CN114999158A - 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 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了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,包括以下步骤:划分路段并编号,对控制区的CAV进行分组编号,将瓶颈区的密度信息周期性反馈给控制区域;控制控制区内的CAV换道至对应编号车道;对每个CAV小组,控制1号领航CAV按照领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,其中,领航CAV期望速度控制器与瓶颈区的车辆密度信息关联;控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议并形成CAV节流小组;控制每个CAV节流小组中的跟随CAV按照设定的类队列控制器执行群体速度调节和形态调节过程。本发明给出了一种在较低CAV渗透率情况下实现对混合交通有效控制的众从节流控制方法,为缓解快速路瓶颈负效应引发的通行效率下降问题提供了新途径。
Description
技术领域
本发明属于智能网联汽车的控制领域,具体的,涉及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。
背景技术
随着电子信息与通信技术的发展,具备网络通信和自动驾驶功能的汽车正逐渐进入市场。在传统交通系统与智能化技术融合初期,如何应对新型混合交通带来的挑战、实现智能化和网联化对交通系统的革新,是新一代快速路交通技术发展必须面对的重要问题。在传统的快速路场景中,突发的交通事件往往会引发道路缩减和车道关闭,从而形成瓶颈区域,若不施加有效控制,拥堵状态会逐渐向上游蔓延,使得快速路整体交通效率下降,这就是所谓的瓶颈负效应。
通过查阅相关的文献和专利,针对瓶颈区域存在的问题,相关学者已提出采取速度协同控制策略,通过提前对车群进行速度控制,减少进入瓶颈区域的车群在时间和空间上的变化,从而提高瓶颈区域的通行能力。然而大面积的铺设和维护可变限速信息板使得经济成本增加而无法得到大规模推广。专利申请CN110853371A提出一种分段式可变限速策略,进入道路的不同区域进行不同的限速,通过调节信号灯的周期性的控制道路交通流量,这在一定程度上缓解了交通拥堵,但无法快速适应交通流量的突然增加或者减少。专利申请CN113554875A提出一种基于边缘计算的异质交通流可变限速方法,通过路测设备(RoadSide Unit,RSU)提取道路异质交通流信息,利用卷积神经网络等方式使损失函数最小化,然后基于多目标优化奖励函数,提高整体通行效率。但是其控制效果依赖于对异质信息提取的丰富度,较低的渗透率可能导致异质信息不足,从而获得较差的控制效果。
因此,需要一种能够有效抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制方法。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供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。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
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,其特征在于,包括:
将快速路瓶颈区往上游延伸设定距离的道路按照从上游到下游的顺序依次划分为控制区、解散区和瓶颈区,并对所述快速路的N个车道按照一定的规则进行编号为车道1、车道2、…、车道N;
对所述控制区内的CAV进行分组并编号,每N辆CAV作为一个CAV小组,将每个CAV小组中的CAV按空间位置先后顺序分别编号为1号领航CAV、2号跟随CAV、...、N号跟随CAV;
获取设定时间间隔内的所述瓶颈区的车辆密度信息;
控制所述时间间隔内的控制区内的CAV换道至对应编号车道;
对每个CAV小组,控制1号领航CAV按照设定的领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,其中,所述领航CAV期望速度控制器与所述瓶颈区的车辆密度信息关联;
控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议并形成CAV节流小组;
控制每个CAV节流小组中的跟随CAV按照设定的类队列控制器执行群体速度调节和形态调节过程。
