CN116469263B - 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法 - Google Patents

一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116469263B
CN116469263B CN202310460402.9A CN202310460402A CN116469263B CN 116469263 B CN116469263 B CN 116469263B CN 202310460402 A CN202310460402 A CN 202310460402A CN 116469263 B CN116469263 B CN 116469263B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
vehicle
area
sub
formula
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
CN202310460402.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116469263A (zh
Inventor
张卫华
倪太峰
丁恒
王昌胜
汪春
董婉丽
刘慧文
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.)
Hefei University of Technology
Original Assignee
Hefei University of Technology
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 Hefei University of Technology filed Critical Hefei University of Technology
Priority to CN202310460402.9A priority Critical patent/CN116469263B/zh
Publication of CN116469263A publication Critical patent/CN116469263A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116469263B publication Critical patent/CN116469263B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法，包括：1、确定公交站点影响区域范围；2、划分公交站点影响区域子区；3、采集t时刻各个影响子区的车辆位置、速度等信息；4、比较公交站站点不同影响子区的换道压力；5、根据换道压力差值，预测影响各影响子区的换道车辆数；6、选取最佳可行换道车辆完成换道。本发明能通过网联环境下车辆信息交互，动态调整公交站点影响区域内的车辆密度分布，使交通流在空间上分布更加均衡，节省车辆行驶时间，并能提高交通流运行效率。

Description

一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法
技术领域
本发明属于智能网联车辆交通控制领域，尤其涉及公共交通领域，具体是一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法。
背景技术
随着经济的快速发展，城市化的进程加快，大量小汽车的出现给城市交通带来了很大压力，由于城市人口与城市空间限制，公交优先原则以及可持续发展交通已经成为城市交通规划的准则，但是随着城市交通量的激增，城市交通网络中大量公交站点已经逐渐成为交通发展的阻碍。公交站点的设置不仅占用了道路空间资源，其减速停靠行为也对交通流的正常运行造成了一定影响。
随着智能交通技术的发展，智慧交通的理念越来越深入人心，车辆正不断网联化和自动化，纯粹的网联车辆驾驶环境在不久的未来将会实现。网联自动驾驶车辆不但可以车辆之间进行相互通信，而且可以与道路上的智能交通设备进行互联以获取道路实时信息。车辆通过无线通信等技术能够及时获取周边环境信息上传到云端进行云计算，从而做出换道决策，提高道路交通流的运行效率，因此，对于网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法的研究是很有必要的。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足之处，提出了一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法，以期能在保证车辆安全行驶的前提下，考虑公交车减速停靠以及启动加速对周围交通流产生的影响，通过比较公交站点影响区域内不同子区的换道压力，来做出换道决策，选取最佳换道车辆数，以减少排队时间，并能避免发生交通拥堵，从而能提高公交站点区域的交通路流运行效率。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法的特点在于，是应用于单向两条车道的道路上，且在第一条车道上设有公交站点，并包括以下步骤；
步骤1、公交车在第一条车道上行驶时，将公交车向公交站点停靠过程中，车速低于车流速度时，上游车辆在公交车影响下所行驶的距离、以及公交车驶离公交站点过程中，公交车的车速加速到车流速度时，公交车所行驶的距离之和作为公交站点的影响区域的长度L；
