CN113808436A - 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法 - Google Patents

一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113808436A
CN113808436A CN202111008693.5A CN202111008693A CN113808436A CN 113808436 A CN113808436 A CN 113808436A CN 202111008693 A CN202111008693 A CN 202111008693A CN 113808436 A CN113808436 A CN 113808436A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicles
vehicle
ramp
intelligent
road
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111008693.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113808436B (zh
Inventor
董长印
王昊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202111008693.5A priority Critical patent/CN113808436B/zh
Publication of CN113808436A publication Critical patent/CN113808436A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113808436B publication Critical patent/CN113808436B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
    • G08G1/205—Indicating the location of the monitored vehicles as destination, e.g. accidents, stolen, rental

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，所述方法包括：分车道采集道路交通流信息，包括流量、速度、下匝道车辆比例、车头时距等数据，计算智能网联车队内下匝道头车的起始距离，并计算目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数，接着确定智能网联专用道下匝道车辆的配对规模，最后计算智能网联车队内不同类型车辆的车头时距。该方法充分考虑多类型车道的属性特征和交通流特征，在保证智能网联车队有序平稳运行的同时，提高下匝道车辆的换道效率，减少对其他车流的影响，有效保障了下匝道瓶颈路段交通***的服务水平。

Description

一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法
技术领域
本发明涉及智能交通控制领域，具体涉及一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法。
背景技术
智能网联交通是未来交通技术发展的必然趋势。以公路车路协同***为例，智能网联专用道的目标是在不影响车流稳定性的条件下，通过对智能网联车辆的控制，缩小车头时距，以提升交通***的通行效率，降低能耗，保障安全。高速公路下匝道瓶颈路段是事故多发、通行效率较低的典型路段，当应用车路协同技术，尤其是智能网联专用道内如何控制车队中下匝道车辆，使其平稳、安全、高效地驶离当前车道，汇入目标车道，是面向智能网联环境的交通管理与控制核心技术之一。
专利“一种兼顾稳定性和节能的智能网联电动汽车队列控制方法”(CN202011267689.6)重点解决了面向电动汽车队列的车辆电机模型以及车间距策略；专利“基于自适应权重的智能网联电动汽车队列优化控制方法”(CN201910702422.6)则基于权重矩阵的实时优化，获得当前状态对应的最优控制变量和最优状态变量；专利“一种基于5G-V2X及无人机的卡车队列纵向分层控制方法”(CN202110026119.6)基于网联无人机辅助，解决了卡车车队的稳定巡航控制问题。因此，已公开文献和专利均未涉及下匝道车辆在临近出口匝道处如何驶离智能网联专用道内车队的问题，且未涉及相关的控制方法。
发明内容
发明目的：为了克服上述现有技术的不足，本发明目的在于提出一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，分车道采集道路交通流信息，计算智能网联车队内下匝道头车的起始距离，以及目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数，接着确定智能网联专用道下匝道车辆的配对规模，最后计算智能网联车队内不同类型车辆的车头时距。该方法充分考虑多类型车道的属性特征和交通流特征，在保证智能网联车队有序平稳运行的同时，提高下匝道车辆的换道效率，减少对其他车流的影响，有效保障了下匝道瓶颈路段车流通行效率和行车安全水平。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
(1)采集智能网联专用道和目标车道的道路交通流信息，所述目标车道为智能网联专用道内下匝道车辆换道汇入的车道；
(2)计算智能网联车队内下匝道车辆中头车的起始距离；
(3)计算目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数；
