CN110379182B - 一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，该***包括：汇流区车路广义动力学模块：建立车路广义动力学模型并基于该模型确定匝道汇入协同控制指标；匝道汇入车安全边界确定模块：基于匝道汇入车自车行驶信息和主车道车辆信息确定匝道汇入车安全边界；基于自车行驶信息和周边主车道车辆信息确定主车道安全边界；协同规划控制模块：以匝道汇入协同控制指标为目标，以匝道汇入车安全边界和主车道车辆安全边界为约束，进行匝道汇入车运动规划和主车道群车运动规划并以此控制匝道汇入车和主车道群车行驶。与现有技术相比，本发明对匝道合流区进行有效协同控制，提高了交通安全性和交通效率。

Description

一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***

技术领域

本发明涉及一种车联网技术领域，尤其是涉及一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***。

背景技术

匝道汇入是需要从侧向、纵向控制群车的综合交通行为，而所有相关车辆的驾驶员往往并不都能做出正确判断、正确驾驶，任一车辆的失误都会引发由于车速不协调导致交通堵塞情况加剧甚至严重安全事故。

当下大多数研究将主车道视为单一车道的匝道汇入，并将汇入车辆简化为固定汇入点。此时，主车道协同车辆仅对匝道汇入车辆执行纵向的加减速协同动作，以保障匝道汇入过程的安全性。而在实际情况中主干道多为多车道，如果仅局限于单一主车道的纵向协同控制，汇入车辆的广义力激励势必会给单一主车道的交通平衡产生严重影响。因此，基于智能网联汽车技术，在匝道合流的交通环境中针对多主车道群车的纵向、横向协同控制进行深入研究与开发，将汇入车辆的广义力激励分散在多条主车道上，以全局交通安全性和交通效率为目标优化的多车协同控制是一条途径。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，该***包括：

汇流区车路广义动力学模块：该模块建立车路广义动力学模型并基于该模型确定匝道汇入协同控制指标；

匝道汇入车安全边界确定模块：该模块基于匝道汇入车自车行驶信息和主车道车辆信息确定匝道汇入车安全边界；

主车道安全边界确定模块：该模块基于自车行驶信息和主车道周边车辆信息确定主车道车辆安全边界；

协同规划控制模块：该模块以匝道汇入协同控制指标为目标，以匝道汇入车安全边界和主车道车辆安全边界为约束，进行匝道汇入车运动规划和主车道群车运动规划并以此控制匝道汇入车和主车道群车行驶。

所述的车路广义动力学模型包括匝道汇入车广义激励子模型；

所述的匝道汇入车广义激励子模型为基于达朗贝尔动力学原理的匝道汇入广义激励子模型，数学模型如下：

其中，模型的广义主动激励

为匝道车辆的汇入激励，模型的广义响应

为整体交通流的瞬态及稳态响应，所述的整体交通流的瞬态及稳态响应包括速度波动、加速度波动和舒适性的瞬态及稳态响应，

为模型元素的广义约束力，所述的模型元素为变道模型中的所有车辆，所述的广义约束力包括纵向跟驰约束和侧向换道约束。

所述的匝道汇入协同控制指标包括交通效率、安全性和交通流稳定性及驾乘舒适性。

所述的主车道车辆信息包括主车道车辆的运动状态、位置、速度、加速度、航向角和车道信息。

所述的匝道汇入车辆信息包括匝道车辆的位置、速度和加速度信息。

所述的安全边界包括纵向安全边界和侧向安全边界。

所述的匝道汇入车运动规划具体为：

第一步：匝道汇入车在匝道中按照交通法规的速度限制匀速行驶，并在匝道末端驶入加速车道；

第二步：当匝道汇入车行至加速车道时，以设定加速度值做加速直线运动，并在汇入点执行强制变道；

第三步：在变道过程中，匝道汇入车获取当前时刻车辆位置和姿态，在匝道汇入车安全边界约束下，进行自动变道动态实时轨迹规划，具体地：匝道汇入车在匝道汇入车安全边界约束下获得最优变道轨迹并按照该最优变道轨迹执行，同时匝道汇入车安全边界确定模块生成实时的匝道汇入车安全边界，当主车道车辆发生状态突变而导致匝道汇入车的实际轨迹超出实时的匝道汇入车安全边界时，则重新规划最优变道轨迹，完成自动变道动态实时轨迹规划。