进一步,快速路网上的每个CAV在控制过程中还同时需要判断是否触发安全协议:如果所述CAV触发安全协议,则控制所述CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程;如果所述CAV没有触发安全协议,则控制所述CAV执行此前相应的控制策略(执行定速巡航、按照所述领航CAV期望速度控制器执行速度控制或按照所述类队列控制器执行速度控制)。
进一步,所述安全协议为:
当CAV与最邻近前车θ的空间状态差满足碰撞条件,表示该CAV违背与前车的安全协议,其中,所述碰撞条件为:
其中,l表示车道宽度,i表示CAV,xθ,yθ和vθ分别表示前车θ的纵向位置、横向位置和速度,zi(t)表示CAV行车时的安全间距,其具体表征为:zi(t)=c+bc+hcvi(t),c表示设定的车辆长度,bc(bc>0)表示最短制动距离,hc(hc>0)表示安全情况下的车头时距。
进一步,所述纵向安全控制器为:
根据前方车辆θ,CAV状态控制遵循:
进一步,所述控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议包括:
对于未触发所述组群协议的CAV小组,控制所述CAV小组中的跟随CAV执行定速巡航控制策略直至所述CAV小组触发所述组群协议,并控制所述CAV小组中的跟随CAV按照设计的非线性控制器执行跟随目标切换过程。
进一步,所述组群协议为:
假设在t0时刻,i号跟随CAV与1号领航CAV之间的空间位置差满足关系时触发组群协议,i号跟随CAV跟随的目标由最邻近前车P转换至1号领航CAV,其中,c代表车辆长度,bp为节流群体队形下CAV驻停时相邻两辆CAV之间的空间间隙,hp为节流群体队形下的车头时距。
进一步,所述非线性控制器为:
进一步,所述领航CAV期望速度控制器为:
其中,v1(t)为1号领航CAV在t时刻的速度;κ1为控制增益,t∈[tk,tk+1),每个CAV小组中的1号领航CAV节流情况下期望速度其中,为1号领航CAV未考虑反馈控制信号的期望速度,为自由流车速,反馈控制率其中,ρm为保证瓶颈处流量能够取到最大值时的密度,ρmax为瓶颈区最大密度,ρb(tk)为下游瓶颈区在tk时刻的密度,时间间隔τ为统计周期,τ=tk+1-tk,Ik为第k次统计周期内超过1号领航CAV的HV数量。
进一步,所述类队列控制器为:
其中,t∈[tk,tk+1),k为统计周期的序号;xi和vi为状态变量,分别表示i号跟随CAV的纵向位置和速度;和为状态变量的导数,分别表示i号跟随CAV的速度和加速度;di(t)表示i号跟随CAV与1号领航CAV在t时刻的安全间距,i=2、...、N,α2为常数,κ2为常数。
本发明的有益效果是:
本发明受节流阀工作原理和众从思想启发,设计了混合交通众从节流控制方法,通过周期性调节CAV节流小群体,实现对瓶颈上游交通流的管控,有效抑制快速路瓶颈负效应的影响;
另外,本发明中披露的控制方法在保证瓶颈区通行效率的基础上兼顾行车安全和车流稳定性,充分利用低渗透率的CAV群体来间接控制传统人驾车,既改善了传统人驾车的驾驶体验,又对交通整体进行优化,可以在传统交通系统与智能化技术融合初期提供新的控制思路。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述,其中:
图1是根据本申请的一个实施例所示的抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制方法流程图;
图2是根据本申请的一个实施例所示的抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制的应用场景图;
图3是根据本申请的一个实施例所示的对快速路交通控制的流程图。
具体实施方式
以下将参照附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。
本申请提出了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,在该方法中,上游控制区的网联智能汽车CAV根据周期性获取到的下游瓶颈区密度信息促使在上游形成CAV节流小群体(也称为“CAV节流小组”),进而通过动态调节CAV群体形态与群体速度,调控在空间上超过节流群体的车辆数,实现对上游交通流的控制。
图1是根据本申请的一个实施例所示的抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制方法流程图。
