CN109410619B - 一种单行道路网下的自动化交通管控方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于自动驾驶车辆的控制方法，该方法包括：预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状；根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔。本发明提出的方法无需在道路上设置信号灯，通过云端实时控制策略将全体自动驾驶车辆动态分配到各个车队，以事先设定的速度曲线运动，能够实现整体路网的高效、安全通行。

Description

一种单行道路网下的自动化交通管控方法和***

技术领域

本发明涉及自动驾驶和车联网技术领域，尤其涉及自动驾驶技术方面的一种单行道路网下的自动化交通管控方法和***。

背景技术

近几年来，随着通信技术与人工智能技术的快速发展，自动驾驶技术已日趋成熟。在车联网技术的辅助下，完善的自动驾驶技术具有稳定性好、精度高、便于进行多车协同等优势，使得高密度环境下的智能交通管理成为了可能。当前关于自动驾驶技术的研究主要集中在车辆端，即如何让车辆变得更加智能。但是道路上各类汽车出行，市区中道路狭窄，路旁停车紊乱，路口信号设置不合理、行人与非机动车对自动驾驶车干扰，各种复杂的路况使得智能车辆需要对复杂多变的场景进行大量地实时计算和判断，由此对自动驾驶车的智能性提出了很高的要求，自动车的安全性也一直受到人们的质疑，确实在一定程度上，交通场景因素多，关系复杂，在计算模型上无法穷尽，万一出现识别不到的情形，容易出现安全事故。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。本发明的一个方面，提供了一种单行道路网下的自动化交通管控方法，该方法包括：

预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状；

根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔；

基于所分配的路径，控制自动车加入相应车队在单行道上按照预定速度行驶；

在到达交叉口时，基于所分配的路径信息与其他车队交替通过交叉口，或者/和转弯并改变加入的车队。

可选的，该方法包括：

控制来自不同方向的车队在冲突点依次交替通过交叉口。

可选的，该方法包括：

在交叉口处转向的车辆，从原先的车队中脱离进入转向车道；

降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

可选的，根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径，具体包括：

获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期内等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

本发明还提出一种用于单行道路网下的自动化交通管控***，该***包括：

存储单元，用于预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状；

路径分配单元，用于根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔。

第一控制单元，基于所分配的路径，控制自动车加入相应车队在单行道上按照预定速度行驶；

第二控制单元，在自动车在到达交叉口时，基于其所分配的路径信息控制其所属车队与其他车队交替通过交叉口，或者/和控制所述自动车转弯并改变加入的车队。

可选的，所述第一控制单元，还用于控制来自不同方向的车队在冲突点交替通过交叉口。

可选的，所述第二控制单元，还用于控制在交叉口处转向的车辆，从原先的车队中脱离进入转向车道，降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

可选的，所述路径分配单元，具体包括：

获取模块，用于获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

计算模块，用于基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明提出的方法和***无需在道路上设置信号灯，通过云端实时控制策略将全体自动驾驶车辆动态分配到各个车队，以事先设定的速度曲线运动，能够实现整体路网的高效、安全通行。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明提出用于自动驾驶车辆的控制方法的流程图；

图2示出了根据本发明设计的单行道网络图；

图3示出了单行道网络中交叉口的局部图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

该发明提出了一种针对自动驾驶车辆的网格状单行道网络。在该单行道网络中，车辆可以沿着直线干道开行，或者在交叉口处设置的转向车道上进行转向。车辆在该单行道网络上以预先设定好的速度，通过车队的形式行进，并且通过统一各车队进入网络的时间点，在交叉口处达到车队交替通过的效果来避免碰撞。对于每辆即将进入网络的车辆，通过一个整数规划，***可以实现实时的多车协同路径规划。数值算例验证了该网络能够大幅提高道路通行能力，同时降低车辆平均延误。