步骤2、利用式(1)计算公交站点的影响区域的长度L；
L＝Lup+Ldown (1)
式(1)中，Lup表示公交车从减速停靠到公交站点到恢复匀速行驶过程中对上游车辆行驶的影响距离，即公交车的后效性影响距离，并由式(2)得到；Ldown表示公交车从公交站点停靠到匀速行驶过程中的距离，即公交车的下游影响距离，并由式(5)得到；
式(2)中，vf表示单向两条车道的道路上的自由流速度，vs表示公交车的启动速度；η1表示公交车未发生减速时的道路车流的标准化密度，并由式(3)得到；td表示公交车的预测停靠时间，并由式(4)得到；
td＝α1td-1+α2td-2+···+αptd-p+εd+β1εd-1+···+βqεd-q (4)
式(3)中，k1表示公交车未发生减速时的道路车流的交通密度，ke表示单向两条车道的道路上发生拥堵时的交通密度；
式(4)中，α1,α2,···αp是p个回归系数，β1,···,βq是q个滑动系数；td-1,td-2,···,td-p是公交车辆的p个历史停靠时间，εd,εd-1,···,εd-q是q个白噪声序列；
式(5)中，vb表示公交车在公交站点停靠后再恢复匀速行驶过程中的速度，ag表示公交车的加速度；
步骤3、以影响区域的长度L和单向两条车道的道路的宽度所构成的矩形区域作为影响区域，以公交站点为影响区域的原点，以公交车的行驶方向为x轴的正方向，将所述原点与上游道路断面之间距离为Lup的x轴横坐标记为将所述原点与下游道路断面之间距离为Ldown的x轴横坐标记为/>从而将影响区域划分为三个子区；
其中，第1子区域是在第一条车道上，以公交车的中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第2子区域是在第一条车道上，以公交车中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第3子区域是在第二车道上，以为起点，以/>为终点的矩形区域；
步骤4、利用智能网联路侧设施获取t时刻下公交站点影响区域内各个子区的车辆位置、速度、加速度；
步骤5、利用式(6)计算第n子区域在t时刻的换道压力，n＝1,2,3；
式(6)中，cn(t)为第n子区域在t时刻的换道压力，Kn,pre(t)为第n子区域在t时刻的密度压力，vn,pre(t)为第n子区域在t时刻的速度压力；λ1、λ2为调节参数，kn(t)表示第n子区域在t时刻的交通密度，km表示单向两条车道的道路上车辆正常行驶时，交通量达到最大时的交通密度；表示第n子区域在t时刻内所有车辆的平均速度；Δt表示时间间隔；
步骤6、利用式(7)计算第r子区域与第r+1子区域在t时刻的换道压力差异值Δcr,r+1(t)，从而得到所有子区域的换道压力差异值{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}；
Δcr,r+1(t)＝cr(t)-cr+1(t) (7)
式(7)中，cr(t)为第r子区域在t时刻的换道压力，cr+1(t)为第r+1子区域在t时刻的换道压力，r＝1,2；
步骤7、从{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}中选取换道压力差异值的绝对值较大的两个子区优先进行换道：
判断Δcr,r+1(t)＞0是否成立，若成立，则执行步骤7.1；否则，执行步骤10；
步骤7.1、判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤7.2；否则，禁止公交站点的影响区域内的车辆换道，执行步骤13；其中，θ表示换道阈值；
步骤7.2、利用式(8)计算允许第r子区域内的车辆转入第r+1子区域内的车辆数Nr→r+1(t)；
式(8)中，Nr(t)表示t时刻下第r子区域内的车辆数，Lr(t)表示t时刻下第r子区域的长度；Nr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的车辆数，Lr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的长度；
步骤8、令t时刻下公交站点的影响区域内第r子区域的第i辆车记为qir(t)，将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车的后一辆车记为/>将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车/>的前一辆车记为/>
步骤8.1、判断t时刻下第r子区域中的第i辆车是否满足式(9)所示的安全换道条件，若满足，则将第i辆车/>加入到可行换道集合Pr→r+1(t)中；否则，表示第i辆车不能以安全间距转入第r+1子区域中，第i辆车/>继续在第r子区域中行驶，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)；
式(9)中，xr,i(t)表示qi r(t)的位置横坐标；xr+1,j(t)表示的位置横坐标；xr+1,j+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr+1,j(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr+1,j+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr+1,j(t)表示/>的速度，vr+1,j+1(t)表示/>的速度；lveh表示车身长度；Δt表示更新的时间间隔；
