CN115004275A

CN115004275A - 车辆交通的自适应控制

Info

Publication number: CN115004275A
Application number: CN202180010670.XA
Authority: CN
Inventors: 郭建林; 李吉秀; 金耕进; 菲利普·奥尔利克; 安希振; S·迪卡拉诺
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2020-01-29
Filing date: 2021-01-21
Publication date: 2022-09-02
Anticipated expiration: 2041-01-21
Also published as: JP7334365B2; JP2023506099A; CN115004275B; EP4097707A1; WO2021153638A1; US11328589B2; US20210233396A1

Abstract

提供了一种用于控制互连交叉路口处的交通的交通控制***，其中该***包括接收器，该接收器接收指示接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开交叉路口的车辆的方向的交通数据。此外，该***包括处理器，该处理器通过使接近交叉路口的车辆穿过交叉路口的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化来确定车辆的交叉路口穿过时间和速度。接近交叉路口的车辆中的各个车辆在总行驶时间或最大行驶时间中的所述至少一个中的贡献基于车辆的方向和下一交叉路口处的交通来加权。此外，该***包括发送器，该发送器将交叉路口穿过时间和速度发送至离开交叉路口的车辆以用于控制互连交叉路口处的交通。

Description

车辆交通的自适应控制

技术领域

本发明总体上涉及车辆控制，更具体地，涉及用于互连交叉路口处的车辆交通的自适应控制的方法和设备。

背景技术

交通拥堵是世界各地许多地方的显著问题，其代价包括时间损失、环境威胁和燃料消耗浪费。例如，在美国测得交通拥堵的成本可为人均每年数百美元。为此，需要减少交通拥堵和/或改进任何其它交通目标。过去，通过改变交通灯定时和修建新道路来改善拥堵。随着无线技术和连接组件的出现，与车辆和道路基础设施通信以进行改善交通的实时决策已成为可能。

例如，作为移动互联网和物联网(IoT)的融合，车联网(IoV)允许信息收集、信息共享和信息处理，以有效地引导和监管车辆。IoV由于移动性、安全性、车到万物(V2X)通信、节能、安全攻击等而独特地不同于IoT。在IoV中，在基础设施、车辆和用户中应用信息和通信技术以管理交通和车辆移动性。IoV旨在为交通管理提供创新服务和控制，并且使得用户能够被更好地告知以更安全、更协调和更智能地使用交通运输网络。

随着IoV的发展，也出现了诸如网联自主车辆(CAV)的车辆。这些类型的车辆基于使用通信、传感器、最优控制技术等的先进技术来控制。先进控制机制还通过进行实时最优控制决策来优化控制效率。此外，自主车辆的出现已引起了对自主车辆的车载控制的关注。车载控制使用通信数据、诸如雷达、激光雷达、相机、GPS等的先进装置和人工智能(AI)技术来自动地控制车辆移动性。

IoV和CAV的快速发展促进了智能城市基础设施或城市交通运输***的发展。在城市交通运输***中，交叉路口是交通控制的关键区域。在交通场景中，车辆需要在交叉路口处交通拥堵处频繁停车。在交叉路口频繁停车导致延误，这使车辆用户沮丧。这还增加了燃料的浪费以及增加了污染。也值得注意的是，交叉路***通拥堵还受到互连交叉路口处的交通影响。如果没有协调互连交叉路口处的交通控制，则交通拥堵增加。

为此，需要控制交叉路口处的车辆移动性以改善互连交叉路口处的交通。更具体地，需要协调互连交叉路口处的交通控制，同时防止车辆停下以便通过交叉路口或公路交汇点。可通过人工智能(AI)技术使用基于模型的交通控制来管理这种交通拥堵。然而，基于模型的交通控制可能是复杂处理。交通***难以建模，因为它需要人参与。因此，一些方法使用诸如强化学习的数据驱动技术来进行交通控制。然而，数据驱动技术以在紧急情况以及需要调整交通控制的其它情况下难以突然改变的方式表示交通数据的聚合。

因此，仍需要提供一种用于控制在互连交叉路口处行驶的车辆的方法，其适合于对各种情况进行适应和/或调整。

发明内容

一些实施方式的目的在于提供一种用于在互连交叉路口的道路处行驶的车辆的交通控制的***和方法。另外地或另选地，一些实施方式的另一目的在于通过进行旨在减少互连交叉路口上的交通拥堵的实时最优控制决策来优化控制效率。另外地或另选地，一些实施方式的另一目的在于提供可针对不同的交通情况、条件和控制目标调整的这种控制方法。

另外地或另选地，一些实施方式的另一目的在于通过进行实时最优控制决策来优化控制效率，同时防止车辆停止穿过交叉路口和/或公路交汇点。另外地或另选地，一些实施方式的另一目的在于考虑邻近交叉路口中的交通来优化穿过交叉路口的控制效率。

一些实施方式基于这样的认识：旨在使车辆穿过交叉路口的总行驶时间最小化的控制可减少交通拥堵，甚至可允许车辆在不停车的情况下通过交叉路口。另外地或另选地，使车辆穿过交叉路口的最大行驶时间最小化也可减少交通拥堵并允许车辆在不停车的情况下通过交叉路口。一些实施方式基于另一认识：可通过估计和告知车辆其对应交叉路口穿过时间和进入交叉路口时的速度来执行穿过交叉路口的车辆的控制。这样，车辆的低级控制器可用于穿过交叉路口并且可改进穿过的安全性。

一些实施方式基于这样的认识：可通过对邻近交叉路口处的不同车辆的贡献或权重进行加权来执行穿过交叉路口的调整。权重用于使接近交叉路口的车辆的总行驶时间或最大行驶时间最小化。用于估计车辆的权重的调整过程可基于在车辆穿过交叉路口之后在车辆方向上的下一交叉路口处的交通。例如，如果车辆A的权重小于车辆B的权重，则作为这种加权最小化的结果，车辆B更有可能优先于车辆A穿过交叉路口。可在通过交叉路口之后基于车辆的目的地来平衡车辆的权重。这样，权重可动态地适应。另外，此配置允许必要时(例如，由紧急情况决定)进一步修改权重。