所述的主车道群车运动规划具体为：

第一步：进入匝道合流区的主车道车辆通过车载通讯设备与交通控制中心建立通讯；

第二步：控制中心通过当前主车道车辆与匝道车辆的相对位置及相对速度进行预测，将匝道车辆变道时对应的主车道后车确定为协同车辆，被确定为协同车辆的主车道车辆接收交通控制中心的控制指令，协同运动模式包括纵向减速避让及侧向变道避让两种；

第三步：交通控制中心对两种协同运动模式的性能指标进行判断，并将最终的运动指令发送到相应的协同车辆；

第四步：协同车辆执行交通控制中心指令，完成协同运动过程，具体地：通过车载传感器获取周围车辆信息，主车道安全边界确定模块计算实时的主车道安全边界，当周边车辆发生状态突变使得主车道车辆实际轨迹超出实时的主车道安全边界时，重新规划主车道车辆的运行规定，完成主车道车辆协同运动。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)本发明在匝道汇入交通环境中针对多主车道群车的纵向、横向协同控制进行研究开发，将汇入车辆的广义力激励分散在多条主车道上，是一种以全局交通安全性和交通效率为优化目标的多车协同控制。

(2)在变道轨迹规划上，大多研究没有考虑变道车的周边车辆运动状态变化，只进行了单一车辆***动力学的安全边界一次规划，本发明采用了变道轨迹实时规划，对变道的突发情况有了应对能力，变道安全性更高。

(3)本发明的安全性判断包含纵向碰撞安全约束和侧向稳定性安全约束。

(4)本发明所提出的基于车路广义动力学的匝道合流控制，控制对象包括主车道和匝道车辆两者，可以最大程度优化总体交通效率，避免单一对象控制。

附图说明

图1为本发明基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***的结构框图；

图2为匝道合流区车-路广义动力学***；

图3为汇入车辆在进入加速车道前，基于车联网的决策阶段示意图；

图4为汇入车辆在进入加速车道后，基于环境感知的变道轨迹实时规划阶段示意图。

图中，SV是汇入车辆、VMi是主车道群车，ΔSij为纵向安全车距，Fsv为匝道汇入广义力激励。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。

实施例

如图1所示，一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，该***包括：

汇流区车路广义动力学模块：该模块建立车路广义动力学模型并基于该模型确定匝道汇入协同控制指标；

匝道汇入车安全边界确定模块：该模块基于匝道汇入车自车行驶信息和主车道车辆信息确定匝道汇入车安全边界；

主干道安全边界确定模块：该模块基于主车道自车行驶信息和匝道汇入车辆信息确定主车道车辆安全边界；

协同规划控制模块：该模块以匝道汇入协同控制指标为目标，以匝道汇入车安全边界和主车道车辆安全边界为约束，进行匝道汇入车运动规划和主车道群车运动规划并以此控制匝道汇入车和主车道群车行驶。

车路广义动力学模型包括匝道汇入车广义激励子模型，匝道汇入车广义激励子模型为基于达朗贝尔动力学原理的匝道汇入广义激励子模型，数学模型如下：

其中，模型的广义主动激励

为匝道车辆的汇入激励，模型的广义响应

为整体交通流的瞬态及稳态响应，所述的整体交通流的瞬态及稳态响应包括速度波动、加速度波动和舒适性的瞬态及稳态响应，

为模型元素的广义约束力，所述的模型元素为变道模型中的所有车辆，所述的广义约束力包括纵向跟驰约束和侧向换道约束。

匝道汇入协同控制指标包括交通效率、安全性和交通流稳定性及驾乘舒适性。

主车道车辆信息包括主车道车辆的运动状态、位置、速度、加速度、航向角和车道信息。匝道汇入车辆信息包括匝道车辆的位置、速度和加速度信息。安全边界包括纵向安全边界和侧向安全边界。

