CN112767715B - 一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法 - Google Patents

一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法，包括：获取交叉路口通信范围内智能网联汽车信息；建立车辆到达交叉路口的到达时间优化模型，利用车辆信息求解车辆到达交叉路口的最优到达时间；对到达交叉路口的所有车辆进行排序，得到车辆依次通过交叉路口的序列；建立信号灯优化模型，利用车辆信息、最优到达时间和车辆通过交叉路口的序列求解得到最优信号灯状态；建立车辆的速度轨迹优化模型，利用车辆信息和最优信号灯状态求解得到最优车速轨迹；利用最优信号灯状态和最优车速轨迹实现信号灯与车辆的协同控制。本发明通过对交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制，能全面提升交叉路口的通行能力和车辆燃油经济性。

Description

一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法
技术领域
本发明涉及智能交通***领域，尤其是涉及一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法。
背景技术
随着全球车辆数量的增加，城市交通特别是交叉路口面临交通拥堵、环境污染和交通事故频发等问题，造成了巨大的社会经济损失。同时交通拥堵导致车辆频繁加减速和怠速，加剧燃油消耗和排放污染。近几年来，智能网联技术的发展为解决上述问题提供新的机遇，通过车-车通信(V2V)和车-基础设施通信(V2I)，接近交叉路口车辆可以获取信号灯状态、邻近车辆信息和前方道路信息，从而优化自身速度轨迹。另外，交通信号控制器也可以获取接近交叉路口车辆的信息，从而优化信号灯状态。
当前的交叉路口控制多集中于单独的信号灯或车辆速度轨迹优化控制研究，然而交叉路口作为一个***，信号灯与车辆作为其中两个关键要素相互影响，单一优化其中一个要素并不能达到整体最优，例如在高交通流量场景下，仅优化车辆速度轨迹可能会导致交叉路口通行效率恶化。另外，当前交叉路口控制的优化目标多集中于提高交叉路口的通行能力，但随着道路上车辆数量的增多，车辆燃油消耗导致的石油资源短缺和环境污染问题日趋严重，如何在保证交叉路口通行效率同时降低车辆的燃油消耗是当前交叉路口控制面临一个重大问题。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法，以期能够在保证交叉路口的通行效率同时降低车辆的燃油消耗，从而缓解当前城市交通面临的交通拥堵、环境污染和资源短缺等问题，实现绿色可持续发展。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法的特点在于包括以下步骤：
步骤1：获取交叉路口通信范围内的智能网联汽车信息；所述智能网联汽车信息包括：当前速度、所在车道以及当前位置与停车线之间的距离；
步骤2：建立以最小化单个车辆的行程时间和燃油消耗为目标的车辆到达交叉路口的到达时间优化模型，从而利用所述智能网联汽车信息求解车辆到达交叉路口的最优到达时间；
步骤3：根据所述智能网联汽车信息对到达交叉路口的所有车辆进行排序，得到车辆依次通过交叉路口的序列；
步骤4：建立以最小化交叉路口全部车辆的行程时间和燃油消耗为目标的信号灯优化模型，从而利用所述智能网联汽车信息、最优到达时间和车辆依次通过交叉路口的序列求解得到最优信号灯状态；
步骤5：建立车辆的速度轨迹优化模型，并利用所述智能网联汽车信息和最优信号灯状态求解得到最优车速轨迹；
步骤6：利用最优信号灯状态和最优车速轨迹实现信号灯与车辆的协同控制。
本发明所述的一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法的特点是，所述步骤2中车辆到达交叉路口的到达时间优化模型如式(1)所示：
Figure BDA0002868672380000021
式(1)中，ω为权重系数，表示行程时间和燃油消耗的比重，
Figure BDA0002868672380000022
为车道L上的车辆i到达交叉路口的行程时间，
Figure BDA0002868672380000023
为车道L上的车辆i到达交叉路口的燃油消耗，i为车辆序号，L为车道号。
车道L上的车辆i到达交叉路口的行驶工况分为加速通过交叉路口、匀速通过交叉路口和减速通过交叉路口；
当加速通过交叉路口时，利用式(2)计算车辆行程时间
Figure BDA0002868672380000024
Figure BDA0002868672380000025
式(2)中，
Figure BDA0002868672380000026