为此，一些实施方式通过求解混合整数线性问题(MILP)来使总行驶时间或最大行驶时间最小化。一些实施方式基于这样的认识：不同的车辆在不同的时间接近交叉路口，因此需要对车辆进行分组以执行最小化。还需要避免车辆的交叉路口穿过时间和速度的估计的重复和/或更新。即使当接近交叉路口的道路处的情况改变时，分组的车辆也允许仅确定各个车辆的交叉路口穿过时间和速度一次。

一些实施方式基于这样的认识：诸如路边单元(RSU)的边缘装置是可行控制点以划分交叉路口的道路。为此，一些实施方式将接近控制点的道路划分为定序区域和控制区域。可通过各种方法来执行划分。例如，基于车辆的状态、道路条件、道路几何来划分道路。控制区域与交叉路口相邻，定序区域与控制区域相邻。各个区域包括车辆朝着控制点(例如，交叉路口或公路交汇点)移动的多个道路区段。对于各个道路，控制区域是交叉路口的起点与定序区域的终点之间的道路区段。一些实施方式在定序区域中确定车辆的交叉路口穿过时间和速度。这样，当车辆处于控制区域中时，其交叉路口穿过时间和速度对于它们是已知的，并且可用于利用交叉路口穿过速度在交叉路口穿过时间计算结束控制区域中的运动的车辆在控制区域中的最优轨迹。因此，控制区域中的车辆的交叉路口穿过时间和速度被固定，不更新。

考虑控制区域中的车辆的交叉路口穿过时间和速度，在定序区域中最优地确定车辆的交叉路口穿过时间和速度。一些实施方式通过使车辆的加权总行驶时间或加权最大行驶时间最小化来执行这种优化。在一些实现方式中，为了在定序区域中确定车辆的交叉路口穿过时间和速度，在控制区域中的车辆的交叉路口穿过时间和速度固定的同时，使车辆在定序区域和控制区域中的加权总行驶时间或加权最大行驶时间最小化。

一些实施方式基于需要确定定序区域和控制区域的长度的认识。对于不同的道路，定序区域和控制区域的长度可不同。定序区域和控制区域长度可利用上界和下界自适应。控制区域长度的上界是两个相邻交叉路口之间的距离。定序区域长度的上界是没有控制区域长度的两个相邻交叉路口之间的距离。车辆使用最大加速速度从控制区域进入速度加速到最大速度所需的最大距离以及车辆使用最大减速速度从控制区域进入速度停止所需的距离提供了控制区域长度的下界。因此，控制区域长度必须足够长，使得车辆可从其控制区域进入速度达到任何速度。定序区域必须足够长，使得车辆可向边缘装置(例如，位于交叉路口处的路边单元(RSU))发送其状态。RSU可求解混合整数线性问题(MILP)以确定交叉路口穿过时间和速度。RSU向车辆发送所确定的交叉路口穿过时间和速度。车辆基于所发送的交叉路口穿过时间和速度来确定其控制区域的最优运动轨迹。

一些实施方式基于互连交叉路口处的这种交通控制问题的复杂性的认识。例如，一些实施方式所解决的问题之一是为互连交叉路口处的实时交通控制配置的控制***的布置。例如，一些实施方式基于这样的认识：对于最优地控制通过交叉路口和/或公路交汇点，云控制是不切实际的。由于多跳通信延迟，云控制可能无法满足安全要求的实时约束。另外，云没有车辆、行人和道路条件的即时信息以进行最优决策。另一方面，车辆车载控制可能没有足够的信息来进行最优决策，例如，车辆的车载控制没有关于可见范围之外的对象移动的信息并且无法从通信范围之外的车辆接收信息。另外，由于诸如车辆环境中的IEEE短距离通信/无线接入(DSRC/WAVE)和3GPP蜂窝车到万物(C-V2X)的异构车辆通信技术的存在，车载控制也可具有通信限制，例如，配备有IEEE DSRC/WAVE无线电的车辆无法与配备有3GPP C-V2X无线电的车辆通信。

为此，一些实施方式基于这样的认识：由于其独特特征，例如与车辆的直接通信能力、道路条件知识以及经由相机和传感器的环境视图，诸如路边单元(RSU)的边缘装置是对穿过交叉路口或公路交汇点的实时控制进行最优决策的可行控制点。另外，诸如交叉路口或公路交汇点的控制点处的边缘装置可经由实时协作和信息共享进行联合控制决策。为此，一些实施方式利用边缘装置来实现实时边缘控制。

通过使用有效通信数据和传感器数据运行控制方法来控制在先车辆移动性。车辆环境是高度动态的环境。除了车辆动态性之外，还有不可预测的环境动态性，例如由于诸如行人和动物的对象的随机移动而引起的紧急情况、由树木和基础设施导致的突发事件。因此，控制方法需要快速适应整个环境动态性。换言之，控制方法必须足够快以反映车辆环境的动态性。控制方法的运行时取决于所涉及的车辆数量、控制技术的复杂性、控制装置的资源等。控制方法包括在计算时间内计算交叉路口穿过时间和速度以确定交叉路口穿过时间和速度。为了保证安全，计算时间需要低于阈值。此外，例如DSRC/WAVE RSU和C-V2X eNodeB的基础设施边缘装置(以下称为IoV-Edge)用于控制车辆交通。IoV-Edge配备有适当的控制技术、计算资源和通信接口。对于IoV-Edge，动态地更新其控制技术和计算资源是不切实际的。然而，调节所涉及的车辆数量以减少控制技术的运行时是可行的。

因此，一个实施方式公开了一种用于控制道路的互连交叉路口处的交通的交通控制***，该交通控制***包括：接收器，其被配置为接收指示接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开交叉路口的车辆的方向的交通数据；处理器，其被配置为通过使车辆中的各个车辆用于穿过交叉路口的的总行驶时间或车辆中的各个车辆用于穿过交叉路口的最大行驶时间之一最小化来确定接近交叉路口的车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，基于对应车辆的方向和下一交叉路口处的交通来对接近交叉路口的车辆中的各个车辆在总行驶时间或最大行驶时间之一中的贡献进行加权，使得最小化针对接近交叉路口的车辆中的至少两个不同的车辆使用不同的权重；以及发送器，其被配置为向离开交叉路口的车辆发送交叉路口穿过时间和速度以用于控制互连交叉路口处的交通。

