CN116032985B - 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质 - Google Patents

基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116032985B
CN116032985B CN202310027249.0A CN202310027249A CN116032985B CN 116032985 B CN116032985 B CN 116032985B CN 202310027249 A CN202310027249 A CN 202310027249A CN 116032985 B CN116032985 B CN 116032985B
Authority
CN
China
Prior art keywords
lane
vehicle
lane change
changing
uniform
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.)
Active
Application number
CN202310027249.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116032985A (zh
Inventor
李烨
刘飞
黄合来
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.)
Central South University
Original Assignee
Central South University
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 Central South University filed Critical Central South University
Priority to CN202310027249.0A priority Critical patent/CN116032985B/zh
Publication of CN116032985A publication Critical patent/CN116032985A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116032985B publication Critical patent/CN116032985B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本公开实施例中提供了一种基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质,属于一般车辆技术领域,具体包括:监测目标路段是否出现瓶颈区段,获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。通过本公开的方案,提高了可变限速控制的有效性和高速公路的安全性。

Description

基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质
技术领域
本公开实施例涉及一般车辆技术领域,尤其涉及一种基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前,伴随着高速公路建设里程以及机动车保有量的迅速增加,带来高速公路交通量的增大,交通事故的发生率逐年上升。网联车整合了网联无线通讯技术和自动驾驶技术,具有改善交通安全,提高通行效率的潜力,因而被作为未来驾驶发展的导向。而非周期性的如道路建设项目、交通事故以及恶劣天气等形成的高速公路瓶颈区域增加了车辆的事故概率。
可见,亟需一种能有效建立移动屏障、提高行车安全性的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
发明内容
有鉴于此,本公开实施例提供一种基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质,至少部分解决现有技术中存在的部分问题。
第一方面,本公开实施例提供了一种基于智能网联车辆的均匀换道方法,包括:
步骤1,监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
步骤2,根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;
步骤3,针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;
步骤4,以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
步骤5,将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述步骤1具体包括:
当出现瓶颈区段时,通过V2V通信,采集瓶颈上游H至H+L米区段的车辆信息,动态限速系统启动后,瓶颈路段上游将激活均匀换道区域,获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述换道空间定义为主体车辆对应的纵向位置处于目标车道前后两车辆之间;
所述安全换道条件定义为目标车道后方车辆与当前车道主体车辆的纵向距离超过D米。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述换道方案编码为(-1,0,1)。
根据本公开实施例的一种具体实现方式,所述均匀系数P的计算公式为
其中,s为总车道数,所述均匀换道区域中车道j的均匀系数Pj的计算公式为
其中,根据智能网联车辆在整个交通流中的比例,计算由智能网联车辆领导HDV组成的车队中平均的HDV数目记为R,对于某一条车道j,共有Z个车队,记录第k个智能网联车辆领导的车队中HDV的数量为pjk
第二方面,本公开实施例提供了一种基于智能网联车辆的均匀换道系统,包括:
监测模块,用于监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
筛选模块,用于根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;
编码模块,用于针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;
计算模块,用于以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
控制模块,用于将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,该电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与该至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