匝道汇入车运动规划具体为：

第一步：匝道汇入车在匝道中按照交通法规的速度限制匀速行驶，并在匝道末端驶入加速车道；

第二步：当匝道汇入车行至加速车道时，以设定加速度值做加速直线运动，并在汇入点执行强制变道；

第三步：在变道过程中，匝道汇入车获取当前时刻车辆位置和姿态，在匝道汇入车安全边界约束下，进行自动变道动态实时轨迹规划，具体地：匝道汇入车在匝道汇入车安全边界约束下获得最优变道轨迹并按照该最优变道轨迹执行，同时匝道汇入车安全边界确定模块生成实时的匝道汇入车安全边界，当主车道车辆发生状态突变而导致匝道汇入车的实际轨迹超出实时的匝道汇入车安全边界时，则重新规划最优变道轨迹，完成自动变道动态实时轨迹规划。

主车道群车运动规划具体为：

第一步：进入匝道合流区的主车道车辆通过车载通讯设备与交通控制中心建立通讯；

第二步：控制中心通过当前主车道车辆与匝道车辆的相对位置及相对速度进行预测，将匝道车辆变道时对应的主车道后车确定为协同车辆，被确定为协同车辆的主车道车辆接收交通控制中心的控制指令，协同运动模式包括纵向减速避让及侧向变道避让两种；

第三步：交通控制中心对两种协同运动模式的性能指标进行判断，并将最终的运动指令发送到相应的协同车辆；

第四步：协同车辆执行交通控制中心指令，完成协同运动过程，具体地：通过车载传感器获取周围车辆信息，主车道安全边界确定模块计算实时的主车道安全边界，当周边车辆发生状态突变使得主车道车辆实际轨迹超出实时的主车道安全边界时，重新规划主车道车辆的运行规定，完成主车道车辆协同运动。

综合而言，首先在智能网联交通环境中建立车路广义动力学模型，将匝道汇入车作为一个广义力激励。综合考虑交通效率、安全性、驾驶舒适性设计匝道汇入协同控制指标，在交通效率最优协同决策规划模块中将该指标输入决策模型，通过匝道汇入群车协同控制策略分别对匝道汇入车和主车道群车进行运动规划。其中，匝道汇入车通过环境感知传感器得知自身的位置、速度、加速度、航向角和主车道车辆相关信息后，计算得出自身的安全边界，规划得出匝道汇入加速段变道汇入点。而主车道群车同样通过环境感知传感器得知位置、速度、加速段、航向角和匝道汇入车辆信息等环境信息，分析计算出主车道纵向、横向的安全边界，根据情况决定采取协同纵向跟驰决策或协同侧向变道决策。

图2展示介绍了匝道合流区这一交通场景的动力学***模型。主车道上的车辆在纵向上以各自的安全车距行驶，汇入车辆SV从匝道驶入。SV在进入加速车道之前以较低车速行驶，而在进入加速车道之后则开始加速并准备汇入主车道。

图3是汇入车辆SV在进入加速车道前，基于车联网技术的决策阶段的原理图。在这个阶段，所有车辆通过中短程通讯方式与交通控制中心(TCC)建立通讯链路，并受到TCC的直接控制，建立车联网***并实时上传自身的各项状态参数。在这个阶段，TCC在得到所有车辆的状态信息之后，会通过算法分析计算出一个针对匝道汇入车辆的最优主车道群车协同方案，并将该方案传递到车联网***中的所有车辆。

图4是汇入车辆SV在进入加速车道后，基于环境感知的变道轨迹实时规划阶段的原理图。在这个阶段，变道车辆(在图中以汇入车辆SV表示，但不局限于SV)通过毫米波雷达、摄像头等传感器探测变道车与周围车辆的相对车距、车速，对周围的交通环境进行感知，进行基于五次多项式的自动变道动态实时轨迹规划。实时轨迹规划的安全约束包含纵向碰撞安全性约束和侧向稳定性约束。