本发明的一个方面，提供了一种用于自动驾驶车辆的控制方法，如图1所示，该方法包括：

S1.预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状；

S2.根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔；

S3.基于所分配的路径，控制自动车加入相应车队在单行道上按照预定速度行驶；

S4.在到达加叉口时，基于所分配的路径信息与其他车队交替通过交叉口，或者/和转弯并改变加入的车队。

本发明基于自动驾驶与车联网技术，创新性地提出了一种网格状的单行道网络。为了更好的发挥自动驾驶的优势，本发明对路网做了创新性设计。该网络由相互垂直的单行道组成，每个交叉口设置转弯引道，可允许车辆转向到垂直方向的车道。该单行道网络的整体几何形状如下图2所示，其路口放大图如图3所示。由图2可知，单行道网络无论是横向还是纵向的通道均由相反方向的道路交错排列，因此对每个交叉口而言，有且仅有两个直行方向与两个转弯方向相互交汇，如图3所示，而冲突点仅有两个直行方向的交点，因此相比于传统的交叉口而言，该路网中的交叉口流线非常简单，尤其易于自动驾驶车辆在无信号灯的环境下行驶。在图2所示的网络中，对从任何一条道路进入的车辆而言，均可规划一条路径从任一出口离开该区域。

本发明基于上述道路设计，对车辆实行车队式的管理和控制。控制来自不同方向的车队在冲突点交替通过交叉口。在交叉口处转向的车辆，从原先的车队中脱离进入转向车道；降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

在整个网络中，每一条单行道上的车辆均以有限长度的车队的形式，以事先设定好的速度行进；在每个交叉口，来自不同方向的车队将交替通过，而在合理的网络拓扑与速度设计下，来自不同方向的车队在路口均不会相撞。在交叉口处，需要转弯的车将稍作减速然后加速，加入转向后的车道的下一个车队中。

在单行道路上，通过先进的传感器、精准的车辆控制与路基实时监测，车队间的车辆可以保持较短的车辆间距并以较高的速度运行。在路基检测设备与车联网环境搭建完善的情况下，自动驾驶路网的中心控制***可以将车辆纵向协同控制与换道控制的权限下发到每个车队，实现整个路网中所有车辆的分布式控制；而在每个车队之中，根据路基与车基检测设备反馈的实时车辆位置、车长、速度、车间距等信息与每辆车的路径信息，分布式***中的下层***可以通过实时的反馈控制或前馈控制方法，对车队中每辆车的动力***进行操作，保证车队能够按照预先设定的轨迹包络安全、高速地行驶，并且让转向车辆能够提前移动到对应的车道上。

通过仿真和实验发现，当两段相邻的单行道的距离给定、车队的时间间隔给定的情况下，存在一组速度，使得全网络中所有车队按照该速度行驶时，任意两个车队都不会在交叉口的位置发生碰撞。并且，由于车队交替通过交叉口，转弯车辆有足够的时间进行减速、加速并加入下一个车队中，不必以过快的速度通过弯道。

该单行道方案充分发挥了自动驾驶车辆易于通过车联网技术进行多车协同控制的优势，为高密度市区交通组织管理提供了一种全新的思路。

该算法需要求解一个整数规划模型，而经过数学证明，该整数规划可以进一步等价为一个线性规划模型，使得该模型可以在极短的时间内进行求解。

自动车辆行驶在路上，有出发地和目的地，需要为进入路网的车辆分配路径，进而确定其行驶的路段、交叉口。本发明提出的控制方法还包括，根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径，其具体包括：

获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

作为一种具体实施方式，一个云端控制中心会实时地根据所汇报的目的地，给即将进入该单行道区域的自动驾驶车辆分配路径；与传统路径规划不同的是，该路径一旦分配完毕后，车辆在行驶过程中需要加入、离开哪些车队也随之确定。在实际操作中，由于控制中心需要在短时间内给大量的即将进入的车辆分配路径，***需要一个能够实时处理大规模问题的路径规划算法。