第五方面,本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
本公开实施例中的基于智能网联车辆的均匀换道方案,包括:步骤1,监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;步骤2,根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;步骤3,针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;步骤4,以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;步骤5,将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
本公开实施例的有益效果为:通过本公开的方案,通过混合交通流中网联车和非网联车的相对距离以及在各车道的数量分布,提供智能网联车辆均匀换道策略,调准智能网联车辆的分布模式,提高可变限速控制的有效性,提升了高速公路的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例中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公开的一些实施例,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它的附图。
图1为本公开实施例提供的一种基于智能网联车辆的均匀换道方法的流程示意图;
图2为本公开实施例提供的一种可换道车辆集中可双向换道或不换道的车辆的所有换道策略组合示意图;
图3为本公开实施例提供的一种可换道车辆集中可向左换道或不换道的车辆的所有换道策略组合示意图;
图4为本公开实施例提供的一种可换道车辆集中可向右换道或不换道的车辆的所有换道策略组合示意图;
图5为本公开实施例提供的一种均匀换道策略示意图;
图6为本公开实施例提供的一种基于智能网联车辆的均匀换道系统的结构示意图;
图7为本公开实施例提供的电子设备示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例,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他实施例,都属于本公开保护的范围。
需要说明的是,下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见,本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中,且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开,所属领域的技术人员应了解,本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施,且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说,可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外,可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想,图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外,在以下描述中,提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而,所属领域的技术人员将理解,可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
本公开实施例提供一种基于智能网联车辆的均匀换道方法,所述方法可以应用于智能交通管理控制场景的公路瓶颈区道路管理过程中。
参见图1,为本公开实施例提供的一种基于智能网联车辆的均匀换道方法的流程示意图。如图1所示,所述方法主要包括以下步骤:
步骤1,监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
进一步的,所述步骤1具体包括:
当出现瓶颈区段时,通过V2V通信,采集瓶颈上游H至H+L米区段的车辆信息,动态限速系统启动后,瓶颈路段上游将激活均匀换道区域,获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息。
具体实施时,均匀换道策略及其原理为将网联车(Connected-Automated Veh i cl e,简称CAV)和非网联车(人工驾驶车辆)进行编队,编队规则为:网联车编为本车队的头车,同一车道上将头车后方与其纵向距离最近的网联车编为下一车队的头车,所述两辆头车之间所有人工驾驶车辆编入本车队。进而形成了多个车队。
然后均匀换道区域定义为瓶颈路段上游H至H+L米区段,在动态限速系统启动后,瓶颈路段上游将激活均匀换道区域,该区域内所有智能网联车辆将发送其通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息。
步骤2,根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;
可选的,所述换道空间定义为主体车辆对应的纵向位置处于目标车道前后两车辆之间;
所述安全换道条件定义为目标车道后方车辆与当前车道主体车辆的纵向距离超过D米。
具体实施时,根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆。将选定的车辆编号信息存储在标记为“可换道车辆集”的数据集中。其中,换道空间定义为主体车辆对应的纵向位置处于目标车道前后两车辆之间;安全换道条件定义为目标车道后方车辆与当前车道主体车辆的纵向距离超过D米。
步骤3,针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;
可选的,所述换道方案编码为(-1,0,1)。
具体实施时,可换道车辆集中车辆i的车辆状态被定义为Xi,Xi=-1表示目标车i会执行向左换道策略,Xi=1表示目标车i会执行向右换道策略,Xi=0表示目标车保持原车道不变。这样由(-1,0,1)编码构成的换道策略,对于中间车道的可双向变道或不变道的CAV,换道组合有3n种,如附图中图2所示,对于边缘车道的以及中间车道只能单向变道或不变道的CAV,换道组合有2m种,如附图中图3和图4所示。以使得能搜索所有的换道可能性,得到使CAV在换道后的交通流中分布更加均匀的方案。