步骤9、判断公交站点的影响区域内第r子区域的可行换道集合Pr→r+1(t)中的车辆数量Mr t →r+1≤Nr→r+1(t)是否成立，若成立，则第r子区域内的可行换道集合Pr→r+1(t)中的所有车辆向第r+1子区域完成换道，并执行步骤13；否则，利用式(10)计算第r子区域中的车辆与前一辆车/>之间的距离dr,i(t)，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr→r+1(t)辆车完成向第r+1子区域的换道，并执行步骤13；
dr,i(t)＝xr,i-1(t)-xr,i(t) (10)
式(10)中，xr,i-1(t)表示第r子区域中车辆的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤10、判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤10.1；否则，不允许公交站点影响区域内的车辆换道，执行步骤13；
步骤10.1、利用式(11)计算允许第r+1子区域车辆转入第r子区域的车辆数Nr+1→r(t)；
步骤11、令t时刻下公交站点的影响区域内第r+1子区域的第u辆车记为将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的后一辆车记为/>将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的前一辆车记为/>
步骤11.1、判断t时刻下第r+1子区域中的第u辆车是否满足式(12)所示的安全换道条件，若满足，则将第u辆车/>加入到可行换道集合Pr+1→r(t)中；否则，表示第u辆车/>不能以安全间距转入第r子区域中，第u辆车/>继续在第r+1子区域上行驶，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)；
式(12)中，xr+1,u(t)表示的位置横坐标；xr,w(t)表示/>的位置横坐标；xr,w+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr,w(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr,w+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr,w(t)表示/>的速度，vr,w+1(t)表示/>的速度；
步骤12、判断公交站点影响区域内第r+1子区域可行换道集合Pr+1→r(t)中的车辆数量是否成立，若成立，则第r+1子区域内可行换道集合Pr+1→r(t)中的所有车辆完成向第r子区域的换道；否则，利用式(13)计算第r+1子区域中的车辆/>与前一辆车/>之间的距离dr+1,u(t)，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r+1子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr+1→r(t)辆车完成向第r子区域的换道；
dr+1,u(t)＝xr+1,u-1(t)-xr+1,u(t) (13)
式(13)中，xr+1,u-1(t)表示第r+1子区域内的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤13、判断是否成立，若成立，将t+Δt赋值给t，并返回步骤4；否则，结束控制流程，其中，xbus(t)表示公交车在t时刻下的位置横坐标。
本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述交通流控制方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时所述交通流控制方法的步骤。
与已有技术相比，本发明的有益技术效果体现在：
1、本发明在网联环境下车辆能获取周围交通的实时信息，并且通过中央智能设备处理整合交通信息，计算公交站点影响区域内各个子区内换道压力，来并进行智能信息交换和智能决策，实现了对车辆行驶状态的动态控制，这有利于提高道路的通行效率，避免了发生交通拥堵，避免了发生一些交通事故，保障了车辆的安全行驶。
2、与现有技术相比，本发明可以通过计算公交站点影响区域不同子区的换道压力差异值，得出不同子区之间的最佳换道车辆数，从而在满足安全换道间距的前提下，完成不同子区间的换道，实现了道路流量的平衡，充分利用了现有的道路空间资源，节省了车辆通行时间，提高了交通流运行效率。
3、与现有技术相比，本发明可以以一定的时间间隔，实时更新道路交通信息，使换道更加实时准确，并且可以动态调控公交站点影响区范围内的车辆密度分布，提高了公交站点影响区域的车流的整体行进速度，大大提高了整条道路的通行效率。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为本发明的决策方法流程图；
图3为本发明的场景示意图。
具体实施方式
本实例中，一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法，是应用于单向两条车道的道路上，且在第一条车道上设有公交站点，具体的说，如图1所示，并包括以下步骤；
