CN111341152A - 考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***与方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***与方法，绿色通行方法主要包含绿色通行***架构、交通信息获取方法、基于智能驾驶员跟车模型和运动学模型的待行队列通行时间估计方法、基于动态规划的汽车绿色通行速度优化方法以及基于车距保持的避撞控制方法五个部分；该方法利用现有成熟的技术条件，在智能网联汽车技术尚未大规模普及的情况下，实现城市拥堵路口汽车安全、节能、高效通行控制，为汽车经济性驾驶、绿色通行、路口高效通行等技术提供了有效可靠的解决方案。

Description

考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***与 方法

技术领域

本发明涉及一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***与方法，属于智慧交通领域。

背景技术

随着汽车电子、网络通信、智能控制等领域发展，汽车与交通有机的融合为一个整体，有利于构建智慧的交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展，对提高交通效率、节省资源、减少污染、降低事故发生率、改善交通管理具有重要意义。

其中，路口待行队列影响后续汽车运动速度变化，而运动速度是汽车安全、节能、高效控制的关键；在现有智能网联汽车技术(包含智能网联汽车技术，指汽车与万物的信息交互与共享，例如车车通信V2V、车路通信V2I、车人通信V2P、车网通信V2N等；汽车自主驾驶技术)普及程度较低的情况下，利用现有手段合理地估计待行队列通行时间，并将估计的通行时间应用于汽车经济性行驶车速优化，对于汽车节能驾驶、绿色通行、路口高效通行等先进控制技术的应用有着重要的意义，有效地提高交通安全性、汽车节能水平、交通通行效率。

发明内容

本发明提供一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***与方法，充分考虑了实际情况和现有技术水平，并获取优化的绿色通行车速，同时集成避撞控制方法，以保证汽车行驶安全性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***，包括控制区域，其为距离路口停车线一定范围的区域；

还包括若干被控汽车，前述的被控汽车为即将驶入或者正在控制区域内形式的汽车，且被控汽车通过V2I通讯与信号灯控制器连通；

还包括待行队列，前述的待行队列指信号灯为红灯时，在路口停车线等待通行的汽车组成的队列；

在控制区域的边缘设置若干第一地磁线圈，即第一地磁线圈远离路口停车线；

在路口停车线铺设若干第二地磁线圈；

作为本发明的进一步优选，首先定义信号灯相位配时为信号灯当前状态，以及转为下一状态所需时间；

当信号灯为红灯时，首先获取路口停车线处待行汽车的数量、信号的相位配时信息，优化控制区域的长度；

然后利用智能驾驶员跟车模型计算待行队列内汽车的加速度或者减速度，并基于汽车运动学模型计算待行队列的长度与速度变化轨迹，估计待行队列通行时间；

接着应用包含能量和动力学的汽车模型，考虑多约束和多目标，设计包含汽车与交通约束的车速优化问题，并采用动态规划算法计算汽车绿色通行车速；

最后利用V2I通讯将优化车速发送至被控汽车，进入控制区域后即按照此车速行驶，同时执行避撞策略，保证安全通行；

作为本发明的进一步优选，具体包括以下步骤：

初始化：设定控制区域范围D，初始化被控汽车数量N＝0，初始化第一地磁线圈计数N1，初始化第二地磁线圈计数N2＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元；

第一步：交通信息获取，在距离路口停车线长度为D的位置，预先在道路内埋设地磁线圈，汽车通过时会自动计数，并输至信号灯控制器；其中，被控汽车的位置通过车载GPS采集，信号灯相位配时直接从信号灯控制器读取，上述信息实时传输至信号灯控制器；

第二步：待行队列通行时间估计，采用均匀分布随机化待行汽车参数，并利用加入启动延时判断因子、最大加速度约束、最小制动减速度约束修正智能驾驶员跟车模型计算待行队列中每辆车的加速度或者减速度，利用汽车运动学模型估计待行队列通行时间；

第三步：经济性驾驶车速优化，设定保证通行效率的最低车速约束，满足道路限速的最高车速约束，保证汽车舒适性的加速度或者减速度约束，建立汽车模型，以汽车在控制区域内能量消耗为优化目标，采用动态规划算法求解上述优化问题，输出保证汽车安全、节能、高效的绿色通行车速；