为车道L上的车辆i离交叉路口停车线的距离，
Figure BDA0002868672380000027
为车道L上车辆i的速度，
Figure BDA0002868672380000028
为车道L上车辆i的加速度，vtar为车辆目标车速；
当匀速通过交叉路口时，利用式(3)计算车辆行程时间
Figure BDA0002868672380000029
Figure BDA00028686723800000210
当减速通过交叉路口时，利用式(4)计算车辆行程时间
Figure BDA00028686723800000211
Figure BDA00028686723800000212
所述步骤4中信号灯优化模型如式(5)所示：
Figure BDA0002868672380000031
式(5)中，N为交叉路口的车辆总数，j为车辆在通过交叉路口的序列R中的位置，τj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间，ej为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗。
所述通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间τj由式(6)计算：
τj＝tj,new-tj,opt (6)
式(6)中，tj,opt为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的最优到达时间，tj,new为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆根据前车j-1的行驶情况所计算的车辆到达时间，并有：
Figure BDA0002868672380000032
式(7)中，tj-1,new为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆根据前车j-2的行驶情况所计算的车辆到达时间，pj-1为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆穿过交叉路口的时间，C为信号灯相位切换所需时间，当前车j-1在同一车道时，信号灯相位切换所需时间为零。
所述通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗ej由式(8)计算：
Figure BDA0002868672380000033
式(8)中，Kj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆怠速时的能量消耗率，Bj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆由于停车造成的能量损失。
所述步骤5中车辆的速度轨迹优化模型如式(9)-式(11)所示：
Figure BDA0002868672380000034
Figure BDA0002868672380000035
Figure BDA0002868672380000036
式(9)-式(11)中，ω1，ω2，ω3和ω4为四个权重系数，T为预测时长，t为表示时间的变量，
Figure BDA0002868672380000037
为车道L上的车辆i在k+T-1时刻所行驶的距离，
Figure BDA0002868672380000038
为车道L上的车辆i在k时刻所行驶的距离，
Figure BDA0002868672380000041
为车道L上的车辆i在t时刻所消耗的燃油，
Figure BDA0002868672380000042
为车道L上的车辆i在t时刻的速度，vtar(t)为车道L上的车辆i在t时刻的目标车速，
Figure BDA0002868672380000043
为车道L上的车辆i在t时刻的加速度，vmin和vmax为道路最小和最大限制车速，amin和amax为车辆加速度的最小值和最大值，
Figure BDA0002868672380000044
为车道L上的车辆i与前车i-1的距离，并有：
Figure BDA0002868672380000045
式(12)中，S0为前后车辆安全距离，th为车头时距，
Figure BDA0002868672380000046
为车道L上的车辆i-1在t时刻的速度，
Figure BDA0002868672380000047
为车道L上的车辆i在t时刻所行驶的距离，
Figure BDA0002868672380000048
为车道L上的车辆i-1在t时刻所行驶的距离。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1、在智能网联环境下，通过建立信号灯优化模型和车辆速度轨迹优化模型，实现了交叉路***通信号灯与车辆的协同控制，相比于单一的信号灯或者车辆轨迹优化控制，协同控制的整体优化效果更好，从而有效提升了交叉路口的通行效率和车辆的燃油经济性。
2、本发明在交通信号灯与车辆协同控制的优化目标中，不仅考虑交叉路口的通行能力，同时将车辆的燃油消耗考虑在内，从而全面提升了交叉路口的性能。
附图说明
图1为本发明的交叉路***通信号灯与智能网联汽车协同控制的原理图；
图2为本发明的交叉路***通信号灯与智能网联汽车协同控制的流程图；
图3a为本发明的车辆加速通过交叉路口两种情况；
图3b为本发明的车辆减速通过交叉路口两种情况；
图4a为本发明在单车道交叉路口的车辆行程时间仿真测试结果图；
图4b为本发明在单车道交叉路口的车辆燃油消耗仿真测试结果图。
具体实施方式
本实施例中，一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤1：获取交叉路口通信范围内的智能网联汽车信息；智能网联汽车信息包括：当前速度、所在车道以及当前位置与停车线之间的距离；
如图1所示，路边单元通过专用短距离通信(DSRC)、5G通信、摄像头、雷达等V2I通信和传感器技术获取交叉路口通信范围内的智能网联汽车信息，用于优化车辆到达时间和信号灯状态。
步骤2：建立以最小化单个车辆的行程时间和燃油消耗为目标的车辆到达交叉路口的到达时间优化模型如式(1)所示，从而利用智能网联汽车信息求解车辆到达交叉路口的最优到达时间；
Figure BDA0002868672380000051
式(1)中，ω为权重系数，表示行程时间和燃油消耗的比重，
Figure BDA0002868672380000052
为车道L上的车辆i到达交叉路口的行程时间，
Figure BDA0002868672380000053
为车道L上的车辆i到达交叉路口的燃油消耗，i为车辆序号，L为车道号。
从车辆的角度出发，假设车辆是以恒定的加速度进行加减速，车辆到达交叉路口的方式可以分成三种工况：1)加速到达交叉路口；2)以当前速度匀速到达交叉路口；3)减速到达交叉路口。当车辆以加速或者减速到达交叉路口时，又可以分为两种情况。情况1：当车辆距离交叉路口比较近时，车辆则会以恒定加速度加速或者减速通过交叉路口。情况2：当车辆距离交叉路口足够远时，车辆则可以加速或者减速到目标车速，再以目标车速匀速通过交叉路口。图3a为车辆加速通过交叉路口两种情况，图3b为车辆减速通过交叉路口两种情况。
当加速通过交叉路口时，利用式(2)计算车辆行程时间
Figure BDA0002868672380000054
Figure BDA0002868672380000055
式(2)中，
Figure BDA0002868672380000056
为车道L上的车辆i离交叉路口停车线的距离，
Figure BDA0002868672380000057
为车道L上车辆i的速度，
Figure BDA0002868672380000058
为车道L上车辆i的加速度，vtar为车辆目标车速；
当匀速通过交叉路口时，利用式(3)计算车辆行程时间
Figure BDA0002868672380000059
Figure BDA00028686723800000510
当减速通过交叉路口时，利用式(4)计算车辆行程时间
Figure BDA00028686723800000511
Figure BDA00028686723800000512
车辆到达交叉路口的燃油消耗可通过车辆燃油消耗模型计算得到，以混合动力汽车为例，如下式(5)-式(7)所示：
Figure BDA0002868672380000061
Figure BDA0002868672380000062
Figure BDA0002868672380000063
式(5)-式(7)中，
Figure BDA0002868672380000069
CD，ρa，
Figure BDA0002868672380000064
f，θ分别为车道L上车辆i的质量、空气阻力系数、空气密度、车道L上车辆i的迎风面积、滚动阻力系数和路面坡度，g为重力加速度，
Figure BDA0002868672380000065
为车道L上车辆i消耗的功率，
Figure BDA0002868672380000066
为车道L上车辆i的制动能量回收效率，
Figure BDA0002868672380000067
为车道L上车辆i的传动效率，
Figure BDA0002868672380000068
为车道L上车辆i的燃油热值，β为表征车辆加速或减速状态的系数。
求解车辆最优到达时间一种方法如下：根据道路速度限制得到车辆允许速度范围V并离散化，对于每一个速度值v∈V，可以计算得到车辆以该车速作为到达交叉路口的最终目标车速所需要的行程时间和燃油消耗。例如，假设道路允许最大速度为20m/s，允许最小速度为4m/s，离散步长设为2m/s，则车辆的允许速度范围V＝[4,6,8,10,12,14,16,18,20]。当选取车辆的目标车速为允许车速范围中任意一个，如8m/s，可以计算得到车辆以该目标车速到达交叉路口的行程时间和燃油消耗，使得优化目标函数最小的车辆到达时间即为最优达到时间。
步骤3：根据智能网联汽车信息对到达交叉路口的所有车辆进行排序，得到车辆依次通过交叉路口的序列；
以单车道交叉路口为例，假设交叉路口只有两个车道，车道1共有三辆车，距离交叉路口从近到远分别为车1、车2和车3；车道2有两辆车，距离交叉路口从近到远分别为车4和车5，则通过交叉路口的第一辆车即为车道1或者车道2上的第一辆车(车1或者车4)，而通过交叉路口的第二辆车即为同车道上的第二辆车(车2或者车5)或者另一车道的第一辆车(车4或者车1)。重复上述过程直到所有的车子都通过交叉路口，由此可以得到所有可能的车辆依次通过交叉路口的序列。
步骤4：建立以最小化交叉路口全部车辆的行程时间和燃油消耗为目标的信号灯优化模型，从而利用智能网联汽车信息、最优到达时间和车辆依次通过交叉路口的序列求解得到最优信号灯状态；
考虑到交叉路口车辆交通行为约束，并不是每一辆车都能以最优到达时间到达交叉路口，因此交通信号优化即转化为寻找一个最优的车辆通过序列，使所有车辆的怠速时间和能耗最小的组合最优。步骤4中信号灯优化模型如式(8)所示：
Figure BDA0002868672380000071
式(8)中，N为交叉路口的车辆总数，j为车辆在通过交叉路口的序列R中的位置，车辆通过交叉路口的序列R由所述步骤3得到，τj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间，ej为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗。
车辆到达交叉路口的时间需要根据前车的到达时间重新计算得到。车辆通过交叉路口共有2种情况：1)前一辆通过交叉路口的车为相同车道上的车子；2)前一辆通过交叉路口的车为不同车道上的车子。对于上述两种情况，当车辆的最优到达时间大于前车的到达时间、前车通过交叉路口的时间和信号灯切换时间之和时，车辆的到达时间不变，否则车辆的到达时间为前车的到达时间、前车通过交叉路口的时间和信号灯切换时间之和。
通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间τj由式(9)计算：
τj＝tj,new-tj,opt (9)
式(9)中，tj,opt为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的最优到达时间，tj,new为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆根据前车j-1的行驶情况所计算的车辆到达时间，并有：
Figure BDA0002868672380000072
式(10)中，tj-1,new为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆根据前车j-2的行驶情况所计算的车辆到达时间，pj-1为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆穿过交叉路口的时间，C为信号灯相位切换所需时间，当前车j-1在同一车道时，信号灯相位切换所需时间为零。
车辆通过交叉路口的能量消耗可以分成两个部分：车辆停车造成的能量消耗和车辆怠速造成的能量消耗。通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗ej由式(11)计算：
Figure BDA0002868672380000073
式(11)中，Kj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆怠速时的能量消耗率，Bj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆由于停车造成的能量损失。
求解最优信号灯状态的一种方法如下：获取车辆依次通过交叉路口的序列R，从序列第一辆车开始，将序列中的每一辆车通过交叉路口看作为一个阶段，计算其到达交叉路口怠速时间和能量消耗，对于每一辆车均可能有两种情况(根据前车是否在同一车道)通过交叉路口，选取车辆怠速时间和能量消耗之和最小的前车作为一个决策点，然后计算下一个阶段直到最后一辆车通过交叉路口，由此可以计算得到最小怠速时间和能量消耗，反推即可得到最优车辆通过交叉路口的序列和车辆到达时间，通过整合各车道车辆的到达时间即可获取最优信号灯状态。