上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

Claims (4)

1.一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，其特征在于，该***包括：

汇流区车路广义动力学模块：该模块建立车路广义动力学模型并基于该模型确定匝道汇入协同控制指标；

匝道汇入车安全边界确定模块：该模块基于匝道汇入车自车行驶信息和主车道车辆信息确定匝道汇入车安全边界；

主车道安全边界确定模块：该模块基于自车行驶信息和主车道周边车辆信息确定主车道车辆安全边界；

协同规划控制模块：该模块以匝道汇入协同控制指标为目标，以匝道汇入车安全边界和主车道车辆安全边界为约束，进行匝道汇入车运动规划和主车道群车运动规划并以此控制匝道汇入车和主车道群车行驶；

所述的车路广义动力学模型包括匝道汇入车广义激励子模型；

所述的匝道汇入车广义激励子模型为基于达朗贝尔动力学原理的匝道汇入广义激励子模型，数学模型如下：

其中，模型的广义主动激励

为匝道车辆的汇入激励，模型的广义响应

为整体交通流的瞬态及稳态响应，所述的整体交通流的瞬态及稳态响应包括速度波动、加速度波动和舒适性的瞬态及稳态响应，

为模型元素的广义约束力，所述的模型元素为变道模型中的所有车辆，所述的广义约束力包括纵向跟驰约束和侧向换道约束；

所述的匝道汇入协同控制指标包括交通效率、安全性和交通流稳定性及驾乘舒适性；

所述的主车道车辆信息包括主车道车辆的运动状态、位置、速度、加速度、航向角和车道信息；

所述的匝道汇入车辆信息包括匝道车辆的位置、速度和加速度信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，其特征在于，所述的安全边界包括纵向安全边界和侧向安全边界。

3.根据权利要求1所述的一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，其特征在于，所述的匝道汇入车运动规划具体为：

第一步：匝道汇入车在匝道中按照交通法规的速度限制匀速行驶，并在匝道末端驶入加速车道；

第二步：当匝道汇入车行至加速车道时，以设定加速度值做加速直线运动，并在汇入点执行强制变道；

第三步：在变道过程中，匝道汇入车获取当前时刻车辆位置和姿态，在匝道汇入车安全边界约束下，进行自动变道动态实时轨迹规划，具体地：匝道汇入车在匝道汇入车安全边界约束下获得最优变道轨迹并按照该最优变道轨迹执行，同时匝道汇入车安全边界确定模块生成实时的匝道汇入车安全边界，当主车道车辆发生状态突变而导致匝道汇入车的实际轨迹超出实时的匝道汇入车安全边界时，则重新规划最优变道轨迹，完成自动变道动态实时轨迹规划。

4.根据权利要求1所述的一种基于车路广义动力学的匝道合流区协同控制***，其特征在于，所述的主车道群车运动规划具体为：

第一步：进入匝道合流区的主车道车辆通过车载通讯设备与交通控制中心建立通讯；

第二步：控制中心通过当前主车道车辆与匝道车辆的相对位置及相对速度进行预测，将匝道车辆变道时对应的主车道后车确定为协同车辆，被确定为协同车辆的主车道车辆接收交通控制中心的控制指令，协同运动模式包括纵向减速避让及侧向变道避让两种；

第三步：交通控制中心对两种协同运动模式的性能指标进行判断，并将最终的运动指令发送到相应的协同车辆；

第四步：协同车辆执行交通控制中心指令，完成协同运动过程，具体地：通过车载传感器获取周围车辆信息，主车道安全边界确定模块计算实时的主车道安全边界，当周边车辆发生状态突变使得主车道车辆实际轨迹超出实时的主车道安全边界时，重新规划主车道车辆的运行规定，完成主车道车辆协同运动。

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