第四步：绿色通行车速广播，利用V2I通信网络，将优化的绿色通行车速广播至被控汽车，在控制区域内的被控汽车将按照此车速行驶；

第五步：安全避撞控制，设计被控汽车与待行队列尾车的车距保持策略，避免发生碰撞；

结束：当被控汽车驶离路口停车线时，结束对被控汽车控制；

作为本发明的进一步优选，第一步中交通信息获取的具体步骤为：

第一地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时，汽车数量计数加1，第二地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时汽车数量计数加1，两者之差即为控制区域内待行汽车数量，N＝N1-N2；

第一地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N1计数保持并设定待行队列静止长度为控制区域长度D；第二地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N2计数保持；

其中，被控汽车位置信息通过车载GPS获取，通过V2I通讯实时传递至路口信号灯控制器，被控汽车和信号灯控制器均安装V2I通信终端，可以实现信息的交互传递；信号灯相位配时信息由信号灯控制内内部读取；

作为本发明的进一步优选，第二步中待行队列通行时间估计的具体步骤为：

定义被控车辆的车身最大长度为L_max，车身最小长度为L_min，汽车最大静止头距为H_max，汽车最小静止头距为H_min，汽车最大启动延时为Z_max，汽车最小启动延时为Z_min，汽车最大运动时距为d_hmax，汽车最小运动时距为d_hmin，路口待行汽车数量为N，第j辆车的长度为L_j，第j辆车的头距为H_j，第j辆车的启动延时为Z_j，第j辆车的运动时距为d_hj，随机均匀分布函数为rand()，克罗内克积为

j为控制区域内汽车标记，头车为1，尾车为N，则基于随机均匀分布的汽车参数为：

定义s_j为第j辆车位置，v_j为第j辆车速度，a_j为第j辆车加速度/减速度，d*为理想跟车距离，a_max为汽车最大加速度，a_min为汽车最大减速度，v*为理想车速，

为加速因子，K_j为启动判断因子，t为当前时刻，

则基于修正智能驾驶员跟车模型的汽车加/减速度为：

其中：

上式中max()表示取最大值函数，min()表示取最小值函数，

定义S_j为第j辆车距离路口停止线初始位置，D_qj为到第j辆车待行队列初始长度，D_q为待行队列初始总长度。

则第j辆车距离路口停止线初始位置S_j为：

则以第j辆车为尾车，待行队列初始长度D_qj为：

D_qj＝S_j+0.5L_v

队列初始静止长度D_q由尾车位置车长度决定：

D_q＝D_qN+0.5L_N

建立以时间离散化的问题，定义离散时间间隔为Δt，信号灯从当前状态转为下一状态的时间为t_s，信号固定配时为t_in，信号灯转为绿灯时间为t_gr，信号灯保持红灯时间为t_re，信号灯状态为P(P＝0表示红灯，P＝1表示绿灯)，v_max为道路限制的最高车速，

采用离散化计算方法，则在第k步第j辆车运动速度v_j为：

依据信号灯时间定义可得t_re＝t_gr＝t_s，则在第k步第j辆车行驶长度d_qj为：

队列是否通过路口依据尾车是否通过决定，则整个队列运动长度由尾车决定d_q(k)＝d_qN(k)，由此可以计算队列通行时间t_q为：

作为本发明的进一步优选，第三步中绿色通行车速优化的具体步骤为：

定义g为重力加速度，m为汽车质量，f为摩擦阻力系数，θ为道路坡度，C_D为空气阻力系数，ρ为空气密度，d为行驶距离，δ为汽车转动惯量换算系数，F为牵引力，其中正值为驱动力，负值为制动力，x＝[d v]^T表示状态量，

采用质点模型描述汽车纵向动力学模型：

定义汽车瞬时油耗率为

定义汽车油耗系数为α₀、α₁、α₂、α₃，β₀，β₁，β₂，其中上述汽车油耗系数通过试验获得，

则汽车瞬时油耗模型为：

定义汽车油耗为J，优化问题控制量为u，初始车速为v_s，终端车速为v_p，最小车速为v_min，最大车速为v_max，优化问题长度为N，最大驱动力为F_d，最大制动力为F_b，其中最大驱动力、最大制动力均由路面附着和制动舒适性决定，

