新型混合交通流场景下交叉口信号控制和轨迹控制协同优化方法

针对人类驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)和智能网联车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)组成的新型混合交通流场景,现有的交叉口协同控制方法中,集中控制和单车控制分别对中央控制器的算力和车载计算单元的算力要求较高。本文研究了1种将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)与双层规划模型相结合的协同优化方法,利用可调整的元胞长度平衡求解信号控制与CAV轨迹优化2个问题所需的算力,从而灵活地根据中央控制器和车载计算单元的算力分配计算资源;通过上层模型预测交通流状态并优化信号控制参数,引入动态调整元胞长度规则,降低中央控制器的计算负担;基于上层的交通状态预测结果,利用下层模型对CAV轨迹进行全局规划,进一步提升交叉口通行效率。同时,为了提升解的最优性和求解的实时性,采用结合随机梯度下降法和遗传算法的迭代优化算法,避免陷入局部最优的同时提升求解效率。最后以无锡市先锋中路与春风南路交叉口数据为例,验证了不同CAV渗透率下优化的效果,结果表明:①相较于基准方案,本文提出的协同优化方案最高可以降低交叉口8.09%的车均行程时间,降低了交叉口拥堵向上游的传播;②当CAV渗透率为30%、60%和90%时,优化比例为2.51%、5.08%和7.88%;③在进口道流量大于3000 pcu/h时,仍能在100s内获得最优信号控制方案,可支持实时优化。该方法可以有效改善城市交通拥堵,提高新型混合交通流场景下交叉口的通行效率。

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle,CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle,HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。

智能网联环境下管理车道设置策略与影响因素分析

为探索人工驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)与自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)构成的新型混合交通流的运行规律,研究不同管理车道设置策略对城市快速路新型混合交通流产生的影响。首先,基于不同种类车辆间跟驰与专用道选择概率间的耦合关系,定量描述了不同管理车道设置策略条件下快速路通行能力演变机理。基于此,利用SUMO仿真平台分析了新型混合交通流条件下车辆延误的变化规律。最后,通过对车辆换道类型与换道间隙分析,研究了不同管理车道设置策略对交通流车辆间碰撞风险的影响。结果表明:CAV渗透率低于30%或大于80%,且只限制HDV在普通车道通行时,通行能力最大;CAV渗透率介于30%~80%之间,应考虑设置公交和CAV专用车道;设置公交和CAV专用车道但不限制其通行路权时,路段平均延误最小且几乎不受CAV渗透率的影响;当只为CAV或多乘员车辆(high-occupancy vehicle,HOV)设置管理车道时,会增加车辆碰撞风险。这说明CAV渗透率是建立合理的管理车道设置策略的重要参考因素,CAV渗透率对设置管理车道路段的通行能力有很大影响,而路段平均延误和交通流车辆间碰撞风险则更受管理车道设置策略的影响。

车路协同环境下的轨迹级交通控制研究综述

伴随着车路协同技术在交通领域的应用,交通控制向着自动化、主动化及协同化的方向发展,并催生出新型交通控制方式——轨迹级交通控制(Trajectory Based Traffic Control,TTC)。轨迹级交通控制通过调节网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicle,CAV)的轨迹,来控制网联自动驾驶车辆与人类驾驶车辆(Human-driven Vehicle,HV)共同构成的新型混合交通流,实现交通流运行效益的最大化。轨迹级交通控制研究已是国际上交通前沿研究的热点与难点,但仍处在前期理论研究阶段,研究内容较为分散。基于此,回顾了已有文献中的研究,凝练了轨迹级交通控制的概念与特点,并从轨迹级交通控制构架、局部协调控制系统、广域协同控制系统3个层面出发,体系化梳理了轨迹级交通控制的系统框架及各系统模块的研究进展。通过梳理发现,虽然轨迹级交通控制理论研究已进展到一定深度,但大多数研究的理论假设较强,并未充分考虑真实道路环境下新型混合交通流的群体特征、风险特征和异质特征,难以形成可大规模落地应用的技术储备。因此,从交通群体博弈与共识机制、面向多源风险的轨迹级稳健控制方法及大规模异构交通测试与实证分析3个方面进行展望,为轨迹级交通控制研究提供参考。