另一实施方式公开了一种用于控制道路的互连交叉路口的交通的方法，其中，该方法使用联接到接收器的处理器，该接收器被配置为接收指示接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开交叉路口的车辆的方向的交通数据，其中，该处理器与所存储的实现该方法的指令联接，其中，这些指令在由处理器执行时执行方法的步骤，所述方法包括：通过使车辆中的各个车辆用于穿过交叉路口的总行驶时间或车辆中的各个车辆用于穿过交叉路口的最大行驶时间之一最小化来确定接近交叉路口的车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，基于对应车辆的方向和下一交叉路口处的交通来对接近交叉路口的车辆中的各个车辆在总行驶时间或最大行驶时间中的贡献进行加权，使得最小化针对接近交叉路口的车辆中的至少两个不同的车辆使用不同的权重；以及经由联接到处理器的发送器向离开交叉路口的车辆发送交叉路口穿过时间和速度以用于控制互连交叉路口处的交通。

另一实施方式公开了一种具体实现有程序的非暂时性计算机可读存储介质，该程序可由处理器执行以用于执行一种方法。该方法包括：通过基于指示接近交叉路口的车辆的状态和离开交叉路口的车辆的方向的交通数据使穿过交叉路口的车辆中的各个车辆的总行驶时间或车辆中的各个车辆的最大行驶时间之一最小化来确定接近道路的互连交叉路口中的交叉路口的车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，基于对应车辆的方向和下一交叉路口处的交通来对各个车辆在总行驶时间或最大行驶时间中的贡献进行加权，使得最小化针对接近交叉路口的车辆中的至少两个不同的车辆使用不同的权重；以及经由联接到处理器的发送器向离开交叉路口的车辆发送交叉路口穿过时间和速度以用于控制互连交叉路口处的交通。

当前公开的实施方式将参照附图进一步说明。所示的附图未必按比例，而是重点通常放在示出当前公开的实施方式的原理。

附图说明

[图1]图1示出例示了根据一些实施方式的道路的互连交叉路口处的交通问题的交通场景。

[图2]图2示出根据一些实施方式的用于控制道路的互连交叉路口处的交通的方法的步骤。

[图3]图3示出例示了根据一些实施方式的道路交叉路口附近的区域划分的示意图。

[图4]图4示出例示了根据一些实施方式的道路交叉路口的定序区域的长度和控制区域的长度的示意图。

[图5]图5示出根据一些实施方式的接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态以及离开交叉路口的车辆的方向的信息的示例性表示。

[图6]图6示出根据一些实施方式的离开交叉路口的车辆的交叉路口穿过时间和速度的示例性表示。

[图7]图7示出根据一些实施方式的IoV-Edge与穿过交叉路口的车辆之间的信息交换的示例性表示。

[图8]图8示出描绘了根据一些实施方式的基于车辆的方向来确定车辆的权重以用于使车辆的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化的示例性示意图。

[图9]图9示出根据一些实施方式的基于车辆的交叉路口穿过时间和速度来控制道路的互连交叉路口处的交通的示例性示意图。

[图10]图10示出根据一些实施方式的用于控制互连交叉路口处的交通的控制***的框图。

[图11A]图11A示出根据一些实施方式的包括与控制***通信的控制器的车辆的示意图。

[图11B]图11B示出根据一些实施方式的用于控制车辆移动性的车辆的一组控制单元之间的交互的示意图。

[图11C]图11C示出根据一些实施方式的用于确定车辆的最优轨迹的示意图。

[图12]图12示出描绘了根据一些实施方式的相对于交叉路口穿过速度的最大行驶时间与相对于进入控制区域的车辆的初始速度的最大行驶时间的比较的图形表示。

[图13]图13示出描绘了根据一些实施方式的加权参数在控制互连交叉路口处的交通中的影响的图形表示。

[图14]图14示出描绘了根据一些实施方式的邻近交叉路口在控制互连交叉路口处的交通中的影响的图形表示。

具体实施方式

在以下描述中，为了说明，阐述了众多具体细节以便提供本公开的彻底理解。然而，对于本领域技术人员而言将显而易见的是，本公开可在没有这些具体细节的情况下实践。在其它情况下，设备和方法仅以框图形式示出，以避免模糊本公开。

如本说明书和权利要求中使用的，术语“例如”和“诸如”以及动词“包括”、“具有”、“包含”及其其它动词形式在结合一个或更多个组件或其它项目的列表使用时各自应被解释为开放式，意味着列表不应被视为排除其它附加组件或项目。术语“基于”意指至少部分地基于。此外，将理解，本文所采用的措辞和术语是为了描述目的，不应被视为限制。此描述内利用的任何标题仅是为了方便，不具有法律或限制作用。

图1示出例示了根据一些实施方式的道路的互连交叉路口处的问题的交通场景100。互连交叉路口包括物理互连的交叉路口和通信互连的互连。物理互连的交叉路口是车辆从一个交叉路口行驶到另一交叉路口的交叉路口。通信互连的互连是经由通信信道从一个交叉路口到另一交叉路口共享交通信息的交叉路口。

交通场景100示出彼此互连的交叉路口102和交叉路口104，也称为道路106-116的互连交叉路口，其中车辆126-146存在于互连交叉路口的道路106-116上。车辆(例如，车辆126-146)可以是自主、半自主或手动操作的车辆。车辆126-146的一些示例包括诸如摩托车的两轮车、诸如汽车的四轮车或者诸如卡车等的多于四轮车。

进一步示出路边单元(RSU)122和RSU 124、核心网络120和云网络118以在道路106-116上的一组车辆126-146内建立车联网(IoV)环境。

在一些实施方式中，交通场景100对应于城区，其中道路106-116形成大量的交叉路口，例如交叉路口102和104。在城区中，交叉路口102和104处的交通条件确定交通流，因为交通拥堵通常开始于交叉路口(例如交叉路口104)并向道路(例如，106-116)传播。交叉路口102和104处的交通条件是相互依赖的，使得一个交叉路口(即，交叉路口104)处的变化向诸如交叉路口102(也称为邻近交叉路口102)的其它交叉路口传播。