则优化问题如下：

满足：

x(0)＝[v_s，0]

v(k)∈[v_min，v_max]

u(k)∈[F_b(k)，F_d(k)]

定义动态规划算法终端代价函数为：

其中arg min()表示取最小值时控制量和状态量函数，

定义动态规划逆向迭代代价函数为：

通过求解上述方程，即可获得满足要求的最优绿色通行车速；

作为本发明的进一步优选，第四步中绿色通行车速广播的具体步骤为：

利用信号灯控制器V2I通信终端和被控汽车V2I通信终端，将最优绿色通行车速发送至被控汽车；

作为本发明的进一步优选，第五步中安全避撞控制的具体步骤为：

避撞控制算法内置于车内，通过雷达获取与前方待行队列尾车距离，使其保持在安全距离内，定义保证舒适性制动减速度为a_t，满足路面附着的最大减速度为

d_s为满足路面附着的最小跟车距离，d_c为满足制动舒适性的最小跟车距离，Δd为被控汽车待行队列尾车间距，

为路面附着系数，

则安全避撞控制为：

其中：

安全避撞控制产生的车速为被控汽车最终行驶车速。

通过以上技术方案，相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

1、本发明充分考虑智能网联汽车尚未普及现状，难以准确获取交通中全部信息并实现汽车全部自主化控制的现状，针对较为典型的城市交通场景，建立绿色通行***架构，准确估计待行队列通行时间，优化出有利于汽车安全、节能、高效的通行速度，集成避撞控制方法，保证汽车安全、节能、高效通行控制；

2、本发明将控制方法集成于信号灯控制器，通过V2I通讯与被控汽车进行信息交互，所用的设备(信号灯控制器、地磁线圈、V2I终端等)都是成熟可靠的产品，所设计的控制方法有效；

3、本发明采用随机方法，在合理的界限内，合理随机化车身长度、静止头距、运动时距、启动延时等汽车性能参数，上述参数因驾驶员和汽车类型差异而不同，随机化的方法可以提高该发明在不同交通场景的适用性；

4、本发明采用经典的汽车运动学模型和智能驾驶员跟车模型，借助于随机参数和加/减速度，提高了队列静止长度、动态长度、通行时间、通行速度的计算精度，使其适用于普遍的城市交通场景，同时保证估计精度满足使用要求；

5、本发明采用动态规划算法，可以实现车速、加/减速度、道路附着等多约束条件下的，行驶安全、能量消耗最少、通行时间最短等多目标优化，输出满足需求的车速。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的优选实施例考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***架构；

图2是本发明的优选实施例考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行控制方法流程；

图3是本发明的优选实施例考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行控制方法仿真结果，其中，3a为车速变化曲线图，3b为车辆位置变化曲线图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

路口待行队列会影响后续汽车运动速度的变化，而基于目前现有的智能网联汽车技术普及程度较低，因此在合理现有手段的前提下有效提高交通安全性、汽车节能水平以及交通通行效率具有重要意义。

实施例1：

图1所示，本申请提供的一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***，包括控制区域，其为距离路口停车线一定范围的区域；

还包括若干被控汽车，定义被控汽车为即将驶入或者正在控制区域内形式的汽车，且被控汽车通过V2I通讯与信号灯控制器连通，也就是说被控汽车可通过V2I通讯与信号灯控制器传递信息；

还包括待行队列，定义待行队列为信号灯为红灯时，在路口停车线等待通行的汽车组成的队列；

在控制区域的边缘设置若干第一地磁线圈，即第一地磁线圈远离路口停车线，第一地磁线圈用于检测控制区域边缘；

在路口停车线铺设若干第二地磁线圈，对路口停车线位置进行检测。

实施例2：

当信号灯为红灯时，在设定的路口的控制区域内存在待行队列，影响即将驶入控制区域内被控汽车的车速，为避免因过度致动和急速停车带来的时间浪费，被控汽车驶入控制区域后，在实施例1的架构基础上，将接受信号灯控制器通过V2I通信发送的绿色通行车速进行行驶，并结合安装于被控汽车内的安全避撞方法，安全、节能、高效的在控制区域内行驶，直至被控汽车驶过路口停车线；