步骤4,以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
在上述实施例的基础上,所述均匀系数P的计算公式为
其中,s为总车道数,所述均匀换道区域中车道j的均匀系数Pj的计算公式为
其中,根据智能网联车辆在整个交通流中的比例,计算由智能网联车辆领导HDV组成的车队中平均的HDV数目记为R,对于某一条车道j,共有Z个车队,记录第k个智能网联车辆领导的车队中HDV的数量为pjk
具体实施时,可以以以均匀系数P作为换道方案的评价指标,以“可换道车辆集”中CAV换道策略组合为约束条件,构建均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案。其中均匀系数定义为:定位均匀换道区域,根据CAV在整个交通流中的比例,计算由CAV领导HDV组成的车队中平均的HDV数目记为R,对于某一条车道j,共有Z个车队,记录第k个CAV领导的车队中HDV的数量为pjk,该车道的均匀系数Pj计算方式如下:
则该均匀换道区域的均匀系数s为总车道数。
步骤5,将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
具体实施时,选择换道后均匀系数最小的换道方案如图5所示,可以通过V2V通信向“可换道车辆集”中的每个CAV发送一条换道指令,指示是否需要换道以及向哪边换道。该策略提供命令控制,并要求接收的CAV执行它。例如,当CAV收到换道指令时,即使不符合该车换道行为的收益准则,仍将策略控制作为其行为指令。
本实施例提供的基于智能网联车辆的均匀换道方法,通过利用网联车的特性,将网联车作为头车划分车队以及将非网联车作为车队中的其他车辆,并针对路况中出现瓶颈区段时,通过引入均匀换道策略以调整CAV在混合交通流的分布,从而提高动态减速策略的控制效果,降低了高速公路交通事故的发生概率,同时,求解优选换道方案时,并非直接枚举所有的换道方案,而是定义均匀系数为目标函数,以可换道车辆集中CAV换道策略组合为约束条件,构建均匀换道模型,通过遗传或模拟退火等优化算法快速高效的搜索出“可换道车辆集”换道方案的全局或局部最优解。
下面将结合一个具体实施例对方案进行说明。
本实施例提供的一种基于智能网联车辆的均匀换道策略,利用遗传或模拟退火等优化算法求解以均匀系数为优化目标的均匀换道模型,用于设计“可换道车辆集”的最优换道方案。
步骤1:实时监测当前路段是否出现瓶颈区段。其中,瓶颈区段表示行驶缓慢的区段,一般是出现了交通事故或者路段维修等导致车速缓慢。本实施例中,当通讯范围内下游网联车车速低于当前路段正常最高行驶车速的75%,并且持续时间超过180s,将该时间段起始时刻网联车所在的位置定义为瓶颈路段的起点。
步骤2:若出现瓶颈区段,启动动态限速控制以及均匀换道策略。定位瓶颈路段上游500米内为动态限速区域,500米至1500米为均匀换道区域,均匀换道区域内的网联车获取自身通信范围内的车辆相对位置信息以及数量信息,并将其上传至信息网络。
步骤3:筛选均匀换道区域中满足换道空间和安全换道条件的CAV车辆,建立“可换道车辆集”,根据CAV在整个交通流中的比例,计算由CAV领导HDV组成的车队中平均的HDV数目R。
步骤4:建立最小化均匀系数的均匀换道模型,利用遗传或模拟退火等优化算法求解最优换道方案。
步骤5:根据最优换道方案,通过V2V通信向“可换道车辆集”中的每个CAV发送一条换道指令,指示是否需要换道以及向哪边换道。
与上面的方法实施例相对应,参见图6,本公开实施例还提供了一种基于智能网联车辆的均匀换道系统60,包括:
监测模块601,用于监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
筛选模块602,用于根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集;
编码模块603,用于针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合;
计算模块604,用于以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
控制模块605,用于将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
图6所示系统可以对应的执行上述方法实施例中的内容,本实施例未详细描述的部分,参照上述方法实施例中记载的内容,在此不再赘述。
参见图7,本公开实施例还提供了一种电子设备70,该电子设备包括:至少一个处理器以及与该至少一个处理器通信连接的存储器。其中,该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令,该指令被该至少一个处理器执行,以使该至少一个处理器能够执行前述方法实施例中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
本公开实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实施例中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序,该计算机程序包括程序指令,当该程序指令被计算机执行时,使该计算机执行前述方法实施例中的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
下面参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备70的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备70可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还存储有电子设备70操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
通常,以下装置可以连接至I/O接口705:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707;包括例如磁带、硬盘等的存储装置708;以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备70与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备70,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装,或者从存储装置708被安装,或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备可以执行上述方法实施例的相关步骤。