步骤1、如图3所示，公交车在第一条车道上行驶时，将公交车向公交站点停靠过程中，车速低于车流速度时，上游车辆在公交车影响下所行驶的距离、以及公交车驶离公交站点过程中，公交车的车速加速到车流速度时，公交车所行驶的距离之和作为公交站点的影响区域的长度L；
步骤2、利用式(1)计算公交站点的影响区域的长度L；
L＝Lup+Ldown (1)
式(1)中，Lup表示公交车从减速停靠到公交站点到恢复匀速行驶过程中对上游车辆行驶的影响距离，即公交车的后效性影响距离，并由式(2)得到；Ldown表示公交车从公交站点停靠到匀速行驶过程中的距离，即公交车的下游影响距离，并由式(5)得到；
式(2)中，vf表示单向两条车道的道路上的自由流速度，vs表示公交车的启动速度；η1表示公交车未发生减速时的道路车流的标准化密度，并由式(3)得到；td表示公交车的预测停靠时间，并由式(4)得到；
td＝α1td-1+α2td-2+···+αptd-p+εd+β1εd-1+···+βqεd-q (4)
式(3)中，k1表示公交车未发生减速时的道路车流的交通密度，ke表示单向两条车道的道路上发生拥堵时的交通密度；
式(4)中，α1,α2,···αp是p个回归系数，β1,···,βq是q个滑动系数；td-1,td-2,···,td-p是公交车辆的p个历史停靠时间，εd,εd-1,···,εd-q是q个白噪声序列；
式(5)中，vb表示公交车在公交站点停靠后再恢复匀速行驶过程中的速度，ag表示公交车的加速度；
步骤3、如图3所示，以影响区域的长度L和单向两条车道的道路的宽度所构成的矩形区域作为影响区域，以公交站点为影响区域的原点，以公交车的行驶方向为x轴的正方向，将原点与上游道路断面之间距离为Lup的x轴横坐标记为将原点与下游道路断面之间距离为Ldown的x轴横坐标记为/>从而将影响区域划分为三个子区；
其中，第1子区域是在第一条车道上，以公交车的中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第2子区域是在第一条车道上，以公交车中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第3子区域是在第二车道上，以为起点，以/>为终点的矩形区域；
步骤4、如图3所示，t时刻下两条车道上的车辆包括公交车均为网联自动驾驶车辆，可以感知周围交通环境的变化，并接受路侧智能设备的控制，利用智能网联路侧设施获取t时刻下公交站点影响区域内各个子区的车辆位置、速度、加速度等信息；
步骤5、利用式(6)计算第n子区域在t时刻的换道压力，n＝1,2,3；
式(6)中，cn(t)为第n子区域在t时刻的换道压力，Kn,pre(t)为第n子区域在t时刻的密度压力，vn,pre(t)为第n子区域在t时刻的速度压力；λ1、λ2为调节参数，kn(t)表示第n子区域在t时刻的交通密度，km表示单向两条车道的道路上车辆正常行驶时，交通量达到最大时的交通密度；表示第n子区域在t时刻内所有车辆的平均速度；Δt表示时间间隔；
步骤6、如图2所示，利用式(7)计算第r子区域与第r+1子区域在t时刻的换道压力差异值Δcr,r+1(t)，从而得到所有子区域的换道压力差异值{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}；
Δcr,r+1(t)＝cr(t)-cr+1(t) (7)
式(7)中，cr(t)为第r子区域在t时刻的换道压力，cr+1(t)为第r+1子区域在t时刻的换道压力，r＝1,2；
步骤7、从{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}中选取换道压力差异值的绝对值较大的两个子区优先进行换道：
判断Δcr,r+1(t)＞0是否成立，若成立，则执行步骤7.1；否则，执行步骤10；
步骤7.1、判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤7.2；否则，禁止公交站点的影响区域内的车辆换道，执行步骤13；其中，θ表示换道阈值；为常数，可以使控制方法更加稳定，车辆不会出现频繁换道的现象；
步骤7.2、利用式(8)计算允许第r子区域内的车辆转入第r+1子区域内的车辆数Nr→r+1(t)；
式(8)中，Nr(t)表示t时刻下第r子区域内的车辆数，Lr(t)表示t时刻下第r子区域的长度；Nr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的车辆数，Lr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的长度；
步骤8、令t时刻下公交站点的影响区域内第r子区域的第i辆车记为将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车/>的后一辆车记为/>将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车/>的前一辆车记为/>
计算车辆之间的距离是否符合网联自动驾驶车辆换道的安全间距要求，具体是运用一个线性表达式来进行计算的；
步骤8.1、判断t时刻下第r子区域中的第i辆车是否满足式(9)所示的安全换道条件，若满足，则将第i辆车qi r(t)加入到可行换道集合Pr→r+1(t)中；否则，表示第i辆车不能以安全间距转入第r+1子区域中，第i辆车/>继续在第r子区域中行驶，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)；