本发明设计了一个整数规划模型来求解每一个规划周期内进入网络的车辆路径；此处，一个“规划周期”指的是同一条道路上的两个连续车队进入路网之间的时间间隔，也即是说，在所有单行道上的上一个车队进入路网后，下一个车队将要进入的车辆会给控制中心发送目的地，然后控制中心将在这个时间段内给下一个车队中的车辆进行路径规划；如果待进入车辆过多，***将根据优化结果选择一部分车辆在这个周期内进入，而余下的车辆将继续等待。此处值得注意的是，由于这个周期可以比较短(通常可以设为10秒左右)，因此即使被命令等待的车辆也不会等过长时间。在一个规划周期t内，***将求解下述整数规划来得到每辆车的最优路径：

在上述整数规划模型中，

是所有出发点-目的点对的集合，

是出发点-目的点对w的所有最短路径集合，

是所有路段集合，

是所有规划周期的集合；

代表被分配到路径

上的车辆数，

代表出发点-目的点对w中本周期被命令在入口处待命的车辆数，c^w指的是出发点-目的点对w的最短路径旅行时间，c^t是一个规划周期的时长，∈是一个较小的正数；d^w是c^w指的是出发点-目的点对w在本周期开始时等待进入的车辆数，

指的是路段a上τ时刻的车队所能容纳的最大车辆数，

是一个指示数，

表示路径r的车辆在τ时刻经过路段a，

反之。在上述整数规划中，式(2)作为第一个约束条件，表示对c^w指的是出发点-目的点对w而言，被分配路径的车辆与等待车辆之和必须等于该周期待命车辆的总数；式(3)作为第二个约束条件，表示任何车队中的车辆数不能超过最大限制；式(4)作为第三个约束条件，则表示变量

均为非负整数。

上述整数规划模型通过规划周期t内的车辆路径(以及是否等待)来达到最小化路网总旅行时间的目的。由于这是一个含有较多变量的整数规划问题，在计算上可能无法在规定时间求得最优解；然而，通过对约束矩阵的子模性质的分析，我们可以证明该整数规划的线性规划松弛(即将所有整数变量松弛为连续变量所得到的一个线性规划问题)可以得到一个非常逼近整数的近似最优解，因此我们可以通过求解其线性规划松弛并对该线性规划最优解进行整数化来得到原问题的近似最优解，使得求解难度下降到多项式级。

本发明还提出一种用于自动驾驶车辆的控制***，该***包括：

存储单元，用于预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状；

路径分配单元，用于根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔；

第一控制单元，用于控制来自不同方向的车队在冲突点交替通过交叉口。

第二控制单元，用于控制在交叉口处转向的车辆，从原先的车队中脱离进入转向车道，降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

作为一种具体实施方式，该***为一个云端控制中心，其与自动车辆上的通信单元进行通信，以实现对自动车辆的控制。作为另一种具体实施方式，该***可通过车联网内分布式处理器来实现，该种方式的好处可以避免集中处理大量数据，又能够提高处理速度，分布式处理分散了数据处理量，能够保证处理速度。

作为一种具体实施方式，所述路径分配单元，具体包括：

获取模块，用于获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

计算模块，用于基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

本发明提出的方法和***无需在道路上设置信号灯，通过云端实时控制策略将全体自动驾驶车辆动态分配到各个车队，以事先设定的速度曲线运动，能够实现整体路网的高效、安全通行。

本发明创新性地将自动驾驶技术的优势与道路基础设施相结合，考虑如何改变整个道路交通组织形式以最大化发挥自动驾驶技术之功效。本发明所提出的方案结合了道路结构与自动驾驶技术的特点，并融入了云端控制的技术，相比现有的道路构架，可以在保证安全性的同时极大提升路网通行能力。由于本发明对路网做了适应于自动驾驶的设计，本发明的控制方法和控制不需要做大量的实时计算，主要的算力集中在自动车辆加入路网时的路径分配，在路径分配好后，车辆按照预定的速度和预定的交叉口通过规则行驶即可，对处理资源的要求不高，容易实现，且实时数据处理少，不易出现数据错误，自动驾驶不容得出现一点错误，因此本发明提供的方案便于实施，有很大的市场前景。

