CN114419903B - 一种智能网联汽车队列路口通行控制方法、装置及车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能网联汽车队列路口通行控制方法、装置及车辆。一种智能网联汽车队列路口通行控制方法，包括：获取路口交通信号灯的相位配时信息及控制区域内待行车辆队列信息，其中控制区域内待行车辆队列信息包括控制区域内待行车辆数目、速度与位置信息；以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度；结合所获取的路口交通信号灯的相位配时信息以及车辆队列信息，对车辆队列进行拆分，以拆分后的车辆队列为控制对象进行通行控制。本发明优化路口通行车辆队列长度，提升路口通行效率，改善车辆节能效果，为智慧交通中车辆安全、节能、高效控制提供了有效可靠的解决方案。

Description

一种智能网联汽车队列路口通行控制方法、装置及车辆
技术领域
本发明涉及一种智能网联汽车队列路口高效通行控制方法技术，属于智能网联车辆队列经济性驾驶技术领域。
背景技术
在网联自动化车辆(CAVs)系统中，车辆能够通过先进的通信技术(如V2V和V2I)彼此共享信息和感知本地环境。每辆车都可以获取到车辆自身信息(如位置、速度)和道路交通基础设施信息(如交通灯配时，包括相位周期长度、绿色相位长度、第一个绿色阶段的开始时间)。内部决策机制在接收到这些信息后，会做出相应的驾驶决策，从而达到自动驾驶的水平。在这种情况下，所有的网联自动化车辆将利用通信和自动控制技术进行队列。在队列中，连续的车辆类似于火车的两节相连的车厢，因此与一对传统的人类驾驶的车辆相比，时空距离要小得多。这就给网联自动化车辆在提高道路通行效率和安全方面提供了巨大潜能。另外，也有相关研究表明，车辆队列化对于减少能耗同样有显著影响。
但尽管车辆队列化对于提高道路通行效率以及节省燃油有着相当的作用，其在遇到交通信号灯为红灯的路口怠速等待时仍会在上述两个方面产生负面影响，这主要由车辆启停运动、路口延迟以及道路拥堵等因素造成。所以说，如何减小车辆队列在红灯路口的怠速等待时间对于网联自动化车辆队列进一步提高道路通行效率与燃油经济性具有重要意义。
发明内容
技术问题：本发明所要解决的技术问题是提出了一种有效减少车辆队列在红灯路口怠速等待时间以及降低能耗计的智能网联汽车队列路口通行控制方法、装置、车辆及存储介质。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种智能网联汽车队列路口通行控制方法，其特征在于，包括：
获取路口交通信号灯的相位配时信息及控制区域内待行车辆队列信息，其中控制区域内待行车辆队列信息包括控制区域内待行车辆数目、速度与位置信息；
以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度；
结合所获取的路口交通信号灯的相位配时信息以及车辆队列信息，对车辆队列进行拆分，以拆分后的车辆队列为控制对象进行通行控制。
有益效果：
1、本发明考虑到现有车辆队列技术在红绿灯路口怠速等待时易增加车辆能耗的现象，提出了一种计及智能网联汽车队列成型与拆分的路口高效通行控制方法，能够有效减少车辆在信号灯路口因启停运动、路口延时、拥堵等因素产生的能量损失；
2、本发明所采用的队列拆分策略的基本原则为：在无法满足原始车辆队列中所有车辆均能够以能耗最优速度通过红绿灯路口的情况下，以最大允许速度先通过相对应规模的队列车辆，以此来尽量提高路口通行效率。
3、本发明考虑采用目前较先进的车联网技术(V2I、V2V)，相较于传统汽车，其在信息共享以及环境感知方面有着更优越的性能；
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是车辆队列行驶原理示意图；
图2是车辆队列速度优化控制与队列拆分策略流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。如图2所示，
本发明实施例提供一种智能网联汽车队列路口通行控制方法，包括：
第一步：获取路口交通信号灯的相位配时信息及控制区域内待行车辆队列信息，其中控制区域内待行车辆队列信息包括控制区域内待行车辆数目、速度与位置信息；
第一步中，控制区域内车辆数量由安装在信号灯路口的摄像头获得，信号灯相位配时信息由路侧设备(RSU)获得，车辆位置信息由车载GPS获得，车辆行驶速度通过轮速传感器获得，车辆数目信息与信号灯相位配时信息利用V2I技术传至车载终端，车速则采用CAN总线直接传输至车载终端。