式(9)中，xr,i(t)表示的位置横坐标；xr+1,j(t)表示/>的位置横坐标；xr+1,j+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr+1,j(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr+1,j+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr+1,j(t)表示/>的速度，vr+1,j+1(t)表示/>的速度；lveh表示车身长度；Δt表示更新的时间间隔；
步骤9、如图2所示，判断公交站点的影响区域内第r子区域的可行换道集合Pr→r+1(t)中的车辆数量是否成立，若成立，则第r子区域内的可行换道集合Pr→r+1(t)中的所有车辆向第r+1子区域完成换道，并执行步骤13；否则，利用式(10)计算第r子区域中的车辆/>与前一辆车/>之间的距离dr,i(t)，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr→r+1(t)辆车完成向第r+1子区域的换道，并执行步骤13；
dr,i(t)＝xr,i-1(t)-xr,i(t) (10)
式(10)中，xr,i-1(t)表示第r子区域中车辆的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤10、如图2所示，判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤10.1；否则，不允许公交站点影响区域内的车辆换道，执行步骤13；
步骤10.1、利用式(11)计算允许第r+1子区域车辆转入第r子区域的车辆数Nr+1→r(t)；
步骤11、令t时刻下公交站点的影响区域内第r+1子区域的第u辆车记为将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的后一辆车记为/>将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的前一辆车记为/>
步骤11.1、判断t时刻下第r+1子区域中的第u辆车是否满足式(12)所示的安全换道条件，若满足，则将第u辆车/>加入到可行换道集合Pr+1→r(t)中；否则，表示第u辆车/>不能以安全间距转入第r子区域中，第u辆车/>继续在第r+1子区域上行驶，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)；
式(12)中，xr+1,u(t)表示的位置横坐标；xr,w(t)表示/>的位置横坐标；xr,w+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr,w(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr,w+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr,w(t)表示/>的速度，vr,w+1(t)表示/>的速度；
步骤12、判断公交站点影响区域内第r+1子区域可行换道集合Pr+1→r(t)中的车辆数量是否成立，若成立，则第r+1子区域内可行换道集合Pr+1→r(t)中的所有车辆完成向第r子区域的换道；否则，利用式(13)计算第r+1子区域中的车辆/>与前一辆车/>之间的距离dr+1,u(t)，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r+1子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr+1→r(t)辆车完成向第r子区域的换道；
dr+1,u(t)＝xr+1,u-1(t)-xr+1,u(t) (13)
式(13)中，xr+1,u-1(t)表示第r+1子区域内的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤13、判断xbus(t)＜xLdown是否成立，若成立，将t+Δt赋值给t，并返回步骤4；否则，结束控制流程，其中xbus(t)表示公交车在t时刻下的位置横坐标。
本实施例中，一种交通智能设备，可利用短时无线通信手段与公交站点影响区域内的网联自动驾驶车辆以及网联公交车进行互联，获取周围交通信息，并且可以通过车载网联系统向车辆发布控制信息。
本实施例中，一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可进行程序编写，该可读存储介质按照交通流控制方法编写程序，并被处理器运行。
在本实施例中，本发明的方法思路不仅限于单向通行的两条车道上考虑公交车停靠的交通流控制，本领域的普通技术人员在没有创造性的改变的前提下所获得的其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (3)

1.一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法，其特征在于，是应用于单向两条车道的道路上，且在第一条车道上设有公交站点，并包括以下步骤；
步骤1、公交车在第一条车道上行驶时，将公交车向公交站点停靠过程中，车速低于车流速度时，上游车辆在公交车影响下所行驶的距离、以及公交车驶离公交站点过程中，公交车的车速加速到车流速度时，公交车所行驶的距离之和作为公交站点的影响区域的长度L；
步骤2、利用式(1)计算公交站点的影响区域的长度L；
L＝Lup+Ldown (1)