为了验证该单行道网络的通行能力，通过仿真模拟的实验方式，设计一个虚拟单行道网络；该网络是一个6×6的网络，即东-西，西-东，南-北，北-南各有3条单行道，每条单行道均为双车道；两条相邻的平行单行道之间的距离是150米。车辆被设定以15m/s(54km/h)的速度在单行道上匀速运动，转弯时会有减速-加速的过程；同一个入口的两个车队进入的时间差为10秒；一个车队最多容纳16辆车，而转弯处一次最多容纳8辆车。需求被设定为均匀地分布在各个入口。下面的表1总结了在不同的需求强度下，利用给定的路径规划算法所得到的路网通行能力表现。

表1.不同需求强度下路网表现

由表1可以得到下面两个结论：

1)该发明所提出的单行道网络方案的潜在通行能力极大；在一个不到一平方公里的区域内(5×150＝750m)，该网络每小时可通过超过八万辆车，并且在允许更大的车辆延误的情况下，该上限还可继续提高。

2)该单行道路网可以允许车辆行驶过程中的延误降到极低(此处需要注意，在单行道网络中，车辆延误均发生在入口处)。在相对较低的需求强度下(低于每小时四万辆车)，车辆可以达到近乎零延误；即使在高需求下，车辆平均延误依然相对较低(15秒左右)。作为对比的是，在现代城市的一个一般路口，车辆所经历的平均延误通常都会超过15秒。

由上述算例可知，本发明所设计的单行道网络以及基于单行道网络的自动车控制方法、***可以充分发挥自动驾驶车辆的优势，在一个道路网络上大幅度提高通行能力并降低车辆延误。

本发明提出的方法和***无需在道路上设置信号灯，通过云端实时控制策略将全体自动驾驶车辆动态分配到各个车队，以事先设定的速度曲线运动，能够实现整体路网的高效、安全通行。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。

Claims (4)

1.一种单行道路网下的自动化交通管控方法，该方法包括：

预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状，对交叉口而言，有两个直行方向与两个转弯方向相互交汇；

根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径，包括利用一个整数规划模型求解每一个规划周期内进入网络的车辆路径，所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔；

基于所分配的路径，控制自动车加入相应车队，每一条单行道上的车辆均以有限长度的车队的形式，以事先设定好的速度行进；

在到达交叉口时，基于所分配的路径信息控制来自不同方向的车队在冲突点依次交替通过交叉口；在交叉口处转向的车辆，转弯并改变加入的车队，从原先的车队中脱离进入转向车道，降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

2.根据权利要求1所述的方法，根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径，具体包括：

获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

3.一种单行道路网下的自动化交通管控***，该***包括：

存储单元，用于预先存储路网信息，所述路网为单行道网络形状，对交叉口而言，有两个直行方向与两个转弯方向相互交汇；

路径分配单元，用于根据自动车的出发地和目的地信息以及路网信息，按照规划周期在预先存储的路网内为自动车分配路径，包括利用一个整数规划模型求解每一个规划周期内进入网络的车辆路径；所述规划周期为同一条道路上的两个连续车队进入路网的时间间隔；

第一控制单元，基于所分配的路径，控制自动车加入相应车队，每一条单行道上的车辆均以有限长度的车队的形式，以事先设定好的速度行进；

第二控制单元，基于所分配的路径信息控制来自不同方向的车队在冲突点依次交替通过交叉口；在交叉口处转向的车辆，转弯并改变加入的车队，从原先的车队中脱离进入转向车道，降低速度后通过转弯通路，通过转弯通路后提速进入另一方向上的下一个通过的车队中。

4.根据权利要求3所述的***，所述路径分配单元，具体包括：

获取模块，用于获取每辆自动车的出发点-目的点对的集合；

计算模块，用于基于出发点-目的点对，根据规划周期时长、最短路径旅行时间、车队容纳车辆、规划周期等待进入的车辆数、路径上车辆数计算最优路径。

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