一些实施方式基于这样的认识：为了在IoV环境中的不同车辆(例如，一组车辆126-146)之间建立通信，云网络118与道路114上的车辆126之间的通信需要通过RSU 124和核心网络120以建立多跳通信的方式传播。在IoV环境中，使用基于云的网络(即，云网络118)来控制车辆126-146的车辆移动性。然而，在这种情况下获得多跳通信长时延，这导致使用云网络118的基于云的车辆控制方法的实时控制和服务不切实际。更具体地，云网络118与车辆126之间的多跳通信导致长延迟，这在实时场景中可能不可行。

另外，车辆(例如，车辆146)的车载控制装置无法获得关于其可见范围之外的邻近车辆(例如车辆142)、行人和环境条件的信息。例如，行驶在道路114上的车辆146打算在车辆144(尺寸大于车辆142)通过交叉路口102之后通过交叉路口102，并且车辆142(小型车辆)也正在移动到交叉路口102中。在这种场景中，车辆142的可见性被车辆144遮挡，如图1所示。如果车辆142和车辆146之间的通信链路受到影响或者如果车辆142和车辆146使用不同的通信协议，则车辆144阻止了车辆142被车辆146注意到。结果，车辆142和车辆146可能碰撞。

一些实施方式基于这样的认识：利用不同的通信技术来支持车辆通信。例如，用于车辆网络的车辆环境IEEE专用短距离通信/无线接入(DSRC/WAVE)标准系列、3GPP蜂窝车对万物(C-V2X)等。然而，由于成本高的原因，车辆(例如，车辆126-146)安装超过一种短距离通信技术是不切实际的，这导致彼此通信的车辆之间的兼容问题。因此，配备有IEEE DSRC/WAVE的车辆无法与配备有3GPP C-V2X的车辆通信，反之亦然。因此，由于车辆移动性控制决策基于交通场景100的不完整信息，所以车载控制装置的车辆移动性控制决策的准确性受到严重影响。

一些实施方式基于这样的认识：用于控制车辆交通的IoV-Edge装置(例如，RSU122和RSU 124)在实时车辆移动性控制方面优于使用云网络和车载装置。例如，安装在交叉路口或公路交汇点处的IoV-Edge装置与接近交叉路口或交汇点的车辆(例如，车辆126-146)直接通信，配备有多种通信技术的IoV-Edge装置可与所有车辆通信，IoV-Edge装置能够经由鲁棒的高速通信链路实现关于车辆状态和环境视图的实时协作，IoV-Edge装置是固定的，这使得它们能够在IoV-Edge装置和车辆之间提供可靠的通信以及收集具有更高质量的环境数据，并且IoV-Edge装置能够连续地监测车辆交通和环境以进行准确决策。因此，IoV-Edge装置适合用于最优车辆移动性控制决策。

IoV-Edge装置基于控制点来实现以运行进行控制决策的控制技术并在互连交叉路口处提供车辆交通控制。因此，为了执行实时车辆移动性控制，控制点的选择是关键。然而，由于多跳通信延迟，通过云网络118控制车辆(例如，车辆126-146)的车辆移动性无法满足实时车辆移动性控制。另外，云没有车辆126-146、行人和道路(例如，道路106-116)条件的即时信息(即，实时信息)以进行最优决策。车载控制没有全面的信息来进行最优车辆移动性控制决策。另外，由于诸如IEEE DSRC/WAVE和3GPP C-V2X的异构车辆通信技术的存在，车载控制也可有通信限制。由于其直接通信能力、道路条件知识、环境视图和实时协作能力，诸如RSU 122和RSU 124的边缘装置是对实时车辆控制进行最优决策的可行点。

如图1所示，交叉路口102处的交通由RSU 124控制，交叉路口104处的交通由RSU122控制。在车辆146穿过交叉路口102并打算直奔交叉路口104的情况下，由于交叉路口104处的交通，车辆138需要停在下一交叉路口(即，交叉路口104)。当车辆138在这些互连交叉路口处频繁停车时，驾驶体验受阻并且燃料消耗增加。

一些实施方式基于这样的认识：人工智能(AI)技术用于控制交叉路口102和交叉路口104处的这种交通。例如，在具有市区交通管理***的智能城市基础设施中，可使用基于AI模型的技术来控制这些交叉路口处的交通。一些其它实施方式基于这样的认识：可基于人主体提供的输入来控制交通。然而，基于人主体的交通控制可能效率不高。人主体可能表现出潜在非理性的行为或提供主观选择，这可能难以量化、校准或证明。人主体可使用数据驱动技术来增强交通控制模型，例如用于交通控制的强化学习。然而，基于数据驱动的强化学习可能无法在突发情况或紧急情况下提供无缝交通控制。例如，由于车辆146的电池故障，车辆146可能在穿过交叉路口102时停车。这可能由于车辆146停在交叉路口102的突发事件而导致交通拥堵。因此，在诸如交叉路口104的其它邻近交叉路口处发生交通拥堵。为了控制突发交通拥堵，可能需要人介入。例如，由于RSU 124可直接看到交叉路口102，RSU124可立即向人工操作员发送警报信号以便于人介入。

因此，本发明的一些实施方式基于利用边缘装置来执行边缘计算以用于实现互连交叉路口(即，交叉路口102和交叉路口104)处的实时最优车辆控制。在本公开中，诸如RSU122和RSU 124或eNodeB的边缘装置被称为IoV-Edge。使用IoV-Edge来控制互连交叉路口处的交通的边缘计算在图2中描述。

图2示出根据一些实施方式的用于控制道路的互连交叉路口处的交通的方法200的步骤。

在一些实施方式中，IoV-Edge被放置在各个交叉路口(例如，交叉路口102和交叉路口104)附近。最初，在步骤202，IoV-Edge接收互连交叉路口处的交通数据。IoV-Edge包括一组传感器来收集交通数据。交通数据表示接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆(例如，车辆126-146)的状态和离开交叉路口的车辆的方向。车辆状态的一些示例包括(但不限于)车辆的纵向位置、速度和加速度。然后在步骤204中，IoV-Edge针对总行驶时间和最大行驶时间基于下一交叉路口的方向和交通来确定车辆的权重。IoV-Edge收集下一交叉路口的IoV-Edge所提供的下一交叉路***通。接下来，在步骤206中，IoV-Edge通过针对接近交叉路口的两个不同车辆的至少两个不同权重使用不同权重来使车辆穿过交叉路口的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化。此外，在步骤208，IoV-Edge基于最小化的总行驶时间或最大行驶时间来确定接近交叉路口的车辆的交叉路口穿过时间和速度。在步骤210，交叉路口穿过时间和速度被发送给离开交叉路口的车辆以用于控制互连交叉路口处的交通。