在步骤101,可以将快速路瓶颈区往上游延伸设定距离的道路按照从上游到下游的顺序依次划分为控制区、解散区和瓶颈区,并对所述快速路的N个车道按照一定的规则进行编号为车道1、车道2、…、车道N。所述设定距离可以是任意长度,例如,1千米到9千米。在一些实施例中,所述设定距离可以是1千米、2千米、3千米、4千米、5千米、6千米、7千米、8千米、9千米等。控制区可以表示执行众从节流控制方法的区域。在一些实施例中,所述控制区的长度可以是任意长度,例如7.5千米。解散区表示众从节流控制方法失效的区域。在一些实施例中,在解散区可以执行其他控制算法。在一些实施例中,所述解散区的长度可以是任意长度,例如500米。瓶颈区表示车道路缩减和车道关闭的区域。在一些实施例中,瓶颈区的长度可以是任意长度,例如60米。
图2是根据本申请的一个实施例所示的抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制的应用场景图。快速路瓶颈区往上游(即行车方向的反方向)延伸的一段路被划分为控制区、解散区和瓶颈区。图2示出的是三车道的快速路,按照行车方向,这三个车道可以从右至左分别编号为车道1、车道2、车道3。需要说明的是,图2只是示例性的,在其他实施例中,总车道数(即N值)可以是2、4、5或其他值。
在步骤102,可以对所述控制区内的CAV进行分组并编号。每个CAV小组中包含的CAV数量与总车道数相同,即每N辆CAV作为一个CAV小组。在一些实施例中,可以将每个CAV小组中位于行车方向最前面的CAV称为领航CAV,将其余CAV称为跟随CAV。例如,可以将每个CAV小组中的CAV按空间位置先后顺序分别编号为1号领航CAV、2号跟随CAV、...、N号跟随CAV。在一些实施例中,编号可以是除数字之外的其他标号,只要能将每个CAV进行区分即可。在图2中,1号车、2号车和3号车为CAV,其余车辆为HV,可以将1号车、2号车和3号车划分为一个CAV小组,其中1号车可以称为1号领航车,2号车可以称为2号跟随车,3号车可以称为3号跟随车。
在步骤103,可以获取设定时间间隔内的所述瓶颈区的车辆密度信息。可以通过一个或多个路测设备201每间隔一定的时间对瓶颈区的所有车辆(包括所有CAV和HV)的位置和速度信息进行采集,进而可以得到瓶颈区的车辆密度信息。所述时间间隔可以是任意时间段,例如2秒、3秒、4秒、5秒、6秒、7秒、8秒、9秒、10秒等。
在步骤104,控制所述时间间隔内的控制区内的CAV换道至对应编号车道。可以根据一定的换道策略使得控制区所有的CAV都换道对应编号的车道。以图2示出的三车道快速路为例,可以控制1号车换道至车道1,2号车换道至车道2,3号车换道至车道3。在其他实施例中,也可以使1号车换道至车道3,2号车换道至车道2,3号车换道至车道1,这里不做限制。
在步骤105,对每个CAV小组,控制1号领航CAV按照设定的领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,其中,所述领航CAV期望速度控制器与所述瓶颈区的车辆密度信息关联。
在一些实施例中,所述领航CAV期望速度控制器可以如式1表示为:
其中,κ1为控制增益,t∈[tk,tk+1),1号领航CAV节流情况下期望速度其中,为1号领航CAV未考虑反馈控制信号的期望速度,为自由流车速,反馈控制率其中,ρm为保证瓶颈处流量能够取到最大值时的密度,ρmax为瓶颈区最大密度,ρb(tk)为下游瓶颈区在tk时刻的密度,时间间隔τ为统计周期,τ=tk+1-tk,Ik为第k次统计周期内超过1号领航CAV的HV数量。
1号领航CAV节流情况下期望速度可以通过如下方式得到:在控制区内,以1号领航CAV为统计点,以时间间隔τ为统计周期,Ik为第k次统计周期内超过1号CAV的HV数量,假定超过1号的车流会在短时间内恢复为自由流状态,且平均速度为那么在一个周期内,该HV车流相对于1号CAV的移动距离r(t)可表示为可以得到一个周期时间内超过1号CAV的HV车流,其密度与1号车车速之间的关系为再把瓶颈区的实时状态作为反馈控制信号,反馈控制率为得到期望速度
在步骤106,控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议并形成CAV节流小组。
在一些实施例中,对于还未触发所述组群协议的CAV小组,可以控制所述CAV小组中的跟随CAV执行定速巡航控制策略直至所述CAV小组触发所述组群协议,并控制所述CAV小组中的跟随CAV按照设计的非线性控制器执行跟随目标切换过程,使得每个CAV小组中的跟随CAV从跟随其前车状态切换到跟随该小组内的1号领导CAV状态,在之后的行驶过程中根据1号领航CAV的行驶状态来调整自己的行驶状态。当完成目标切换之后,该CAV小组可以形成一个CAV节流小组。
