,本发明提出了一种基于博弈论的混行交通的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法,包括以下步骤:
(1)划分交叉口进口道区段,将连接交叉口进口道路段划分为决策区和执行区两个区域,如图2所示;
(2)在上一个进口道的绿灯相位结束时,确定下一个进口道的执行区的车辆数和决策区内的智能网联车辆和人工驾驶车辆数量;
根据埋伏在交叉口进口道路段的线圈和路侧感知设备可获取进口道各区段的车辆数,其中:n为决策区内智能网联车辆数,m为决策区内的人工驾驶车辆数,N为执行区内的所有车辆数。
(3)确定当前决策区内智能网联车辆与路侧信号控制设备的博弈赢得矩阵;
智能网联车辆的决策空间为S1={改变路径,不改变路径},路侧信号控制设备的决策空间为S2={绿灯时长增加,绿灯时长不变},智能网联车辆在交叉口i进口道的赢得函数ti由车辆j排队时间tjd和通过交叉口的时间tjl得到,当车辆j选择改变路径时,排队时间tjd=0,当车辆j选择不改变路径时,对车辆的惩罚时间ζj=0。智能网联车辆的赢得函数为:
路侧信号控制设备的赢得函数Ti可由交叉口进口道i的平均车辆延误得到,信号控制设备的赢得函数为:
(4)根据赢得矩阵判断当前博弈是否有优超解,如果有,则执行优超策略,如果没有,则根据公式法推导纳什均衡博弈解;
根据赢得矩阵,判断有无优超策略,优超策略的定义为:设(u,v)、(u',v')分别为参与者在两次对策中的两对赢得,若u'≥u,v'≥v,而且(u',v')≠(u,v),则称(u,v)被(u',v')共同优超,策略(u,v)为优超策略。若有优超策略,直行优超策略,没有优超策略,根据公式法推导纳什均衡博弈解。
(5)根据博弈结果确定信号时长和车辆路径,智能网联车辆和路侧信号控制设备执行博弈结果。
Claims (1)
1.一种基于博弈论的混行交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法,其特征在于:具体包括如下步骤:
(1)划分交叉口进口道区段,将连接交叉口进口道路段划分为决策区和执行区两个区域;
(2)在上一个进口道的绿灯相位结束时,确定下一个进口道的执行区的车辆数和决策区内的智能网联车辆和人工驾驶车辆数量;
(3)确定当前决策区内智能网联车辆与路侧信号控制设备的博弈赢得矩阵;
(4)根据赢得矩阵判断当前博弈是否有优超解,如果有,则执行优超策略,如果没有,则根据公式法推导纳什均衡博弈解;
(5)根据博弈结果确定信号时长和车辆路径,智能网联车辆和路侧信号控制设备执行博弈结果;
步骤(2)所述的确定下一个进口道的执行区的车辆数和决策区内的智能网联车辆和人工驾驶车辆数量,具体内容如下:
根据埋伏在交叉口进口道路段的线圈和路侧感知设备获取进口道各区段的车辆数,其中:n为决策区内智能网联车辆数,m为决策区内的人工驾驶车辆数,N为执行区内的所有车辆数;
步骤(3)所述的确定当前决策区内智能网联车辆与路侧信号控制设备的博弈赢得矩阵,具体内容如下:
智能网联车辆的决策空间为S1={改变路径,不改变路径},路侧信号控制设备的决策空间为S2={绿灯时长增加,绿灯时长不变},智能网联车辆在交叉口i进口道的赢得函数ti由车辆j排队时间tjd和通过交叉口的时间tjl得到,当车辆j选择改变路径时,排队时间tjd=0,当车辆j选择不改变路径时,对车辆的惩罚时间ζj=0;智能网联车辆的赢得函数为:
路侧信号控制设备的赢得函数Ti由交叉口进口道i的平均车辆延误得到,信号控制设备的赢得函数为:
步骤(4)所述的根据赢得矩阵判断当前博弈是否有优超解,如果有,则执行优超策略,如果没有,则推导纳什均衡博弈解,具体内容如下:
根据赢得矩阵,判断有无优超策略,优超策略的定义为:设(u,v)、(u',v')分别为参与者在两次对策中的两对赢得,若u'≥u,v'≥v,而且(u',v')≠(u,v),则称(u,v)被(u',v')共同优超,策略(u,v)为优超策略;若有优超策略,直行优超策略,没有优超策略,根据公式法推导纳什均衡博弈解。
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