或者,上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备可以执行上述方法实施例的相关步骤。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Sma l l ta lk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。
应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。
以上所述,仅为本公开的具体实施方式,但本公开的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于智能网联车辆的均匀换道方法,其特征在于,包括:
步骤1,监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
所述步骤1具体包括:
当出现瓶颈区段时,通过V2V通信,采集瓶颈上游H至H+L米区段的车辆信息,动态限速系统启动后,瓶颈路段上游将激活均匀换道区域,获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
步骤2,根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集,其中,所述换道空间定义为主体车辆对应的纵向位置处于目标车道前后两车辆之间,所述安全换道条件定义为目标车道后方车辆与当前车道主体车辆的纵向距离超过D米;
步骤3,针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合,其中,所述换道方案编码为(-1,0,1),其中,-1表示执行向左换道策略,0表示保持原车道不变,1表示执行向右换道策略;
步骤4,以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
步骤5,将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述均匀系数P的计算公式为
其中,s为总车道数,所述均匀换道区域中车道j的均匀系数Pj的计算公式为
其中,根据智能网联车辆在整个交通流中的比例,计算由智能网联车辆领导HDV组成的车队中平均的HDV数目记为R,对于某一条车道j,共有Z个车队,记录第k个智能网联车辆领导的车队中HDV的数量为pjk
3.一种基于智能网联车辆的均匀换道系统,其特征在于,包括:
监测模块,用于监测目标路段是否出现瓶颈区段,若出现瓶颈区段,则将瓶颈区段上游激活均匀换道区域,并获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
所述监测模块的具体过程包括:
当出现瓶颈区段时,通过V2V通信,采集瓶颈上游H至H+L米区段的车辆信息,动态限速系统启动后,瓶颈路段上游将激活均匀换道区域,获取均匀换道区域内所有智能网联车辆通信范围内车辆相对位置信息以及数量信息;
筛选模块,用于根据位置信息,筛选出所有车道中具有换道空间和安全换道条件的智能网联车辆形成可换道车辆集,其中,所述换道空间定义为主体车辆对应的纵向位置处于目标车道前后两车辆之间,所述安全换道条件定义为目标车道后方车辆与当前车道主体车辆的纵向距离超过D米;
编码模块,用于针对可换道车辆集设计换道方案编码,得到换道策略组合,其中,所述换道方案编码为(-1,0,1),其中,-1表示向左换道,0表示保持原车道,1表示向右换道;
计算模块,用于以可换道车辆集中智能网联车辆的换道策略组合为约束条件,构建均匀换道区域对应的均匀换道模型,选择换道后均匀系数最小的换道方案;
控制模块,用于将换道后均匀系数最小的换道方案作为换道指令发送至可换道车辆集中的每个智能网联车辆。
4.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及,
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1-2中任一项所述的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
5.一种非暂态计算机可读存储介质,该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使该计算机执行前述权利要求1-2中任一项所述的基于智能网联车辆的均匀换道方法。
CN202310027249.0A 2023-01-09 2023-01-09 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质 Active CN116032985B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310027249.0A CN116032985B (zh) 2023-01-09 2023-01-09 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310027249.0A CN116032985B (zh) 2023-01-09 2023-01-09 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116032985A CN116032985A (zh) 2023-04-28
CN116032985B true CN116032985B (zh) 2024-04-23

Family

ID=86075563

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310027249.0A Active CN116032985B (zh) 2023-01-09 2023-01-09 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116032985B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110930697A (zh) * 2019-11-12 2020-03-27 南京航空航天大学 一种基于规则的智能网联车辆协同汇入控制方法
CN113096402A (zh) * 2021-04-12 2021-07-09 中南大学 一种基于智能网联车辆的动态限速控制方法、系统、终端及可读存储介质
CN113516847A (zh) * 2021-06-24 2021-10-19 华砺智行(武汉)科技有限公司 基于车联网v2x的高速公路防拥堵控制方法及系统
CN115402319A (zh) * 2022-09-14 2022-11-29 中南大学 一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10916125B2 (en) * 2018-07-30 2021-02-09 Honda Motor Co., Ltd. Systems and methods for cooperative smart lane selection