在各种实施方式中，IoV-Edge生成道路数据，其包括将接近交叉路口的道路划分成用于控制互连交叉路口的区段，这接下来参照图3说明。

图3示出例示了根据一些实施方式的道路交叉路口附近的区域划分的示意图。在图3中，IoV-Edge 302位于交叉路口300处，其中交叉路口300可与其它交叉路口(图3中未示出)互连。各个交叉路口可与IoV-Edge关联。

例如，市区道路环境中的互连交叉路口安装有IoV-Edge，如图3所示。在这种环境中，邻近交叉路口连接到中央IoV-Edge。如图3所示，IoV-Edge 302是其它IoV-Edge(例如IoV-Edge 304和IoV-Edge 306)的中央IoV-Edge。IoV-Edge 304和IoV-Edge 306通过有线或无线通信网络连接到IoV-Edge 302。IoV-Edge 302、IoV-Edge 304和IoV-Edge 306中的每一个对应于如图1所示的RSU 122或RSU 124。此外，各个邻近交叉路口的交通由对应邻近IoV-Edge独立地控制。

IoV-Edge 302生成道路数据，其包括将接近交叉路口300的道路308划分成区段(例如定序区域318和控制区域316)以提供车辆交通的安全且最优的控制。道路308是与北行道路(即，道路324)和南行道路(即，道路330)交叉的单向道路，其中道路308的交叉路口区域是交叉路口或交叉区域314。以类似方式，对于双车道道路324，接近IoV-Edge 302的车道被对应IoV-Edge 302划分成定序区域322和控制区域320。

此外，IoV-Edge 302计算进入定序区域318以便离开交叉路口300的车辆310的交叉路口穿过速度。在定序区域318中，IoV-Edge 302计算车辆310以最小延迟穿过交叉路口300的交叉路口穿过时间(即，最优时间)。IoV-Edge 302与邻近IoV-Edge 304和车辆(例如，提供交通数据的车辆310)通信。IoV-Edge 302和IoV-Edge 304经由通信链路326(可为有线的或无线的)通信。IoV-Edge 304告知IoV-Edge 302车辆310的到达。车辆310在进入定序区域318时经由无线通信链路330与IoV-Edge 302建立连接。然后，IoV-Edge 302收集车辆310的状态，例如车辆标识符(ID)、位置、速度、加速度等。在控制区域316中，控制车辆310的位置和速度以基于交叉路口穿过时间以交叉路口穿过速度到达交叉区域314。

此外，IoV-Edge 302经由无线通信链路330将交叉路口穿过时间和速度发送至车辆310。车辆310基于交叉路口穿过时间和速度来确定控制区域316中要应用的最优运动轨迹。最优运动轨迹被发送至邻近车辆(例如，车辆312)和IoV-Edge 302。车辆312基于车辆310的最优运动轨迹来确定对应运动轨迹。在另选实施方式中，IoV-Edge 302基于最优到达时间、车辆位置、车辆速度、车辆加速度、限速、加速度极限、车头间距约束或道路地图中的至少一个来确定车辆310在控制区域316中的运动轨迹。该运动轨迹被确定为在不同时刻的车辆位置、车辆速度和车辆加速度的值，例如进入控制区域316的时间、进入交叉区域314的时间和离开交叉区域314的时间。此外，IoV-Edge 302基于所确定的运动轨迹来控制车辆移动性。

车辆310穿过交叉路口300的交叉路口穿过时间和速度防止车辆310在穿过交叉路口300时停车，因此改进驾驶舒适度并使燃料消耗最小化。这还允许车辆310安全地穿过交叉区域314而不会碰撞。当车辆310离开交叉区域314时，IoV-Edge 302向车辆310提供下一交叉路口的信息。IoV-Edge 302还经由通信链路328(有线或无线)向IoV-Edge 306发送车辆310的信息。该信息向IoV-Edge 306提供关于车辆310到达的细节。IoV-Edge 302和306还经由无线通信链路330与车辆310通信。这允许车辆310向IoV-Edge 302和306提供信息。通信链路330的示例包括DSRC链路、C-V2X链路等。因此，中央IoV-Edge 302与车辆(例如，车辆310)和邻近IoV-Edge(例如，IoV-Edge 304和306)二者通信以进行最优控制决策。

此外，为了以高效的方式提供控制决策，IoV-Edge 302确定各个区域(即，控制区域316和定序区域318)的起点。IoV-Edge 302确定各个区域的长度，这进一步参照图4描述。

图4示出例示了根据一些实施方式的道路交叉路口300的定序区域318的长度和控制区域316的长度的示意图。

在例示性示例场景中，当具有ID i的车辆310在从定序区域318的起点到交叉区域314的距离x_s处进入定序区域318时，车辆310向IoV-Edge 302发送心跳消息。心跳消息包含车辆(即，车辆310)的状态，这在图5中进一步描述。在从车辆310接收到心跳消息时，IoV-Edge 302向车辆310发送通告消息。通告消息提供关于控制区域316和交叉区域314的起点的信息以及交叉区域314的长度x_int。距离x_s 404用于定序区域318的长度，这是IoV-Edge302的计算速度的函数。然后，车辆310以速度v_i(x)到达定序区域318中的位置x。IoV-Edge302计算车辆310进入交叉路口300的速度(即，v_int，i)和车辆310离开大小x_int的交叉区域314的时间t_out，i。当车辆310处于位置x_s′时，IoV-Edge 302向车辆310发送调度消息。调度消息包括v_int，i和时间t_out，i，这在图6中进一步描述。当车辆310从位置x_s′行驶到位置x_c时，确定控制区域316中要应用的最优运动轨迹。