在一些实施例中,所述组群协议可以表示为:假设在t0时刻,i号跟随CAV与所属CAV小组内的1号领航CAV之间的空间位置差满足关系时触发组群协议,i号跟随CAV跟随的目标由最邻近前车P转换至1号领航CAV,其中,c代表车辆长度。在一些实施例中,c的取值可以是固定值,例如5米。在一些实施例中,c的取值可以根据不同的车辆类型来调整。bp为节流群体队形下(即形成CAV节流小组后)CAV驻停时相邻两辆CAV之间的空间间隙。hp为节流群体队形下的车头时距。所述车头时距可以表示节流群体队形下CAV驻停时相邻两辆CAV车头端部通过某一断面的时间间隔。
在一些实施例中,所述非线性控制器可以如式2表示为:
在步骤107,可以控制每个CAV节流小组中的跟随CAV按照设定的类队列控制器执行群体速度调节和形态调节过程。
进一步,所述类队列控制器可以如式3表示为:
其中,di(t)表示i号跟随CAV与1号领航CAV的安全间距,α2为常数,κ2为常数。在一些实施例中,α2=ω1+ω2,κ2=ω1+ω2。在一些实施例中,w1可以为1.7,w2可以为0.1。
当每个CAV节流小组中的1号领航CAV的车头进入到解散区后,则取消对该CAV节流小组的控制,该组CAV车辆按照自由行驶模式进入瓶颈区。
以上示出的步骤只是在一个统计周期(即步骤103中的设定时间间隔)内的混合交通众从节流控制方法,在其他统计周期内,可能会有新的CAV驶入控制区,则重复执行以上混合交通众从节流控制方法。
在一些实施例中,包括控制每个CAV使其在道路上能够安全行驶不发生碰撞的步骤。在一些实施例中,可以判断快速路上的每个CAV是否触发安全协议(例如当CAV与前车的空间状态差满足一定条件时,表示该CAV与前车有碰撞风险,此时触发安全协议);如果所述CAV触发安全协议,则控制所述CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程;如果所述CAV没有触发安全协议,则控制所述CAV执行此前相应的控制策略(例如执行定速巡航、按照所述领航CAV期望速度控制器执行速度控制或按照所述类队列控制器执行速度控制)。该步骤在CAV控制过程中同步执行。
例如,对于控制区内的每个CAV,如果该CAV还没有换道至对应编号车道,即,在换道前,可以首先判断该CAV是否触发了安全协议,如果触发安全协议,则可以控制该CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程;如果没有触发安全协议,则可以控制该CAV执行定速巡航策略,之后再进行换道。
又例如,如果一个CAV完成了换道,可以继续监测该CAV是否触发安全协议,如果触发了安全协议,则可以控制该CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程;如果没有触发安全协议,则可以控制该CAV执行定速巡航策略。
再例如,在所有的CAV均完成换道之后,还可以进一步判断这些CAV是否触发安全协议,如果有CAV触发了安全协议,则可以控制该CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程,如果一个CAV小组内的所有CAV均没有触发安全协议,则可以控制该CAV小组内的1号领航CAV按照设定的领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,并且对该CAV小组内的跟随CAV执行判断是否触发组群协议的条件的过程。
在一些实施例中,所述安全协议可以表示为:当CAV与最邻近前车θ的空间状态差满足碰撞条件,表示该CAV违背与前车的安全协议,所述碰撞条件可以如式4表示为:
其中,l表示车道宽度,i表示CAV,xθ,yθ,vθ分别表示前车θ的纵向位置、横向位置与速度,zi(t)表示CAV行车时的安全间距,其具体表征为:zi(t)=c+bc+hcvi(t),c表示设定的车辆长度,bc(bc>0)表示最短制动距离,hc(hc>0)表示安全情况下的车头时距。
在一些实施例中,所述纵向安全控制器可以表示为根据前方车辆θ,CAV状态控制可以遵循式5:
下面通过一个具体的实施例来对混合交通众从节流控制方法进行说明。
S1:将快速路瓶颈区往上游延伸设定距离(例如,8.06千米)的道路按照从上游到下游的顺序依次划分为控制区(例如7500米)、解散区(例如500米)和瓶颈区(例如60米),并对所述快速路的N个车道按照一定的规则进行编号为车道1、车道2、…、车道N(这里的N可以取3);