(4)确定智能网联专用道内下匝道车辆的配对规模，所述配对规模指的是智能网联专用道内下匝道车辆中同时换道的车辆数；
(5)计算智能网联车队内车辆的车头时距；
(6)根据步骤(4)中的配对规模以及步骤(5)中的车头时距，控制智能网联专用道内下匝道车辆换道以及智能网联车队内车辆的车头时距。
作为优选，步骤(1)中，所述道路交通流信息包括智能网联专用道流量Q1、智能网联专用道内车辆的平均速度V1、智能网联专用道内下匝道车辆所占比例P1、智能网联专用道内智能网联车队的车头时距THW，目标车道流量Q2、目标车道内车辆的平均速度V2、目标车道内下匝道车辆所占比例P2，以及智能网联专用道和目标车道内的平均车辆长度Lveh，其中流量、速度、车头时距、车辆长度的单位分别为辆/小时(veh/h)、米/秒(m/s)、秒(s)、米(m)。
作为优选，步骤(2)中，所述智能网联车队内下匝道车辆中头车的起始距离，是指智能网联车队内下匝道车辆中头车开始寻找目标车道内换道间隙时距离出口匝道的最小长度L，其计算方法如下：
Figure BDA0003238035300000021
式中L0为临界长度，k1、k2为设定的流量分项系数(本发明中默认取值为：k1＝0.25、k2＝0.5)，L和L0的单位为千米(km)。
作为优选，步骤(3)中，所述目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数计算过程如下：
目标车道内换道间隙的理论长度LLC：
Figure BDA0003238035300000022
式中k3为目标车道内下匝道车辆的比例系数，其计算方法如下：
Figure BDA0003238035300000023
则目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数N：
Figure BDA0003238035300000031
式中k4为设定的车长等效系数(本发明中默认取值k4＝4)。
作为优选，步骤(4)中，所述智能网联专用道下匝道车辆的配对规模NLC：
Figure BDA0003238035300000032
式中，N为目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数。
作为优选，步骤(5)中，所述智能网联车队内车辆的车头时距分为以下三类：
第一类：智能网联专用道内某一下匝道车辆的后车为直行车辆时，该直行车辆的车头时距TZ＝(1+P1)THW；
第二类：智能网联专用道内某一下匝道车辆为智能网联车队头车或前车为直行车辆时，该下匝道车辆的车头时距T
Figure BDA0003238035300000033
第三类：除上述两类外，智能网联车队内其他车辆保持原有行驶状态，其车头时距TQ＝THW。
有益效果：本发明公开了一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，充分考虑当前车道智能网联专用道和目标车道的属性特征和交通流特征，科学合理地确定智能网联专用道车队中下匝道车辆的配对规模和车头时距，在保证智能网联车队有序平稳运行的同时，提高下匝道车辆的换道效率，减少对其他车流的影响，有效保障了下匝道瓶颈路段车流通行效率和行车安全水平。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
图2为本发明中实施案例的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，分车道采集道路交通流信息，计算智能网联车队内下匝道头车的起始距离，以及目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数，接着确定智能网联专用道下匝道车辆的配对规模，最后计算智能网联车队内不同类型车辆的车头时距。
在一个实施例中，提供了一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
在如图2所示的一个实施例中，某一路段具有3车道，左侧车道为智能网联专用道，中间车道为目标车道。目标车队为车队A，现车队A中第1、4、5、8、11号车为下匝道车辆，其余车辆为直行车辆，需确定该场景下的车队控制方案。
(1)分车道采集道路交通流信息
智能网联专用道流量Q1＝1000veh/h、平均速度V1＝30m/s、下匝道车辆比例P1＝20％、目标车队的车头时距THW＝1.0s，目标车道流量Q2＝800veh/h、平均速度V2＝20m/s、下匝道车辆比例P2＝30％，以及平均车辆长度Lveh＝5m。
(2)计算智能网联车队内下匝道车辆中头车的起始距离
所述智能网联车队内下匝道头车的起始距离，是指智能网联车队内下匝道头车开始寻找换道间隙时距离出口匝道的最小长度L，其计算方法如下：
由于0＜P2＜1，可得
Figure BDA0003238035300000051
式中L0＝1.5km，k1＝0.25、k2＝0.5，因此：
Figure BDA0003238035300000052
(3)计算目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数
目标车道内换道间隙的理论长度LLC：
Figure BDA0003238035300000053
式中k3为目标车道内下匝道车辆的比例系数，其计算方法如下：
Figure BDA0003238035300000054
由于L＞2.5，所以k3＝0.6，因此：
Figure BDA0003238035300000055
则目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数N：
Figure BDA0003238035300000056