两个消息(即，通告消息和调度消息)分别具有数据大小

和

比特。这些消息在车辆310进入长度x_c的控制区域316之前被发送至车辆310。对于大小K比特的消息，无线传输时间由下式给出：

其中，R_i(x)是IoV-Edge 302和车辆310之间的下行链路的数据速率，并且被定义为

其中，

是车辆310与IoV-Edge 302之间的信道增益，其中x是车辆310和IoV-Edge 302之间的距离，

β₁是路径损耗常数，β₂是路径损耗指数，

P_tx是IoV-Edge 302的传输功率，

B是信道的带宽，

N₀是噪声功率谱密度。

IoV-Edge 302在定序区域318处花费计算时间t_s进行边缘计算。通告消息的传输时间和计算时间t_s满足

换言之，通告消息的传输时间和计算时间t_s之和需要小于从位置x_s到位置x_s′的车辆行驶时间。

当车辆310从IoV-Edge 302接收到调度消息时，车辆310确定控制区域316中要应用的最优运动轨迹。车辆310花费计算时间t_c来计算最优运动轨迹。调度消息的传输时间和计算时间t_c满足

当车辆310进入控制区域316时，控制车辆310的速度以IoV-Edge 302所确定的交叉路口穿过时间和速度到达交叉区域314。车辆(例如，车辆310和312)根据其动力学模型来调节其速度。

因此，有必要确定距离变量x_s 404、x_s′ 402和x_c 400的值，使得满足(3)和(4)中的约束。

为此，控制区域大小必须足够长，使得车辆i 310可从其控制区域进入速度v_i(x_c)达到任何速度。因此，车辆i的最小控制区域长度可被确定为

第一项

是车辆310使用最大加速度a_max从速度v_i(x_c)加速到最大速度所需的距离，而第二项

是车辆310使用最大减速度a_min从速度v_i(x_c)停止所需的距离。该结果提供车辆310的控制区域长度的下界。对于所有车辆，IoV-Edge 302可确定x_c使得

一旦控制区域长度x_c确定，就确定x_s和x_s’使得x_s’-x_c足够长以便(4)为真。事实上，如果对于以最大速度行驶的车辆(4)为真，则对于所有车辆(4)为真。对于最大速度车辆，(4)变为

因此，x_s’由下式给出

x_s′＝x_c+v_max(D_i(x_s′)+t_c) (6)

一旦x_s’确定，就需要选择x_s，使得x_s-x_s’足够长以便(3)为真。类似地，如果对于以最大速度行驶的车辆(3)为真，则其对于所有车辆为真。对于最大速度车辆，(3)变为

因此，x_s由下式给出

x_s＝x_s′+v_max(D_i(x_s)+t_s) (7)

最后，定序区域长度必须大于或等于x_s-x_c。

各个车辆(例如，车辆310)优化在交叉路口穿过时间以交叉路口穿过速度到达交叉区域314的运动轨迹。车辆310确定控制区域316的加速度a_i和速度v_i。加速度被最小化并且车辆310被控制以所确定的交叉路口穿过速度到达交叉区域314。在轨迹优化问题中，应用离散时间***，其中T_s为采样周期。车辆310可优化速度v＝[v_i(t₀),...,v_i(t_n),...,v_i(t_N)]和加速度a＝[a_i(t₀),....,a_i(t_n),....,a_i(t_N-1)]，其中t_n＝nT_s，

换言之，车辆通过求解以下二次规划(QP)问题来确定最优速度和对应加速度：

条件为

其中q是加速权重的常数，x_i-1(t_n)是从车辆i-1所发送的状态更新消息获得的前车i-1在时间t_n的位置，d_h是避免前向碰撞的车头安全驾驶距离，v_0,i是车辆i进入控制区域的速度，车辆i计算靠近控制区域时的运动轨迹，因此，车辆i可预测其进入控制区域的速度或者控制其进入控制区域的速度，参考速度v_int,i可以是满***通策略和交通条件的任何速度。通过使(8)中的目标函数的第一项最小化，车辆i将调节其速度尽可能接近参考速度v_int,i。通过使(8)中的目标函数的第二项最小化，车辆i可减少加速度的使用并平稳移动性。因此，驾驶舒适度可改进并且燃料消耗可减少。

条件(9)是安全车头距离约束，条件(10)示出速度约束，使得车辆i必须遵循交通规则，条件(11)是用于驾驶舒适度和燃料减少的加速度约束，条件(12)是位置约束，使得运动轨迹从车辆i进入控制区域开始直至车辆i进入交叉区域，条件(13)是速度约束，使得车辆i以速度v_0,i进入控制区域并且以参考速度v_int,i进入交叉区域，条件(14)是指示速度和加速度相关的速度和加速度关系约束。

一旦速度确定，就可使用车辆动力学方程来计算车辆i的位置：

QP问题(8)-(14)和动力学方程(15)给出车辆310的运动轨迹为(x_i(t_n),v_i(t_n),a_i(t_n))，

图5示出根据一些实施方式的接近交叉路口的车辆的状态和车辆的方向的信息的示例性表示500。

在一些实施方式中，当车辆310进入定序区域(例如，定序区域318)时，诸如IoV-Edge 302(示出于图3)的IoV-Edge接收车辆状态信息以控制互连交叉路口(例如交叉路口300)处的交通。通过心跳消息来接收车辆状态信息，其中车辆状态信息包括车辆信息502、位置数据504、纵向位置数据506、速度数据508、加速度数据510、方向信息512和交叉路口意图513。车辆信息502包括车辆标识符(ID)。位置数据504包括车辆310的当前位置。纵向位置数据506包括车辆310的纵向位置。车辆310的速度和加速度分别由速度数据508和加速度数据510提供。纵向位置506和速度数据508用于纵向动态性以用于控制车辆310。交叉路口意图513指示车辆310计划如何穿过交叉路口，例如直行。方向信息512对应于到来交通方向d，其可以是四个方向之一，即，d∈{n,e,w,s}指北、东、西和南。从北、东、西和南方向接近交叉路口的一组车辆分别由I_n、I_e、I_w和I_s定义。各个车辆由i∈I＝I_n∪I_e∪I_w∪I_s索引。返回参照图3，例如，如果车辆310从南向北移动，则车辆310的移动方向由d(i)＝s表示。IoV-Edge302使用车辆状态信息和方向信息来计算车辆310的交叉路口穿过时间和速度。