S2:对所述控制区内的CAV进行分组并编号,每N辆CAV作为一个CAV小组,将每个CAV小组中的CAV按空间位置先后顺序分别编号为1号领航CAV、2号跟随CAV、...、N号跟随CAV;
S3:将所述瓶颈区的所述车辆密度信息反馈给所述控制区内每个CAV小组中的领航CAV;
S4:判断所述控制区内的所有CAV是否换道至具有相同编号的车道,若否,则进行S5,若是,则进行S8;
S5:判断所述控制区内的所有CAV是否触发安全协议,若否,则进行S6,若是,则进行S7;
S6:所述控制区内的所有CAV执行定速巡航控制策略,返回S4;
S7:所述控制区内的所有CAV按照设计的纵向安全控制器执行速度控制过程,并返回S4;
S8:判断所述控制区内的所有CAV是否触发所述安全协议,若是,则进行S9,若否,则进行S10和S11;
S9:CAV按照设计的纵向安全控制器执行速度控制过程,并返回S8;
S10:1号领航CAV按照设计的领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,并返回S8;
S11:判断组群协议是否已经被触发,若否,进入S12,若是,进入S15;
S12:每个CAV小组中的跟随CAV执行定速巡航控制策略,进入S13;
S13:判断每个CAV小组中的跟随CAV是否触发所述组群协议,若是,进入S14,若否,返回S8;
S14:每个CAV小组中的跟随CAV按照设计的非线性控制器执行跟随目标切换过程,此时每个CAV小组中的CAV形成CAV节流小组,并返回S8;
S15:每个CAV小组中的跟随CAV按照设计的类队列控制器执行群体速度调节和形态调节过程,并返回S8;
S16:每个CAV节流小组中1号领航CAV的车头进入解散区则控制结束,该CAV节流小组内的CAV按照自由行驶模式进入瓶颈区;
S17:对新驶入所述快速路控制区的CAV重复进行S2到S16。
以上所列出的控制方法均是针对快速路控制区域,对于解散区和瓶颈区可以采用其他的控制方法。结合图3,对于控制区域的混合交通控制方法可参照图1及其相关描述。对于解散区的CAV(可包括从控制区驶入解散区的CAV)可以进一步按照如图3所示的解散区的控制方法来控制。当CAV节流小组中的1号领航CAV的车头进入解散区之后,可以判断该CAV小组中的各个CAV是否满足换道条件,如果满足,则按照换道策略进行换道,使得该CAV最终可以换道至瓶颈区可通行的车道。如果CAV没有满足换道条件,则继续监控该CAV是否存在碰撞风险触发了安全协议,如果触发安全协议,则可以按照上述设计的设计的纵向安全控制器执行速度控制过程,如果没有触发安全协议,则可以执行定速巡航控制策略,直至满足满足换道条件进行换道。当CAV到达瓶颈区,则可以继续执行解散区的控制逻辑在对CAV进行控制,直至CAV穿过瓶颈区。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.一种抑制快速路瓶颈负效应的混合交通众从节流控制方法,其特征在于,包括:
将快速路瓶颈区往上游延伸设定距离的道路按照从上游到下游的顺序依次划分为控制区、解散区和瓶颈区,并对所述快速路的N个车道按照一定的规则进行编号为车道1、车道2、…、车道N;
对所述控制区内的CAV进行分组并编号,每N辆CAV作为一个CAV小组,将每个CAV小组中的CAV按空间位置先后顺序分别编号为1号领航CAV、2号跟随CAV、...、N号跟随CAV;
获取设定时间间隔内的所述瓶颈区的车辆密度信息;
控制所述时间间隔内的控制区内的CAV换道至对应编号车道;
对每个CAV小组,控制1号领航CAV按照设定的领航CAV期望速度控制器执行速度控制过程,其中,所述领航CAV期望速度控制器与所述瓶颈区的车辆密度信息关联;
控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议并形成CAV节流小组;
控制每个CAV节流小组中的跟随CAV按照设定的类队列控制器执行群体速度调节和形态调节过程。
2.根据权利要求1所述的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,其特征在于,所述方法还包括:快速路网上的每个CAV在控制过程中还同时需要判断是否触发安全协议:
如果所述CAV触发安全协议,则控制所述CAV按照设定的纵向安全控制器执行速度控制过程;
如果所述CAV没有触发安全协议,则控制所述CAV执行定速巡航、按照所述领航CAV期望速度控制器执行速度控制或按照所述类队列控制器执行速度控制。
5.根据权利要求1所述的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,其特征在于,所述控制每个CAV小组使得每个CAV小组触发组群协议包括:
对于未触发所述组群协议的CAV小组,控制所述CAV小组中的跟随CAV执行定速巡航控制策略直至所述CAV小组触发所述组群协议,并控制所述CAV小组中的跟随CAV按照设计的非线性控制器执行跟随目标切换过程。
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Citations (7)
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---|---|---|---|---|
US20190244521A1 (en) * | 2018-02-06 | 2019-08-08 | Cavh Llc | Intelligent road infrastructure system (iris): systems and methods |
US20190392712A1 (en) * | 2018-06-20 | 2019-12-26 | Cavh Llc | Connected automated vehicle highway systems and methods related to heavy vehicles |
CN111583644A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-25 | 重庆大学 | 一种混合交通快速路上匝道汇流区网联自动车控制方法 |
CN113345268A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-09-03 | 长沙理工大学 | 基于自动驾驶专用车道部署场景下高速公路下匝道分流区域的cav换道决策方法 |
CN113362600A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-07 | 重庆大学 | 一种交通状态估计方法及系统 |
CN113489793A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-10-08 | 重庆大学 | 一种混合交通场景下的快速路双车道协同控制方法 |
CN113781806A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-10 | 西南交通大学 | 一种用于智能网联环境下的混合交通流通行方法 |
-
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- 2022-05-31 CN CN202210605862.1A patent/CN114999158B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190244521A1 (en) * | 2018-02-06 | 2019-08-08 | Cavh Llc | Intelligent road infrastructure system (iris): systems and methods |
US20190392712A1 (en) * | 2018-06-20 | 2019-12-26 | Cavh Llc | Connected automated vehicle highway systems and methods related to heavy vehicles |
CN111583644A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-25 | 重庆大学 | 一种混合交通快速路上匝道汇流区网联自动车控制方法 |
CN113362600A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-07 | 重庆大学 | 一种交通状态估计方法及系统 |
CN113489793A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-10-08 | 重庆大学 | 一种混合交通场景下的快速路双车道协同控制方法 |
CN113345268A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-09-03 | 长沙理工大学 | 基于自动驾驶专用车道部署场景下高速公路下匝道分流区域的cav换道决策方法 |
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