式中k4为车长等效系数，默认取值为4。
(4)确定智能网联专用道下匝道车辆的配对规模
由于平均容纳车辆数5＜N≤7，根据以下公式，所以智能网联专用道下匝道车辆的配对规模NLC＝3。
(5)计算智能网联车队内不同类型车辆的车头时距
第一类：车队内下匝道车辆的后车为直行车辆时，该直行车辆的车头时距TZ＝(1+P1)THW＝(1+20％)·1.0＝1.2s，
第二类：下匝道车辆为车队头车或前车为直行车辆时，该下匝道车辆的车头时距
Figure BDA0003238035300000057
第三类：车队其他车辆保持原有行驶状态，其车头时距TQ＝THW＝1.0s。
因此，最终控制方案为：每3辆车组成下匝道车队，即第1、4、5号车辆组成第一个下匝道车队，第8、11号车辆组成第二个下匝道车队，其中第2、6、9号车辆的车头时距为1.2s，第1、4、8、11号车辆的车头时距为1.82s，第3、5、7、10号车辆的车头时距为1.0s。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)采集智能网联专用道和目标车道的道路交通流信息，所述目标车道为智能网联专用道内下匝道车辆换道汇入的车道；
(2)计算智能网联车队内下匝道车辆中头车的起始距离；
(3)计算目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数；
(4)确定智能网联专用道内下匝道车辆的配对规模，所述配对规模指的是智能网联专用道内下匝道车辆中同时换道的车辆数；
(5)计算智能网联车队内车辆的车头时距；
(6)根据步骤(4)中的配对规模以及步骤(5)中的车头时距，控制智能网联专用道内下匝道车辆换道以及智能网联车队内车辆的车头时距。
2.根据权利要求1所述的一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，步骤(1)中，所述道路交通流信息包括智能网联专用道流量Q1、智能网联专用道内车辆的平均速度V1、智能网联专用道内下匝道车辆所占比例P1、智能网联专用道内智能网联车队的车头时距THW，目标车道流量Q2、目标车道内车辆的平均速度V2、目标车道内下匝道车辆所占比例P2，以及智能网联专用道和目标车道内的平均车辆长度Lveh。
3.根据权利要求1所述的一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，步骤(2)中，所述智能网联车队内下匝道车辆中头车的起始距离是智能网联车队内下匝道车辆中头车开始寻找目标车道内换道间隙时距离出口匝道的最小长度L，其计算方法如下：
Figure FDA0003238035290000011
式中L0为临界长度，k1、k2为设定的流量分项系数。
4.根据权利要求1所述的一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，步骤(3)中，所述目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数N，其计算方法如下：
Figure FDA0003238035290000012
式中，LLC为目标车道内换道间隙的理论长度，
Figure FDA0003238035290000013
k3为目标车道内下匝道车辆的比例系数，
Figure FDA0003238035290000021
k4为设定的车长等效系数。
5.根据权利要求1所述的一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，步骤(4)中，所述智能网联专用道下匝道车辆的配对规模NLC，其计算方法如下：
Figure FDA0003238035290000022
式中，N为目标车道内换道间隙的平均容纳车辆数。
6.根据权利要求1所述的一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法，其特征在于，步骤(5)中，所述智能网联车队内车辆的车头时距分为以下三类：
第一类：智能网联专用道内某一下匝道车辆的后车为直行车辆时，该直行车辆的车头时距为TZ＝(1+P1)THW；
第二类：智能网联专用道内某一下匝道车辆为智能网联车队头车或前车为直行车辆时，该下匝道车辆的车头时距为
Figure FDA0003238035290000023
第三类：除上述两类外，智能网联车队内其他车辆保持原有行驶状态，其车头时距为TQ＝THW。
7.一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一所述的下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一所述的下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法的步骤。
CN202111008693.5A 2021-08-31 2021-08-31 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法 Active CN113808436B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111008693.5A CN113808436B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111008693.5A CN113808436B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113808436A true CN113808436A (zh) 2021-12-17
CN113808436B CN113808436B (zh) 2022-10-14