简单的说，首先定义信号灯相位配时为信号灯当前状态，以及转为下一状态所需时间；

当信号灯为红灯时，首先获取路口停车线处待行汽车的数量、信号的相位配时等信息，优化控制区域的长度(即优化问题长度)；然后利用智能驾驶员跟车模型计算待行队列内汽车的加速度或者减速度，并基于汽车运动学模型计算待行队列的长度与速度变化轨迹，估计待行队列通行时间；接着应用包含能量和动力学的汽车模型，考虑多约束和多目标，设计包含汽车与交通约束的车速优化问题，并采用动态规划算法计算汽车绿色通行车速；最后利用V2I通讯将优化车速发送至被控汽车，进入控制区域后即按照此车速行驶，同时执行避撞策略，保证安全通行。

接下来对上述绿色通行方法做具体的陈述：

具体包括图2所示的以下步骤：

初始化：设定控制区域范围D＝500m，初始化被控汽车数量N＝0，初始化第一地磁线圈计数N1，初始化第二地磁线圈计数N2＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元；

第一步：交通信息获取，在距离路口停车线长度为D的位置，预先在道路内埋设地磁线圈，汽车通过时会自动计数，并输至信号灯控制器；其中，被控汽车的位置通过车载GPS采集，信号灯相位配时直接从信号灯控制器读取，上述信息实时传输至信号灯控制器；

具体步骤为：

第一地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时，汽车数量计数加1，第二地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时汽车数量计数加1，两者之差即为控制区域内待行汽车数量，N＝N1-N2；

第一地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N1计数保持并设定待行队列静止长度为控制区域长度D；第二地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N2计数保持；

其中，被控汽车位置信息通过车载GPS获取，通过V2I通讯实时传递至路口信号灯控制器，被控汽车和信号灯控制器均安装V2I通信终端，可以实现信息的交互传递；信号灯相位配时信息本身是信号控制器内部产生发送至信号灯，直接内部读数即可；

第二步：待行队列通行时间估计，采用均匀分布随机化待行汽车参数，并利用加入启动延时判断因子、最大加速度约束、最小制动减速度约束修正智能驾驶员跟车模型计算待行队列中每辆车的加速度或者减速度，利用汽车运动学模型估计待行队列通行时间；

具体步骤为：

具体的，定义车身最大长度为L_max＝5.5m，车身最小长度为L_min＝3.5m，车辆最大静止头距为H_max＝3m，车辆最小静止头距为H_min＝3m，车辆最大启动延时为Z_max＝2s，车辆最小启动延时为Z_min＝0.5m，路口待行车辆数目为N＝9，第j辆车的长度为L_j，第j辆车的头距为H_j，第j辆车的启动延时为Z_j，第j辆车的加速或者减速延时常数为τ_j，克罗内克积为

σ和μ为为高斯函数参数，j为控制区域内车辆标记，头车为1，尾车为N＝5，

则基于随机均匀分布的汽车参数为：

定义s_j为第j辆车位置，v_j为第j辆车速度，a_j为第j辆车加速度/减速度，d*为理想跟车距离，a_max＝3m/s²为汽车最大加速度，a_min＝-4m/s²为汽车最大减速度，v*＝20m/s为理想车速，

为加速因子，K_j为启动判断因子，t为当前时刻，

则基于修正智能驾驶员跟车模型的汽车加/减速度为：

其中：

上式中max()表示取最大值函数，min()表示取最小值函数，

定义S_j为第j辆车距离路口停止线初始位置，D_qj为到第j辆车待行队列初始长度，D_q为待行队列初始总长度。

则第j辆车距离路口停止线初始位置S_j为：

则以第j辆车为尾车，待行队列初始长度D_qj为：

D_qj＝S_j+0.5L_v

待行队列初始静止长度D_q由尾车位置车长度决定：

D_q＝D_qN+0.5L_N

计算得到待行队列静止长度为D_q＝56.5m。

建立以时间离散化的问题，定义离散时间间隔为Δt，信号灯从当前状态转为下一状态的时间为t_s＝45s，信号固定配时为t_in＝45s，信号灯转为绿灯时间为t_gr＝5s，信号灯保持红灯时间为t_re＝5s，信号灯状态为P，其中P＝0表示红灯，P＝1表示绿灯，v_max＝20m/s为道路限制的最高车速，采用离散化计算方法，则在第k步第j辆车运动速度v_j为：