此外，交叉路口穿过时间和速度被发送至车辆310，其接下来示出于图6中。

图6示出根据一个实施方式的离开交叉路口的车辆310的交叉路口穿过时间和速度的示例性表示600。

交叉路口穿过时间和速度通过调度消息来发送，其包括车辆信息502、交叉路口大小602、交通方向604、交叉路口开始位置606、交叉路口离开时间608、交叉路口穿过时间610和交叉路口穿过速度612。交叉路口大小602对应于交叉区域314的大小x_int，如图4中描述的。交通方向604包括车辆310的方向上的交通信息。交叉路口开始位置606是交叉路口开始的位置。交叉路口离开时间608是离开交叉路口的时间。交叉路口穿过时间610是车辆穿过交叉路口的时间，交叉路口穿过速度612是与安全要求、交通规则和交通条件的限速规则对应的推荐速度。调度消息还包括关于前车的信息。

返回参照图3，各个IoV-Edge(例如，IoV-Edge 302)使用基于区域的通信协议来与区域316和318中的各个车辆(例如，车辆310和车辆312)以及邻近IoV-Edge 304和306通信。基于区域的通信协议支持分别经由通告消息、心跳消息和调度消息向车辆发送定序区域的信息、发送到达定序区域的车辆状态以及发送交叉路口穿过时间和离开交叉路口的速度。基于区域的通信协议还支持向车辆发送关于前车的信息、向下一车辆和IoV-Edge 302发送车辆运动轨迹、向下一交叉路口发送交叉路口的交通数据以及向车辆发送下一交叉路口的区域信息。IoV-Edge还与车辆交换信息，这在图7中进一步描述。

图7示出根据一些实施方式的IoV-Edge和穿过交叉路口的车辆之间的信息交换的示例性表示700。IoV-Edge包括IoV-Edge 302、IoV-Edge 304和IoV-Edge 306，如图3中描述的。车辆包括图3和图4中描述的车辆310和车辆312。在例示性示例场景中，车辆310开始接近交叉路口300。在步骤702，IoV-Edge 304向车辆310发送下一区域信息。下一区域信息包括由IoV-Edge 302确定的交叉路口300的定序区域的开始位置。在704，IoV-Edge 304向IoV-Edge 302发送交通数据和关于车辆310到达的信息。当车辆310进入定序区域318时，车辆310在步骤706向IoV-Edge 302发送心跳消息。心跳消息包括车辆310的状态信息，例如车辆310的ID、位置、速度和加速度(如图5中描述的)。在步骤708，IoV-Edge 302在接收到心跳消息时向车辆310发送通告消息。通告消息包括控制区域316的开始位置和交叉区域314的开始位置的信息以及交叉区域314的长度。

在步骤710，IoV-Edge 302执行边缘计算以确定穿过交叉路口300的车辆310的交叉路口穿过时间和速度。在步骤712，IoV-Edge 302经由调度消息将交叉路口穿过时间和速度的信息连同前车的信息一起发送至车辆310。在车辆310进入控制区域316之前发送调度消息。

在步骤714，车辆310确定控制区域316中要应用的最优运动轨迹，使得车辆310以交叉路口穿过时间和速度离开交叉路口300。车辆310基于最优运动轨迹进入控制区域316。在步骤716，车辆310向IoV-Edge 302发送包含最优运动轨迹的状态更新消息。IoV-Edge302还向车辆310的邻近车辆(例如，车辆312)发送状态更新消息以用于轨迹规划。当车辆312要进入控制区域316时，IoV-Edge 302将车辆312的状态更新消息包括在调度消息中以发送至车辆312。IoV-Edge 302还可使用状态更新消息来计算车辆310的全局轨迹。这样，避免了车辆碰撞。另选地或另外地，车辆310可向车辆312发送状态更新消息以用于轨迹规划。车辆310基于交叉路口穿过时间和速度离开交叉区域314。

在步骤718，IoV-Edge 302向车辆310发送下一交叉路口的下一区域信息。在步骤720，IoV-Edge 302向IoV-Edge 306发送交通数据和接近下一交叉路口的车辆310的信息。交通数据还被发送至IoV-Edge 304。这样，控制并协调车辆移动性以允许控制车辆(例如，车辆310和312)通过互连交叉路口以改善交通。

在一些实施方式中，IoV-Edge(例如，IoV-Edge 302)基于反映邻近交叉路口处的干扰交通的车辆的方向权重来执行穿过交叉路口的调整。调整过程的目标是使加权(总或最大)行驶时间最小化。因此，权重可动态自适应，这使得交通控制能够适应紧急或突发场景。最小化过程的权重的确定在图8中进一步描述。

图8示出描绘根据一些实施方式的基于车辆方向来确定车辆权重以用于使车辆的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化的示例性示意图。在图8中，IoV-Edge 812划分连接到交叉路口800的道路810，其中道路810被划分成控制区域806和定序区域808。在定序区域808中，车辆802和车辆804正朝着交叉路口800接近。IoV-Edge 812对应于IoV-Edge 302，车辆802对应于车辆310，车辆804对应于车辆312，如图3和图4中所述。对于各个车辆(即，车辆802和804)，由IoV-Edge 812确定权重。车辆802和车辆804中的每一个的权重基于下一交叉路口(例如，交叉路口814)处的交通(例如，朝着车辆802(或车辆804)离开交叉路口800的方向)。

在例示性示例场景中，由于交叉路口814处的一组车辆818-826而存在交通拥堵，如图8所示。因此，在一些实施方式中，穿过交叉路口800的车辆802的权重基于交叉路口814处的交通来确定。下一交叉路口814处的交通由与车辆802的方向交叉的车辆运动形成。邻近IoV-Edge(例如，IoV-Edge 816)与IoV-Edge 812共享交通信息。交通信息包括邻近交叉路口814处的车辆数量和车辆行驶方向。

IoV-Edge 812确定接近交叉路口800的具有ID i的车辆802在方向d(i)上的加权行驶时间以用于估计车辆802的交叉路口穿过时间和速度。车辆802的行驶时间的方向权重基于下式确定：