Family

ID=78941992

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111008693.5A Active CN113808436B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113808436B (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495556A (zh) * 2022-01-19 2022-05-13 华中科技大学 高速公路匝道间距约束下自动驾驶最优编队长度设置方法
CN115035731A (zh) * 2022-06-15 2022-09-09 东南大学 一种基于车辆组群的智能网联队列合流方法
CN115083140A (zh) * 2022-04-18 2022-09-20 同济大学 智能网联汽车快速路专用道管控方法、***及存储介质
CN115188189A (zh) * 2022-07-07 2022-10-14 清华大学 支撑自动驾驶货车车辆队列运行的专用车道动态设置方法
CN115578849A (zh) * 2022-09-28 2023-01-06 东南大学 一种专用道环境下自动驾驶车辆集中式编队的优化方法
CN115880884A (zh) * 2022-09-23 2023-03-31 长安大学 基于可控智能网联车的高速公路匝道混合交通流管控方法
CN116129627A (zh) * 2023-01-18 2023-05-16 东南大学 一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略
CN116311867A (zh) * 2023-01-18 2023-06-23 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法
CN116386385A (zh) * 2023-02-17 2023-07-04 东南大学 一种基于混合交通流的智能网联车辆上匝道汇入控制协议

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109598950A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 东南大学 一种智能网联车辆的匝道协同汇入控制方法及***
CN111325967A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 清华大学 一种基于协同指派的智能网联汽车编队控制方法和装置
CN112907987A (zh) * 2021-01-19 2021-06-04 吉林大学 多车道快速路出口匝道分流区智能车队换道引导方法及***
CN113264049A (zh) * 2021-04-26 2021-08-17 同济大学 一种智能网联车队协作换道控制方法
CN113313949A (zh) * 2021-05-31 2021-08-27 长安大学 一种高速公路出口匝道客货车协同控制方法、装置和设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109598950A (zh) * 2018-12-04 2019-04-09 东南大学 一种智能网联车辆的匝道协同汇入控制方法及***
CN111325967A (zh) * 2020-02-28 2020-06-23 清华大学 一种基于协同指派的智能网联汽车编队控制方法和装置
CN112907987A (zh) * 2021-01-19 2021-06-04 吉林大学 多车道快速路出口匝道分流区智能车队换道引导方法及***
CN113264049A (zh) * 2021-04-26 2021-08-17 同济大学 一种智能网联车队协作换道控制方法
CN113313949A (zh) * 2021-05-31 2021-08-27 长安大学 一种高速公路出口匝道客货车协同控制方法、装置和设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
莫阳: "城市快速路匝道及变速车道控制参数研究", 《公路交通科技》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114495556B (zh) * 2022-01-19 2023-03-10 华中科技大学 高速公路匝道间距约束下自动驾驶最优编队长度设置方法
CN114495556A (zh) * 2022-01-19 2022-05-13 华中科技大学 高速公路匝道间距约束下自动驾驶最优编队长度设置方法
CN115083140B (zh) * 2022-04-18 2023-09-26 同济大学 智能网联汽车快速路专用道管控方法、***及存储介质
CN115083140A (zh) * 2022-04-18 2022-09-20 同济大学 智能网联汽车快速路专用道管控方法、***及存储介质
CN115035731B (zh) * 2022-06-15 2023-05-16 东南大学 一种基于车辆组群的智能网联队列合流方法
CN115035731A (zh) * 2022-06-15 2022-09-09 东南大学 一种基于车辆组群的智能网联队列合流方法
CN115188189A (zh) * 2022-07-07 2022-10-14 清华大学 支撑自动驾驶货车车辆队列运行的专用车道动态设置方法
CN115880884A (zh) * 2022-09-23 2023-03-31 长安大学 基于可控智能网联车的高速公路匝道混合交通流管控方法
CN115880884B (zh) * 2022-09-23 2023-10-27 长安大学 基于可控智能网联车的高速公路匝道混合交通流管控方法
CN115578849A (zh) * 2022-09-28 2023-01-06 东南大学 一种专用道环境下自动驾驶车辆集中式编队的优化方法
CN115578849B (zh) * 2022-09-28 2023-08-29 东南大学 一种专用道环境下自动驾驶车辆集中式编队的优化方法
CN116129627A (zh) * 2023-01-18 2023-05-16 东南大学 一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略
CN116311867A (zh) * 2023-01-18 2023-06-23 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法
CN116129627B (zh) * 2023-01-18 2023-12-01 东南大学 一种智能网联车队下匝道前的协同换道策略
CN116311867B (zh) * 2023-01-18 2024-03-19 东南大学 一种基于智能网联车队列控制的多车协同换道方法
CN116386385A (zh) * 2023-02-17 2023-07-04 东南大学 一种基于混合交通流的智能网联车辆上匝道汇入控制协议
CN116386385B (zh) * 2023-02-17 2024-03-26 东南大学 一种基于混合交通流的智能网联车辆上匝道汇入控制协议