步骤5：建立车辆的速度轨迹优化模型如式(12)-式(14)所示，并利用智能网联汽车信息和最优信号灯状态求解得到最优车速轨迹；
Figure BDA0002868672380000081
Figure BDA0002868672380000082
Figure BDA0002868672380000083
式(12)-式(14)中，ω1，ω2，ω3和ω4为四个权重系数，T为预测时长，t为表示时间的变量，
Figure BDA0002868672380000084
为车道L上的车辆i在k+T-1时刻所行驶的距离，
Figure BDA0002868672380000085
为车道L上的车辆i在k时刻所行驶的距离，
Figure BDA0002868672380000086
为车道L上的车辆i在t时刻所消耗的燃油，
Figure BDA0002868672380000087
为车道L上的车辆i在t时刻的速度，vtar(t)为车道L上的车辆i在t时刻的目标车速，
Figure BDA0002868672380000088
为车道L上的车辆i在t时刻的加速度，vmin和vmax为道路最小和最大限制车速，amin和amax为车辆加速度的最小值和最大值，
Figure BDA0002868672380000089
为车道L上的车辆i与前车i-1的距离，并有：
Figure BDA00028686723800000810
式(15)中，S0为前后车辆安全距离，th为车头时距，
Figure BDA00028686723800000811
为车道L上的车辆i-1在t时刻的速度，
Figure BDA00028686723800000812
为车道L上的车辆i在t时刻所行驶的距离，
Figure BDA00028686723800000813
为车道L上的车辆i-1在t时刻所行驶的距离。
智能网联汽车通过雷达、超声波传感器或者V2V通信技术获取前车位置、速度和加速度等信息，用于计算与前车之间的距离，从而避免发生车辆碰撞；通过V2I通信技术获取最优信号灯状态计算目标车速，从而避免红灯停车。另外车辆速度轨迹优化目标还考虑车辆的燃油经济性、机动性和乘坐舒适性。
由于车辆速度轨迹优化为一个带有多个约束的最优控制问题，可通过模型预测控制、伪谱法等最优控制方法进行求解。
步骤6：利用最优信号灯状态和最优车速轨迹实现信号灯与车辆的协同控制。
以下为一具体例子：
在VISSIM(交通仿真软件)中搭建单车道交叉路口模型，在MATLAB中对信号灯优化控制算法和车辆速度轨迹优化算法进行编程，道路长度设置为300m，道路允许最大车速为20m/s，道路允许最小车速为0m/s，设置仿真时间为1200s，仿真时间步长为0.5s。图4a为本发明在单车道交叉路口的车辆行程时间仿真测试结果图，图4b为本发明在单车道交叉路口的车辆燃油消耗仿真测试结果图。从图4a和图4b中可以看出，与信号灯为定时的车辆速度轨迹优化方法相比较，本发明所提出的方法可以有效提高交叉路口的通行能力，最高可达27％，并降低车辆的燃油消耗，最高可达24％。

Claims (1)

1.一种交叉路***通信号灯与智能网联汽车的协同控制方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：获取交叉路口通信范围内的智能网联汽车信息；所述智能网联汽车信息包括：当前速度、所在车道以及当前位置与停车线之间的距离；
步骤2：建立以最小化单个车辆的行程时间和燃油消耗为目标的车辆到达交叉路口的到达时间优化模型，从而利用所述智能网联汽车信息求解车辆到达交叉路口的最优到达时间；
所述车辆到达交叉路口的到达时间优化模型如式(1)所示：
Figure FDA0003367527920000011
式(1)中，ω为权重系数，表示行程时间和燃油消耗的比重，
Figure FDA0003367527920000012
为车道L上的车辆i到达交叉路口的行程时间，
Figure FDA0003367527920000013
为车道L上的车辆i到达交叉路口的燃油消耗，i为车辆序号，L为车道号；
车道L上的车辆i到达交叉路口的行驶工况分为加速通过交叉路口、匀速通过交叉路口和减速通过交叉路口；
当加速通过交叉路口时，利用式(2)计算车辆行程时间
Figure FDA0003367527920000014
Figure FDA0003367527920000015
式(2)中，
Figure FDA0003367527920000016
为车道L上的车辆i离交叉路口停车线的距离，
Figure FDA0003367527920000017
为车道L上车辆i的速度，
Figure FDA0003367527920000018
为车道L上车辆i的加速度，vtar为车辆目标车速；
当匀速通过交叉路口时，利用式(3)计算车辆行程时间