KR20190083317A (ko) * 2019-06-20 2019-07-11 엘지전자 주식회사 차량의 차선 변경에 관련된 알림을 제공하는 인공 지능 장치 및 그 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110930697A (zh) * 2019-11-12 2020-03-27 南京航空航天大学 一种基于规则的智能网联车辆协同汇入控制方法
CN113096402A (zh) * 2021-04-12 2021-07-09 中南大学 一种基于智能网联车辆的动态限速控制方法、系统、终端及可读存储介质
CN113516847A (zh) * 2021-06-24 2021-10-19 华砺智行(武汉)科技有限公司 基于车联网v2x的高速公路防拥堵控制方法及系统
CN115402319A (zh) * 2022-09-14 2022-11-29 中南大学 一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
analysis and prevention》.2022,全文. *
Developing a Variable Speed Limit Control Strategy for Mixed Traffic Flow Based on Car-Following Collision Avoidance Theory;Chen Yuan;《Mathematics》;20221231;全文 *
Hybrid traffic flow model for intelligent vehicles exiting to off-ramp;Dong Chang-Yin;《Acta Physica Sinical》;20181231;全文 *
Ye Li.Developing dynamic speed limit strategies for mixed traffic flow to reduce collision risks at freeway bottlenecks.《Accident *
变速车道影响下的城市道路多路合流区域换道交通流特性研究;马新露;《重庆交通大学学报(自然科学版)》;20180331;全文 *
基于线形和限速的施工瓶颈路段通行能力改善方法;陈君;魏贤鹏;陶珂;赵雪君;;西安建筑科技大学学报(自然科学版);20150428(02);全文 *
智能网联环境下的多车协同换道策略研究;刘志强;韩静文;倪捷;;汽车工程;20200325(03);全文 *
混入智能车的下匝道瓶颈路段交通流建模与仿真分析;董长印;王昊;王炜;李烨;华雪东;;物理学报;20180709(14);全文 *
考虑双前导车的跟驰与换道联合模型;王昊;刘振全;张志学;李烨;王炜;;东南大学学报(自然科学版);20150920(05);全文 *
车路协同下多车道微观交通诱导与控制研究;李珣;《万方学位论文》;20151229;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116032985A (zh) 2023-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sun et al. Lane‐changing behavior on urban streets: An “in‐vehicle” field experiment‐based study
CN112590813B (zh) 自动驾驶车辆信息生成方法、装置、电子设备和介质
CN107389085B (zh) 一种道路通行属性的确定方法、装置、计算机及存储介质
CN105206052A (zh) 一种驾驶行为分析方法及设备
CN110689804B (zh) 用于输出信息的方法和装置
CN112700636B (zh) 用于更新信息的方法和装置
CN111932881A (zh) 交通路口管理方法、装置、终端设备及存储介质
CN112885112B (zh) 车辆行驶检测的方法、车辆行驶预警的方法和装置
CN112918487B (zh) 无人车起步方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN112249009A (zh) 车速控制方法、装置、系统及电子设备
CN114662583A (zh) 应急事件防控调度方法、装置、电子设备和存储介质
CN116032985B (zh) 基于智能网联车辆的均匀换道方法、系统、设备及介质
CN114613160B (zh) 车道使用方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2023045916A1 (en) Ensuring proactive availability of vehicles for providing connected vehicle services
CN104992560A (zh) 一种行驶路线数据的处理方法及服务器
KR102302486B1 (ko) 도시 도로의 운행 속도 처리 방법, 도시 도로의 운행 속도 처리 장치, 기기 및 비휘발성 컴퓨터 저장 매체
Wen et al. An optimized trajectory planning method with a flexible insertable gap for a V2I connected merging vehicle
US20220185311A1 (en) Vehicle communication method and apparatus, computer-readable storage medium, and electronic device
CN114537437B (zh) 车辆控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN114999155B (zh) 一种车辆轨迹的拥堵评价方法、装置、设备及存储介质
CN115273449B (zh) 车队集合节点确认方法、装置、设备及介质
US20210142590A1 (en) System generated damage analysis using scene templates
CN113362492A (zh) 智能一体化adas控制方法及其设备
CN117315954A (zh) 车道推荐方法、装置、设备、存储介质及车辆
JP2022190496A (ja) 画像共有装置、画像共有方法及びプログラム

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