依据信号灯时间定义可得t_re＝t_gr＝t_s，则在第k步第j辆车行驶长度d_qj为：

待行队列是否通过路口依据尾车是否通过决定，则整个待行队列运动长度由尾车决定d_q(k)＝d_qN(k)，由此可以计算待行队列通行时间t_q为：

计算得到估计的队列通行时间为65.3s。

第三步：经济性驾驶车速优化，设定保证通行效率的最低车速约束，满足道路限速的最高车速约束，保证汽车舒适性的加速度或者减速度约束，建立汽车模型，以汽车在控制区域内能量消耗为优化目标，采用动态规划算法求解上述优化问题，输出保证汽车安全、节能、高效的绿色通行车速；

具体步骤为：

定义g＝9.8m·s^-2为重力加速度，m＝1421kg为被控汽车质量，f＝0.016为摩擦阻力系数，θ＝0为道路坡度，C_D＝0.3为空气阻力系数，ρρ＝1.206为空气密度，d为行驶距离，δ＝1.022为汽车转动惯量换算系数，F为牵引力，其中正值为驱动力，负值为制动力，x＝[dv]^T表示状态量，

采用质点模型描述汽车纵向动力学模型：

定义汽车瞬时油耗率为

定义汽车油耗系数为α_0＝0.1569mL·s^-1、α_1＝2.45×10^-2mL·m^-1α_2＝-7.415×10^-4mL·s·m^-2、α_3＝5.975×10^-4mL·s²·m^-3，β₀＝7.224×10^-2mL·s·m^-1，β₁＝9.681×10^-2mL·s²·m^-2，β₂＝1.075×10^-3mL·s³·m^-3，上述系数通过试验获得，则汽车瞬时油耗模型为：

则汽车瞬时油耗模型为：

定义汽车油耗为J，优化问题控制量为u，初始车速为v_s，终端车速为v_p，最小车速为v_min，最大车速为v_max，优化问题长度为N，最大驱动力为F_d，最大制动力为F_b，其中最大驱动力、最大制动力均由路面附着和制动舒适性决定，

则优化问题如下：

满足：

x(0)＝[15，0]

x(N)＝[13，500]

v(k)∈[5，20]

u(k)∈[F_b(k)，F_d(k)]

定义动态规划算法终端代价函数为：

其中arg min()表示取最小值时控制量和状态量函数，

定义动态规划逆向迭代代价函数为：

通过求解上述方程，即可获得满足要求的最优绿色通行车速；

第四步：绿色通行车速广播，利用V2I通信网络，将优化的绿色通行车速广播至被控汽车，在控制区域内的被控汽车将按照此车速行驶；

具体步骤为：

利用信号灯控制器V2I通信终端和被控汽车V2I通信终端，将最优绿色通行车速发送至被控汽车；

第五步：安全避撞控制，设计被控汽车与待行队列尾车的车距保持策略，避免发生碰撞；

具体步骤为：

避撞控制算法内置于被控汽车内，通过雷达获取与前方待行队列尾车距离，使其保持在安全距离内，定义保证舒适性制动减速度为a_t＝1.5m/s^-2，满足路面附着的最大减速度为

d_s为满足路面附着的最小跟车距离，d_c为满足制动舒适性的最小跟车距离，Δd为被控汽车待行队列尾车间距，

为路面附着系数，

则安全避撞控制为：

其中：

安全避撞控制产生的车速为被控汽车最终行驶车速；

结束：当被控汽车驶离路口停车线时，结束对被控汽车控制。

在上述绿色通行方法中，采用信号灯控制器作为信息采集、方法计算以及数据存储，此信号灯控制器为传统路口信号灯控制用装置，一般安装于路口附近，结合信号灯相位配时、待行汽车的数量等信息，严格执行绿色通行方法中第四步、第五步以及第六步的相关算法，并存储、输出最优车速，完成整个方法。

仿真结果如图3所示，其中，3a为车速变化曲线图，3b为车辆位置变化曲线图，相较于传统方法，被控汽车能够保持不停车的状态通过路口，且与待行队列尾车保持安全距离，跟车行驶，在队列通过后立即通过。传统方法整个过程油耗62.4ml，本发明设计的方法油耗55.2ml，节能效果提升16.6％。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本申请中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。

本申请中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (8)

1.一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行***，其特征在于：包括控制区域，其为距离路口停车线一定范围的区域；

还包括若干被控汽车，前述的被控汽车为即将驶入或者正在控制区域内形式的汽车，且被控汽车通过V2I通讯与信号灯控制器连通；

还包括待行队列，前述的待行队列指信号灯为红灯时，在路口停车线等待通行的汽车组成的队列；

在控制区域的边缘设置若干第一地磁线圈，即第一地磁线圈远离路口停车线；

在路口停车线铺设若干第二地磁线圈。

2.一种考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：首先定义信号灯相位配时为信号灯当前状态，以及转为下一状态所需时间；

当信号灯为红灯时，首先获取路口停车线处待行汽车的数量、信号的相位配时信息，优化控制区域的长度；

然后利用智能驾驶员跟车模型计算待行队列内汽车的加速度或者减速度，并基于汽车运动学模型计算待行队列的长度与速度变化轨迹，估计待行队列通行时间；

接着应用包含能量和动力学的汽车模型，考虑多约束和多目标，设计包含汽车与交通约束的车速优化问题，并采用动态规划算法计算汽车绿色通行车速；

最后利用V2I通讯将优化车速发送至被控汽车，进入控制区域后即按照此车速行驶，同时执行避撞策略，保证安全通行。

3.根据权利要求2所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

初始化：设定控制区域范围D，初始化被控汽车数量N＝0，初始化第一地磁线圈计数N1，初始化第二地磁线圈计数N2＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元；

第一步：交通信息获取，在距离路口停车线长度为D的位置，预先在道路内埋设地磁线圈，汽车通过时会自动计数，并输至信号灯控制器；其中，被控汽车的位置通过车载GPS采集，信号灯相位配时直接从信号灯控制器读取，上述信息实时传输至信号灯控制器；

第二步：待行队列通行时间估计，采用均匀分布随机化待行汽车参数，并利用加入启动延时判断因子、最大加速度约束、最小制动减速度约束修正智能驾驶员跟车模型计算待行队列中每辆车的加速度或者减速度，利用汽车运动学模型估计待行队列通行时间；

第三步：经济性驾驶车速优化，设定保证通行效率的最低车速约束，满足道路限速的最高车速约束，保证汽车舒适性的加速度或者减速度约束，建立汽车模型，以汽车在控制区域内能量消耗为优化目标，采用动态规划算法求解上述优化问题，输出保证汽车安全、节能、高效的绿色通行车速；

第四步：绿色通行车速广播，利用V2I通信网络，将优化的绿色通行车速广播至被控汽车，在控制区域内的被控汽车将按照此车速行驶；

第五步：安全避撞控制，设计被控汽车与待行队列尾车的车距保持策略，避免发生碰撞；

结束：当被控汽车驶离路口停车线时，结束对被控汽车控制。

4.根据权利要求3所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：第一步中交通信息获取的具体步骤为：

第一地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时，汽车数量计数加1，第二地磁线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时汽车数量计数加1，两者之差即为控制区域内待行汽车数量，N＝N1-N2；

第一地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N1计数保持并设定待行队列静止长度为控制区域长度D；第二地磁线圈检测到只有汽车前轮经过时N2计数保持；

其中，被控汽车位置信息通过车载GPS获取，通过V2I通讯实时传递至路口信号灯控制器，被控汽车和信号灯控制器均安装V2I通信终端，可以实现信息的交互传递；信号灯相位配时信息由信号灯控制内内部读取。

5.根据权利要求4所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：第二步中待行队列通行时间估计的具体步骤为：