第二步：以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度；
第二步中，求解计算出车辆队列行驶最优速度的方法是：采用质点模型描述车辆纵向动力学模型，利用动态规划方法，以车辆队列能耗最优为目标，优化不同类型车辆节能行驶车速，然后取均值作为车辆队列最优速度谱。
求解计算出车辆队列行驶最优速度的步骤如下：
采用质点模型描述车辆纵向动力学模型：
Figure BDA0003417373430000031
其中，定义g为重力加速度，m为汽车质量，f为摩擦阻力系数，k为动态规划算法迭代步数，θ(k)为动态规划算法迭代到k步时道路坡度，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，d为行驶距离，δ为汽车转动惯量换算系数，F为牵引力，v(k)为动态规划算法迭代到k步时汽车行驶速度，x(k)＝[d v]T表示动态规划算法迭代到k步时车辆状态量，
Figure BDA0003417373430000032
为动态规划算法迭代到k+1步时的是车辆状态量的微分；
车辆能耗模型为：
Figure BDA0003417373430000033
其中，车辆瞬时油耗率为
Figure BDA0003417373430000034
车辆油耗系数定义为α0、α1、α2、α3，β0，β1，β2；a(k)为动态规划算法迭代到第k步时的车辆加速度；
则优化问题如下：
Figure BDA0003417373430000035
满足：
Figure BDA0003417373430000036
x(0)＝[vs，0]
Figure BDA0003417373430000038
v(k)∈[vmin，vmax]
u(k)∈[Fb(k)，Fd(k)]
其中，车辆能耗为J，优化问题控制量为u，初始车速为vs，终端车速为vp，最小车速为Vmin，最大车速为Vmax，优化问题长度为Q，最大驱动力为Fd，最大制动力为Fb，Δt为离散时间间隔，D为领航车距离路口停车线的距离；
定义动态规划算法终端代价函数为：
Figure BDA0003417373430000037
其中arg min()表示取最小值时控制量和状态量函数；
定义动态规划逆向迭代代价函数为：
Figure BDA0003417373430000041
通过求解上述方程，即可获得满足控制要求的每辆车的能耗最优车速
Figure BDA0003417373430000042
取均值可得到整个车辆队列的能耗最优速度，即:
Figure BDA0003417373430000043
第三步：结合所获取的路口交通信号灯的相位配时信息以及车辆队列信息，对车辆队列进行拆分，以拆分后的车辆队列为控制对象进行通行控制。
车辆队列成型与拆分策略，选取控制区域内距离交通信号灯最近的车辆作为领航车，领航车距离路口长度为d，控制区域内队列车辆数目为N，第j辆车的长度为lj，(j∈[1,N])，j为控制区域内汽车标记，头车编号为1，尾车编号为N。同一队列中车与车之间的距离为εw(例如队列中编号为1和2的两辆车之间的距离为ε1)。包括以下过程：
(1)根据道路以及交通信号灯信息，计算车辆队列能够在绿灯区间内分别以最大允许车速Vmax和能耗最优车速Vopt通过信号灯路口的车辆队列最大长度；Lpmax以及Lpopt。
以最大允许车速Vmax行驶通过信号灯路口的车辆队列最大长度Lpmax为：
Lpmax＝Vmax·gi-d
其中，gi表示信号灯路口第i个绿灯持续时间，d为领航车距离路口长度，考虑到每条道路都有限定的最大行驶速度Vlimit，所以Vmax≤Vlimit；另外，为保证道路通行效率，需设定最小行驶速度Vmin，即Vmax≥Vmin。
根据第二步得出的车辆队列的能耗最优速度Vopt，同理可求得Lpopt为：
Lpopt＝Vopt·gi-d
(2)根据交通信号灯相位信息，判断并确定车辆队列行驶到路口停车或通过路口的速度；
设置交通信号灯相位信息标志P，P＝1代表信号灯为绿灯，P＝0代表信号灯为红灯和黄灯。
实际车辆队列长度Lp：
Figure BDA0003417373430000051
在信号灯相位信息标志P＝1的情况下：
若Lp≤Lpopt，说明车辆队列里的所有车辆都可以Vopt的速度顺利通过红绿灯路口，那么使车辆队列行驶速度Vp＝Vopt；
若Lpopt<Lp≤Lpmax，说明车辆队列里的所有车辆都可以Vmax的速度顺利通过红绿灯路口，那么使车辆队列行驶速度Vp＝Vmax；