Figure FDA0003367527920000019
Figure FDA00033675279200000110
当减速通过交叉路口时，利用式(4)计算车辆行程时间
Figure FDA00033675279200000111
Figure FDA00033675279200000112
步骤3：根据所述智能网联汽车信息对到达交叉路口的所有车辆进行排序，得到车辆依次通过交叉路口的序列；
步骤4：建立以最小化交叉路口全部车辆的行程时间和燃油消耗为目标的信号灯优化模型，从而利用所述智能网联汽车信息、最优到达时间和车辆依次通过交叉路口的序列求解得到最优信号灯状态；
所述信号灯优化模型如式(5)所示：
Figure FDA0003367527920000021
式(5)中，N为交叉路口的车辆总数，j为车辆在通过交叉路口的序列R中的位置，τj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间，ej为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗；
所述通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的怠速时间τj由式(6)计算：
τj＝tj,new-tj,opt (6)
式(6)中，tj,opt为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆的最优到达时间，tj,new为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆根据前车j-1的行驶情况所计算的车辆到达时间，并有：
Figure FDA0003367527920000022
式(7)中，tj-1,new为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆根据前车j-2的行驶情况所计算的车辆到达时间，pj-1为通过交叉路口的序列R中位置为j-1的车辆穿过交叉路口的时间，C为信号灯相位切换所需时间，当前车j-1在同一车道时，信号灯相位切换所需时间为零；
所述通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆因为停车和怠速导致的能量消耗ej由式(8)计算：
Figure FDA0003367527920000023
式(8)中，Kj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆怠速时的能量消耗率，Bj为通过交叉路口的序列R中位置为j的车辆由于停车造成的能量损失；
步骤5：建立车辆的速度轨迹优化模型，并利用所述智能网联汽车信息和最优信号灯状态求解得到最优车速轨迹；
所述车辆的速度轨迹优化模型如式(9)-式(11)所示：
Figure FDA0003367527920000024
Figure FDA0003367527920000031
Figure FDA0003367527920000032
式(9)-式(11)中，ω1，ω2，ω3和ω4为四个权重系数，T为预测时长，t为表示时间的变量，
Figure FDA0003367527920000033
为车道L上的车辆i在k+T-1时刻所行驶的距离，
Figure FDA0003367527920000034
为车道L上的车辆i在k时刻所行驶的距离，
Figure FDA0003367527920000035
为车道L上的车辆i在t时刻所消耗的燃油，
Figure FDA0003367527920000036
为车道L上的车辆i在t时刻的速度，vtar(t)为车道L上的车辆i在t时刻的目标车速，
Figure FDA0003367527920000037
为车道L上的车辆i在t时刻的加速度，vmin和vmax为道路最小和最大限制车速，amin和amax为车辆加速度的最小值和最大值，
Figure FDA0003367527920000038
为车道L上的车辆i与前车i-1的距离，并有：
Figure FDA0003367527920000039
式(12)中，S0为前后车辆安全距离，th为车头时距，
Figure FDA00033675279200000310
为车道L上的车辆i-1在t时刻的速度，
Figure FDA00033675279200000311
为车道L上的车辆i在t时刻所行驶的距离，
Figure FDA00033675279200000312
为车道L上的车辆i-1在t时刻所行驶的距离；
步骤6：利用最优信号灯状态和最优车速轨迹实现信号灯与车辆的协同控制。
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