式(1)中，Lup表示公交车从减速停靠到公交站点到恢复匀速行驶过程中对上游车辆行驶的影响距离，即公交车的后效性影响距离，并由式(2)得到；Ldown表示公交车从公交站点停靠到匀速行驶过程中的距离，即公交车的下游影响距离，并由式(5)得到；
式(2)中，vf表示单向两条车道的道路上的自由流速度，vs表示公交车的启动速度；η1表示公交车未发生减速时的道路车流的标准化密度，并由式(3)得到；td表示公交车的预测停靠时间，并由式(4)得到；
td＝α1td-1+α2td-2+···+αptd-p+εd+β1εd-1+···+βqεd-q (4)
式(3)中，k1表示公交车未发生减速时的道路车流的交通密度，ke表示单向两条车道的道路上发生拥堵时的交通密度；
式(4)中，α1,α2,···αp是p个回归系数，β1,···,βq是q个滑动系数；td-1,td-2,···,td-p是公交车辆的p个历史停靠时间，εd,εd-1,···,εd-q是q个白噪声序列；
式(5)中，vb表示公交车在公交站点停靠后再恢复匀速行驶过程中的速度，ag表示公交车的加速度；
步骤3、以影响区域的长度L和单向两条车道的道路的宽度所构成的矩形区域作为影响区域，以公交站点为影响区域的原点，以公交车的行驶方向为x轴的正方向，将所述原点与上游道路断面之间距离为Lup的x轴横坐标记为将所述原点与下游道路断面之间距离为Ldown的x轴横坐标记为/>从而将影响区域划分为三个子区；
其中，第1子区域是在第一条车道上，以公交车的中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第2子区域是在第一条车道上，以公交车中心位置为起点，以为终点的矩形区域；
第3子区域是在第二车道上，以为起点，以/>为终点的矩形区域；
步骤4、利用智能网联路侧设施获取t时刻下公交站点影响区域内各个子区的车辆位置、速度、加速度；
步骤5、利用式(6)计算第n子区域在t时刻的换道压力，n＝1,2,3；
式(6)中，cn(t)为第n子区域在t时刻的换道压力，Kn,pre(t)为第n子区域在t时刻的密度压力，vn,pre(t)为第n子区域在t时刻的速度压力；λ1、λ2为调节参数，kn(t)表示第n子区域在t时刻的交通密度，km表示单向两条车道的道路上车辆正常行驶时，交通量达到最大时的交通密度；表示第n子区域在t时刻内所有车辆的平均速度；Δt表示时间间隔；
步骤6、利用式(7)计算第r子区域与第r+1子区域在t时刻的换道压力差异值Δcr,r+1(t)，从而得到所有子区域的换道压力差异值{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}；
Δcr,r+1(t)＝cr(t)-cr+1(t) (7)
式(7)中，cr(t)为第r子区域在t时刻的换道压力，cr+1(t)为第r+1子区域在t时刻的换道压力，r＝1,2；
步骤7、从{Δcr,r+1(t)|r＝1,2}中选取换道压力差异值的绝对值较大的两个子区优先进行换道：
判断Δcr,r+1(t)＞0是否成立，若成立，则执行步骤7.1；否则，执行步骤10；
步骤7.1、判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤7.2；否则，禁止公交站点的影响区域内的车辆换道，执行步骤13；其中，θ表示换道阈值；
步骤7.2、利用式(8)计算允许第r子区域内的车辆转入第r+1子区域内的车辆数Nr→r+1(t)；
式(8)中，Nr(t)表示t时刻下第r子区域内的车辆数，Lr(t)表示t时刻下第r子区域的长度；Nr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的车辆数，Lr+1(t)表示t时刻下第r+1子区域的长度；
步骤8、令t时刻下公交站点的影响区域内第r子区域的第i辆车记为将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车/>的后一辆车记为/>将处于第r+1子区域中，且相对于第r子区域中第i辆车/>的前一辆车记为/>
步骤8.1、判断t时刻下第r子区域中的第i辆车是否满足式(9)所示的安全换道条件，若满足，则将第i辆车/>加入到可行换道集合Pr→r+1(t)中；否则，表示第i辆车/>不能以安全间距转入第r+1子区域中，第i辆车/>继续在第r子区域中行驶，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)；
式(9)中，xr,i(t)表示的位置横坐标；xr+1,j(t)表示/>的位置横坐标；xr+1,j+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr+1,j(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr+1,j+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr+1,j(t)表示/>的速度，vr+1,j+1(t)表示/>的速度；lveh表示车身长度；Δt表示更新的时间间隔；
步骤9、判断公交站点的影响区域内第r子区域的可行换道集合Pr→r+1(t)中的车辆数量是否成立，若成立，则第r子区域内的可行换道集合Pr→r+1(t)中的所有车辆向第r+1子区域完成换道，并执行步骤13；否则，利用式(10)计算第r子区域中的车辆/>与前一辆车/>之间的距离dr,i(t)，从而得到可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr→r+1(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr→r+1(t)辆车完成向第r+1子区域的换道，并执行步骤13；