若Lp>Lpmax，说明即使以最大速度Vmax行驶，整个车辆队列也不能在绿灯持续期间全部通过红绿灯路口，此时就需要执行过程(3)，将车辆队列进行拆分。所以车辆队列在信号灯相位信息标志为1的行驶速度Vp有下列两种情况：
Figure BDA0003417373430000052
在信号灯相位信息标志P＝0的情况下：
设红灯持续时间为Tr，Vcri＝d/Tr，若Vcri<Vmin，则说明车辆队列在路口停车是不可避免的，则使车辆队列行驶速度Vp＝Vopt行驶到路口停车；
若Vcri≥Vmin，则说明车辆队列不需要在路口停车，使车辆队列行驶速度Vp＝Vcri的速度行驶到路口。然后待信号灯转绿后，再重复信号灯为绿灯时的判断依据进行分析。所以车辆队列在信号灯相位信息标志为P＝0的行驶速度Vp有下列两种情况：
Figure BDA0003417373430000053
(3)将原始车辆队列拆分成两个新的队列1和2，为了能够保证原始车辆队列中尽可能多的单位车辆在绿灯持续时间内通过红绿灯路口，新的队列1以最大允许速度Vmax通过红绿灯路口。
特别地，对于队列1尾车编号np，其满足以下条件：
Figure BDA0003417373430000054
在剩余车辆中，编号np+1的车辆将会作为队列2的头车，编号N的车辆作为队列2的尾车，再次重复上述步骤，寻找一个新的能耗最优速度在下一个绿灯持续期间通过路口。
本发明智能网联汽车队列路口通行控制方法，在实施车辆控制之前，需进行初始化：设定控制区域范围为S＝250m，控制区域内的智能网联汽车数目初始化为N＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元。
本发明实施例还提供了一种装置，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的智能网联汽车队列路口通行控制方法得到控制指令。
本发明实施例还提供了一种车辆，包括控制器和信号接收装置，信号接收装置接收上述实施例装置输出的控制指令；所述控制器根据接收的控制指令，控制所述车辆行驶。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述实施例的智能网联汽车队列路口通行控制方法。

Claims (6)

1.一种智能网联汽车队列路口通行控制方法，其特征在于，包括：
获取路口交通信号灯的相位配时信息及控制区域内待行车辆队列信息，其中控制区域内待行车辆队列信息包括控制区域内待行车辆数目、速度与位置信息；
以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度；
结合所获取的路口交通信号灯的相位配时信息以及车辆队列信息，对车辆队列进行拆分，以拆分后的车辆队列为控制对象进行通行控制；
结合所获取的路口交通信号灯的相位配时信息以及车辆队列信息，对车辆队列进行列队拆分，以拆分后的车辆队列为控制对象进行通行控制，包括：
根据道路以及交通信号灯信息，计算车辆队列能够在绿灯区间内分别以最大允许车速Vmax通过信号灯路口的车辆队列最大长度Lpmax和能耗最优车速Vopt通过信号灯路口的车辆队列最大长度Lpopt；
根据交通信号灯相位信息，判断车辆队列行驶到路口停车或通过路口；
判断为车辆队列通过路口，则列队车辆以Vopt行驶通过红绿灯路口或以Vmax行驶通过红绿灯路口；对于全部队列车辆不能以Vmax行驶通过红绿灯路口时，则将现一个车辆队列进行拆分为第一车辆队列和第二车辆队列，使拆分后的第一车辆队列以Vmax行驶通过红绿灯路口；
将现一个车辆队列进行拆分的第一车辆队列的尾车编号np，其满足以下条件：
Figure FDA0003989856650000011
式中，εw为同一队列中车与车之间的距离；lj为第j辆车的长度，j∈[1,N]，N为控制区域内队列车辆数目；
Figure FDA0003989856650000012
为第np辆车的长度；
Figure FDA0003989856650000013
为第np辆车后一辆车的长度；
以最大允许车速Vmax行驶通过信号灯路口的车辆队列最大长度Lpmax为：
Lpmax＝Vmaxgi-d
其中，gi表示信号灯路口第i个绿灯持续时间；d为领航车距离路口长度；Vmin＜Vmax≤Vlimit，Vmin为每条道路设定的最小行驶速度，Vlimit为每条道路限定的最大行驶速度；
以能耗最优速度Vopt行驶通过信号灯路口的车辆队列最大长度得Lpopt为：
Lpopt＝Voptgi-d