Also Published As

Publication number Publication date
CN113808436B (zh) 2022-10-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113808436B (zh) 一种下匝道车辆驶离智能网联专用道的车队控制方法
CN108109415B (zh) 一种具有防拥堵功能的网联自动驾驶控制***及方法
CN113313949B (zh) 一种高速公路出口匝道客货车协同控制方法、装置和设备
EP2889850A1 (de) Verfahren und System zur Bestimmung von Parametern eines Modells zur Längsführung und zur Bestimmung einer Längsführung für ein Fahrzeug
WO2016120043A1 (de) Fahrstabilisierung für ein fahrzeug
DE112014003982T5 (de) Steuerungseinheit und Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs in einem Fahrzeug
EP2534649A1 (de) Prädiktiver ehorizon
CN112201033B (zh) 一种道路交通运行主动管控策略选择方法
CN113548050A (zh) 车辆行驶控制方法、装置、***和存储介质
CN104417558A (zh) 减速度设定***、方法以及程序
KR20170005065A (ko) 이동 경로를 따라 차량이 주행하는 중에 차량의 가속을 수정하기 위한 시스템 및 방법
CN111932910A (zh) 一种智能车路协同环境下实时动态可变车道安全控制方法
DE102020211698A1 (de) Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses
CN114333383B (zh) 基于车路协同技术的车辆引导方法、***及存储介质
CN113763706B (zh) 一种考虑智能车队的道路阻抗函数计算方法
CN114241754B (zh) 基于高速公路合流影响区事故前兆特征的实时控制方法
CN115731695A (zh) 一种场景安全等级确定方法、装置、设备及存储介质
CN112614357B (zh) 一种智能车交叉口左转相位信号优化方法及装置
CN113838305A (zh) 一种车队汇入智能网联专用道的控制方法
CN116013078A (zh) 一种快速路合流区匝道车辆汇入主线的动态控制方法
CN115257760A (zh) 一种车辆驾驶优化控制方法、装置、存储介质及电子设备
CN112158206B (zh) 一种智能车强制换道汇入点确定方法及装置
CN113752941B (zh) 无人车转向灯控制方法、装置、无人车及存储介质
DE102013007100A1 (de) Unterstützung eines Fahrers bei der Führung eines Kraftfahrzeugs
CN115956043A (zh) 用于控制车辆的速度的方法和***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant