网联环境下的交叉口信号配时与车辆轨迹联合优化方法

文中提出一种综合考虑交叉口信号配时和车辆轨迹的联合优化法.以车辆的原始轨迹为基础,以交叉口车辆通行时间最小化为信号控制优化目标,建立信号配时优化模型来计算最优的信号周期序列和相位时间,并根据相位时间划分车辆运动轨迹为到达交叉口停车线前的加速、匀速阶段,以及驶过交叉口停车线的加速、匀速阶段,在每个阶段获取最佳的车头时距和期望速度,优化车辆的原始轨迹.基于新的轨迹再次进行信号配时优化.以交通需求量、左转比率和信号周期时长作为考虑因素,进行SUMO仿真实验将所提出的联合优化法与实时信号控制方法进行比较.结果表明:联合优化法在不同的平衡交通需求量下能够提高交叉口通行能力30.5%;在随机交通需求量下能提高交叉口通行效率17.3%;而在不同的左转比率和信号周期时长情况下能提高通行效率66.6%和21.7%,验证了提出的联合优化方法提高线交叉口通行效率的有效性.

交通运输与物流业、旅游业发展耦合协调度分析——以武汉市为例

研究城市交通与其他系统间的协调性问题具有重要意义。为研究交通运输与物流业、交通运输与旅游业发展的协调程度,构建反映3个系统发展水平的指标体系,在此基础上构建耦合协调度模型、分析系统间的耦合协调状况。以武汉市2010—2017年交通运输系统与物流业、旅游业发展为例,进行综合实证分析。结果显示,3个系统之间综合评价值总体上均呈现出持续上升发展之势。其中,交通运输业与物流业的协调耦合度从2010年的0.0841上升至2017年的0.9301,交通运输业与旅游业的协调耦合度从2010年的0.1197上升至2017年的0.9314,均经历了从严重失调到高度协调的阶段。研究结果与武汉市实际发展情况一致,可证明所提方法的有效性。

基于硬件在环的APF和MPC统一建模算法测试研究

自动驾驶是现在研究的热点,其涉及领域广,技术难点多,需要完成大量的安全测试。传统的自动驾驶路测难度大,昂贵耗时,具有一定的风险性,且只能够在有限交通场景下进行试验。而硬件在环仿真测试的出现能够解决以上的问题,能够提供丰富的测试场景,能够安全高效的完成车辆决策控制算法和车路协同算法的测试。本文旨在设计一种新型的、面向智能驾驶决策控制系统的硬件在环仿真测试系统。可以快速构建多种复杂交通场景,并且能够进行半实物的V2X仿真,完成APF和MPC统一建模的规划控制算法的相关测试工作。结果表明,本文的硬件在环仿真测试系统能够快速、安全地对自动驾驶算法的功能和安全性进行测试,促进自动驾驶算法的开发和应用。