dr,i(t)＝xr,i-1(t)-xr,i(t) (10)
式(10)中，xr,i-1(t)表示第r子区域中车辆的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤10、判断|Δcr,r+1(t)|＞θ是否成立，若成立，则执行步骤10.1；否则，不允许公交站点影响区域内的车辆换道，执行步骤13；
步骤10.1、利用式(11)计算允许第r+1子区域车辆转入第r子区域的车辆数Nr+1→r(t)；
步骤11、令t时刻下公交站点的影响区域内第r+1子区域的第u辆车记为将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的后一辆车记为/>将处于第r子区域上，且相对于第r+1子区域中第u辆车/>的前一辆车记为/>
步骤11.1、判断t时刻下第r+1子区域中的第u辆车是否满足式(12)所示的安全换道条件，若满足，则将第u辆车/>加入到可行换道集合Pr+1→r(t)中；否则，表示第u辆车不能以安全间距转入第r子区域中，第u辆车/>继续在第r+1子区域上行驶，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)；
式(12)中，xr+1,u(t)表示的位置横坐标；xr,w(t)表示/>的位置横坐标；xr,w+1(t)表示/>的位置横坐标；Lr,w(t)表示/>与/>的安全换道间距；Lr,w+1(t)表示/>与/>的安全换道间距；vr,w(t)表示/>的速度，vr,w+1(t)表示/>的速度；
步骤12、判断公交站点影响区域内第r+1子区域可行换道集合Pr+1→r(t)中的车辆数量是否成立，若成立，则第r+1子区域内可行换道集合Pr+1→r(t)中的所有车辆完成向第r子区域的换道；否则，利用式(13)计算第r+1子区域中的车辆/>与前一辆车之间的距离dr+1,u(t)，从而得到可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆间的距离，并按照车辆间的距离对可行换道集合Pr+1→r(t)中所有车辆进行升序排列，以选出第r+1子区域内车辆与前车车头间距最小的前Nr+1→r(t)辆车完成向第r子区域的换道；
dr+1,u(t)＝xr+1,u-1(t)-xr+1,u(t) (13)
式(13)中，xr+1,u-1(t)表示第r+1子区域内的前一辆车/>的位置横坐标；
步骤13、判断是否成立，若成立，将t+Δt赋值给t，并返回步骤4；否则，结束控制流程，其中，xbus(t)表示公交车在t时刻下的位置横坐标。
2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述交通流控制方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述交通流控制方法的步骤。
CN202310460402.9A 2023-04-26 2023-04-26 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法 Active CN116469263B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310460402.9A CN116469263B (zh) 2023-04-26 2023-04-26 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310460402.9A CN116469263B (zh) 2023-04-26 2023-04-26 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116469263A CN116469263A (zh) 2023-07-21
CN116469263B true CN116469263B (zh) 2024-04-12

Family

ID=87178747

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310460402.9A Active CN116469263B (zh) 2023-04-26 2023-04-26 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116469263B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105575122A (zh) * 2016-02-26 2016-05-11 重庆交通大学 一种公交站上游的禁止变更车道线长度的确定方法
KR20180096114A (ko) * 2017-02-20 2018-08-29 현대자동차주식회사 자율주행 차량의 추월 제어방법
CN111311909A (zh) * 2020-02-19 2020-06-19 河海大学 一种车路协同环境下港湾公交停靠站车辆离站控制方法
CN111959499A (zh) * 2019-05-20 2020-11-20 上海汽车集团股份有限公司 一种车辆控制方法及装置