设置交通信号灯相位信息标志P，P＝1代表信号灯为绿灯，P＝0代表信号灯为红灯和黄灯；
实际车辆队列长度Lp：
Figure FDA0003989856650000021
在信号灯相位信息标志P＝1的情况下：
若Lp≤Lpopt，使车辆队列行驶速度Vp＝Vopt；
若Lpopt<Lp≤Lpmax，使车辆队列行驶速度Vp＝Vmax；
若Lp>Lpmax，将车辆队列进行拆分为第一车辆列队和第二车辆列队，第一车辆列队的行驶速度Vp＝Vmax；
在信号灯相位信息标志P＝0的情况下：
设红灯持续时间为Tr，Vcri＝d/Tr，若Vcri<Vmin，使车辆队列行驶速度Vp＝Vopt行驶到路口停车；
若Vcri≥Vmin，车辆队列行驶速度Vp＝Vcri的速度行驶到路口。
2.根据权利要求1所述的智能网联汽车队列路口通行控制方法，其特征在于，以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度的方法是：
采用质点模型描述车辆纵向动力学模型，利用动态规划方法，以车辆队列能耗最优为目标，优化不同类型车辆节能行驶车速，然后取均值作为车辆队列最优速度谱。
3.根据权利要求2所述的智能网联汽车队列路口通行控制方法，其特征在于，以车辆队列能耗最优为目标，求解计算出车辆队列行驶最优速度的方法，包括：
采用质点模型描述车辆纵向动力学模型：
Figure FDA0003989856650000022
其中，g为重力加速度，m为汽车质量，f为摩擦阻力系数，k为动态规划算法迭代步数，θ(k)为动态规划算法迭代到k步时道路坡度，CD为空气阻力系数，ρ为空气密度，d为行驶距离，δ为汽车转动惯量换算系数，F(k)为动态规划算法迭代到第k步时汽车牵引力，v(k)为动态规划算法迭代到k步时汽车行驶速度，x(k)＝[d v]T表示动态规划算法迭代到k步时车辆状态量，
Figure FDA0003989856650000025
为动态规划算法迭代到k+1步时的是车辆状态量的微分；
车辆能耗模型为：
Figure FDA0003989856650000023
其中，
Figure FDA0003989856650000024
为车辆动态规划算法迭代到k步时车辆瞬时油耗率，α0、α1、α2、α3，β0，β1，β2为车辆油耗系数；a(k)为动态规划算法迭代到第k步时的车辆加速度；
则优化问题如下：
Figure FDA0003989856650000031
满足：
Figure FDA0003989856650000036
x(0)＝[vs，0]
x(Q)＝[vp，D]
v(k)∈[vmin，vmax]
u(k)∈[Fb(k)，Fd(k)]
其中，J为车辆能耗，u(k)为动态规划算法迭代到第k步时优化问题控制量，vs为初始车速，v p为终端车速，Vmin为最小车速，Vmax为最大车速，Q为优化问题长度，Fd(k)为动态规划算法迭代到第k步时最大驱动力，Fb(k)为动态规划算法迭代到第k步时最大制动力，Δt为离散时间间隔，D为领航车距离路口停车线的距离；
定义动态规划算法终端代价函数为：
Figure FDA0003989856650000032
其中，arg min()表示取最小值时控制量和状态量函数；
定义动态规划逆向迭代代价函数为：
Figure FDA0003989856650000033
通过求解上述方程，即可获得满足控制要求的每辆车的能耗最优车速
Figure FDA0003989856650000034
取均值可得到整个车辆队列的能耗最优速度，即:
Figure FDA0003989856650000035
4.根据权利要求1所述的智能网联汽车队列路口通行控制方法，其特征在于，控制区域内车辆数量由安装在信号灯路口的摄像头获得，信号灯相位配时信息由路侧设备获得，车辆位置信息由车载GPS获得，车辆行驶速度通过轮速传感器获得，车辆数目信息与信号灯相位配时信息利用V2I技术传至车载终端，车速则采用CAN总线直接传输至车载终端。
5.一种智能网联汽车队列路口通行控制装置，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，所述计算机程序被处理器执行时，执行权利要求1至4任一所述智能网联汽车队列路口通行控制方法得到控制指令。
6.一种车辆，包括控制器和信号接收装置，其特征在于，所述信号接收装置接收如权利要求5所述的装置输出的控制指令；所述控制器根据接收的控制指令，控制所述车辆行驶。
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