定义被控车辆的车身最大长度为L_max，车身最小长度为L_min，汽车最大静止头距为H_max，汽车最小静止头距为H_min，汽车最大启动延时为Z_max，汽车最小启动延时为Z_min，汽车最大运动时距为d_hmax，汽车最小运动时距为d_hmin，路口待行汽车数量为N，第j辆车的长度为L_j，第j辆车的头距为H_j，第j辆车的启动延时为Z_j，第j辆车的运动时距为d_hj，随机均匀分布函数为rand()，克罗内克积为

j为控制区域内汽车标记，头车为1，尾车为N，则基于随机均匀分布的汽车参数为：

定义s_j为第j辆车位置，v_j为第j辆车速度，a_j为第j辆车加速度/减速度，d*为理想跟车距离，a_max为汽车最大加速度，a_min为汽车最大减速度，v*为理想车速，

为加速因子，K_j为启动判断因子，t为当前时刻，

则基于修正智能驾驶员跟车模型的汽车加/减速度为：

其中：

上式中max()表示取最大值函数，min()表示取最小值函数，

定义S_j为第j辆车距离路口停止线初始位置，D_qj为到第j辆车待行队列初始长度，D_q为待行队列初始总长度。

则第j辆车距离路口停止线初始位置S_j为：

则以第j辆车为尾车，待行队列初始长度D_qj为：

D_qj＝S_j+0.5L_v

队列初始静止长度D_q由尾车位置车长度决定：

D_q＝D_qN+0.5L_N

建立以时间离散化的问题，定义离散时间间隔为Δt，信号灯从当前状态转为下一状态的时间为t_s，信号固定配时为t_in，信号灯转为绿灯时间为t_gr，信号灯保持红灯时间为t_re，信号灯状态为P(P＝0表示红灯，P＝1表示绿灯)，v_max为道路限制的最高车速，

采用离散化计算方法，则在第k步第j辆车运动速度v_j为：

依据信号灯时间定义可得t_re＝t_gr＝t_s，则在第k步第j辆车行驶长度d_qj为：

队列是否通过路口依据尾车是否通过决定，则整个队列运动长度由尾车决定d_q(k)＝d_qN(k)，由此可以计算队列通行时间t_q为：

6.根据权利要求5所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：第三步中绿色通行车速优化的具体步骤为：

定义g为重力加速度，m为汽车质量，f为摩擦阻力系数，θ为道路坡度，C_D为空气阻力系数，ρ为空气密度，d为行驶距离，δ为汽车转动惯量换算系数，F为牵引力，其中正值为驱动力，负值为制动力，x＝[d v]^T表示状态量，

采用质点模型描述汽车纵向动力学模型：

定义汽车瞬时油耗率为

定义汽车油耗系数为α₀、α₁、α₂、α₃，β₀，β₁，β₂，其中上述汽车油耗系数通过试验获得，

则汽车瞬时油耗模型为：

定义汽车油耗为J，优化问题控制量为u，初始车速为v_s，终端车速为v_p，最小车速为v_min，最大车速为v_max，优化问题长度为N，最大驱动力为F_d，最大制动力为F_b，其中最大驱动力、最大制动力均由路面附着和制动舒适性决定，

则优化问题如下：

满足：

x(0)＝[v_s，0]

v(k)∈[v_min，v_max]

u(k)∈[F_b(k)，F_d(k)]

定义动态规划算法终端代价函数为：

其中arg min()表示取最小值时控制量和状态量函数，

定义动态规划逆向迭代代价函数为：

通过求解上述方程，即可获得满足要求的最优绿色通行车速。

7.根据权利要求6所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：第四步中绿色通行车速广播的具体步骤为：

利用信号灯控制器V2I通信终端和被控汽车V2I通信终端，将最优绿色通行车速发送至被控汽车。

8.根据权利要求7所述的考虑待行队列影响与安全避撞的网联汽车绿色通行方法，其特征在于：第五步中安全避撞控制的具体步骤为：

避撞控制算法内置于车内，通过雷达获取与前方待行队列尾车距离，使其保持在安全距离内，定义保证舒适性制动减速度为a_t，满足路面附着的最大减速度为

d_s为满足路面附着的最小跟车距离，d_c为满足制动舒适性的最小跟车距离，Δd为被控汽车待行队列尾车间距，

为路面附着系数，

则安全避撞控制为：

其中：

安全避撞控制产生的车速为被控汽车最终行驶车速。

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