CN113246985A (zh) * 2021-06-21 2021-08-13 苏州大学 混行条件下快速路匝道智能网联车辆合流变道控制方法
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

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10490070B2 (en) * 2018-01-29 2019-11-26 Siemens Mobility, Inc. Bus lane prioritization

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105575122A (zh) * 2016-02-26 2016-05-11 重庆交通大学 一种公交站上游的禁止变更车道线长度的确定方法
KR20180096114A (ko) * 2017-02-20 2018-08-29 현대자동차주식회사 자율주행 차량의 추월 제어방법
CN111959499A (zh) * 2019-05-20 2020-11-20 上海汽车集团股份有限公司 一种车辆控制方法及装置
CN111311909A (zh) * 2020-02-19 2020-06-19 河海大学 一种车路协同环境下港湾公交停靠站车辆离站控制方法
CN113246985A (zh) * 2021-06-21 2021-08-13 苏州大学 混行条件下快速路匝道智能网联车辆合流变道控制方法
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

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Locations and Length of Entrances and Exits of an Automated Truck Lane on a U.S. Freeway;Ximena Jauregui 等;《2021 Smart City Symposium Prague (SCSP)》;20210609;全文 *
公交车与社会车辆混合行驶下的交通流模型研究;张卫华, 陈学武, 黄艳君;公路交通科技;20040415(第04期);全文 *
基于公交专用道的城市道路荷载分布及问题对策分析;郑小燕;唐国喜;丁恒;郑玲玲;;道路交通与安全;20061128(第11期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116469263A (zh) 2023-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111768637B (zh) 一种信号交叉口交通信号灯和车辆轨迹控制方法
CN111311913B (zh) 一种提高公路变窄路段通行效率的控制方法和系统
CN106997690B (zh) 一种车联网环境下高速公路车辆非强制换道控制方法
US20190322276A1 (en) Method and system for vehicle curve speed restriction
CN109191849B (zh) 一种基于多源数据特征提取的交通拥堵持续时间预测方法
CN114708734B (zh) 一种入口匝道网联人工驾驶车辆汇入主线协同控制方法
CN110444015B (zh) 基于无信号十字路口分区的智能网联汽车速度决策方法
CN115662131B (zh) 网联环境下道路事故路段的多车道协同换道方法
CN110851995A (zh) 一种混合交通流跟驰模型及仿真方法
CN113313949A (zh) 一种高速公路出口匝道客货车协同控制方法、装置和设备
CN113947929B (zh) 一种针对高速公路改扩建连续施工区的可变限速控制方法
CN112071095A (zh) 一种基于v2x技术的应急车辆通过交叉口的信号配时方法
CN116469263B (zh) 一种网联环境下考虑公交车停靠的交通流控制方法
CN111754774B (zh) 一种高速路匝道口智能网联汽车安全自组织通行控制方法
Bakibillah et al. Predictive car-following scheme for improving traffic flows on urban road networks
CN113223324A (zh) 高速匝道入口合流的控制方法
CN116534018A (zh) 一种网联环境下快速路分流区cav换道速度调控方法
CN115257760A (zh) 一种车辆驾驶优化控制方法、装置、存储介质及电子设备
CN116486609B (zh) 一种网联环境下考虑道路移动瓶颈的交通流控制方法
CN106530689B (zh) 一种基于遗传算法和行驶数据的公交车到站时间实时预估方法
CN116343523B (zh) 网联环境下快速路近距离匝道间车辆协同换道控制方法
CN114228692B (zh) 一种基于行驶意图辨识的车辆传动及制动系统工况自适应控制方法
CN114862158B (zh) 一种基于可通行区域的自动驾驶汽车场景风险评估方法
CN116946089B (zh) 一种智能刹车辅助系统
CN115565372B (zh) 基于车联网的丘陵道路经济性巡航车速规划方法及系统

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
GR01 Patent grant