其中d(i)^⊥是相对于方向d(i)的正交方向，

N是下一交叉路口处的所有车道上的车辆总数，

是下一交叉路口处

方向上的车道上的车辆数量，

W_i是反映车辆特征的物理权重系数。

如果在邻近交叉路口处更多车辆在d(i)^⊥方向上行驶，则

减小。IoV-Edge 812趋向于延迟具有小w_d(i)的车辆的离开时间。如果在d_i方向上行驶的车辆具有小w_d(i)，则在下一交叉路口处更多车辆在

方向上行驶。因此，车辆延迟到达下一交叉路口以使得邻近交叉路口可优先服务于

方向上的其它车辆。通过这样做，互连交叉路口的交通流可改善。

使用车辆812的方向权重w_d(i)，对行驶时间进行加权。例如，对于车辆i，如果定序区域进入时间为t_s，i并且交叉路口离开时间为t_out，i，则加权行驶时间为w_d(i)(t_out，i-t_s，i)。

以类似方式，还确定车辆820的权重。基于所确定的权重

对车辆的总行驶时间或最大行驶时间进行加权。通过求解混合整数线性问题(MILP)来使加权行驶时间最小化。IoV-Edge 812如下求解MILP：

条件为

其中I是一组车辆，t_out是由t_out,i，

组成的向量，I_d是同一车道上在方向d上行驶的一组车辆，B_i,i’∈{0,1}，B是B_i,i’的向量，

i≠i’。B_i,i’＝0意指车辆i被调度在车辆i’之前穿过交叉路口，B_i,i’＝i意指车辆i被调度在车辆i’之后穿过交叉路口。约束(18)示出车辆i从进入定序区域到离开交叉路口不得违反限速规则，即，其行驶时间具有下界t_m,i。例如，(x_s+x_int)/v_max是行驶时间下界。在约束(19)中，应用车头时间t_h以保证同一车道上的两个相邻车辆之间的安全时间间隙。约束(20)和(21)保证一次仅一个车辆可通过交叉路口。具体地，任两个车辆i和i’的离开时间的差异需要大于前车在交叉路口中的行驶时间。在(20)和(21)中，M是大M(big-M)方法中使用的任意大常数。

对于加权最大行驶时间目标函数，MILP问题被表述为

车辆的物理权重系数W_i可动态地适应。此外，一个车辆的权重系数不同于另一车辆的权重系数。例如，车辆802是摩托车，车辆820是卡车。卡车的权重系数将不同于摩托车的权重系数。IoV-Edge 812可指派卡车的权重系数，使得卡车的方向权重

小于摩托车。在这种情况下，IoV-Edge 812延迟具有小方向权重的卡车的离开时间。具有较高方向权重的摩托车优先于卡车穿过交叉路口800。在穿过交叉路口800之后不久到达卡车的目的地时，基于目的地来平衡权重系数。平衡的权重系数的信息用于确定卡车穿过交叉路口800的交叉路口穿过时间和速度。卡车基于交叉路口穿过时间和速度来规划穿过交叉路口800的运动轨迹。规划的运动轨迹被更新到摩托车。

在诸如救护车在d(i)^⊥方向上穿过交叉路口814的紧急情况下，IoV-Edge 816向IoV-Edge 812告知紧急情况。IoV-Edge 812基于紧急交通执行权重调节，使得在方向d(i)上行驶的车辆802和804的方向权重具有小权重

车辆802和804被延迟到达下一交叉路口814，以使得邻近交叉路口814可优先服务救护车。这改善了互连交叉路口的交通流。当邻近交叉路口814被干扰车辆(即，具有小

的车辆)拥堵时，IoV-Edge 812通过使车辆延迟到达下一交叉路口814来即刻减少到来交通。在邻近交叉路口814具有干扰较少的车辆(即，具有大

的车辆)时，IoV-Edge 812调度车辆没有延迟地到达下一交叉路口814。因此，方向权重本质是动态的，不同的车辆将具有不同的权重。

图9示出根据一些实施方式的基于车辆的交叉路口穿过时间和速度来控制道路的互连交叉路口处的交通的示例性示意图。

如图9所示，存在多个互连交叉路口900、902a、902b、904a和904b。分别由西、中央和东表示的三个交叉路口904a、900和904b平行互连。交叉路口900、902a、902b、904a和904b处的交通分别由IoV-Edge 906、908、910、912和914控制。在例示性示例场景中，与交叉路口904a和904b处东西方向上的交通相比，交叉路口902a和902b处南北方向上的交通高度拥堵。交叉路口900的IoV-Edge 906控制穿过交叉路口900并朝着交叉路口902a的南北方向行驶的车辆(例如，车辆914)的延迟。为了提供高效的控制决策，IoV-Edge 906控制车辆914，使得车辆914在穿过交叉路口900的同时减慢其速度。IoV-Edge 906可使车辆914的方向权重最小化以确定车辆914的最小化的加权行驶时间。然后，IoV-Edge 906在车辆914估计最优运动轨迹的基础上基于最小化的加权行驶时间来计算车辆914穿过交叉路口900的交叉路口穿过时间和速度。通过这样做，互连交叉路口的交通流改善，如在图3的描述中所描述的。

图10示出根据一些实施方式的用于控制互连交叉路口处的交通的控制***1000的框图。控制***1000被布置在诸如道路的交汇和/或交叉路口的控制点附近的IoV-Edge处。这种布置需要由一组传感器组成的边缘装置(即，IoV-Edge 302)或者操作上连接到一组传感器以收集交叉路口区域中的交通信息并在进入控制区域以穿过交叉路口之前向车辆发送交叉路口穿过时间和速度。

控制***1000包括将控制***1000与其它***和装置连接的多个接口。例如，控制***1000包括适于将控制***1000通过总线1004连接到网络1006的网络接口控制器(NIC)1002，网络1006将控制***1000与一个或更多个装置1008连接。这些装置的示例包括(但不限于)车辆、交通灯和交通传感器。此外，控制***1000包括发送器接口1010，其被配置为使用发送器1012和被配置为发送命令的装置1008来命令车辆基于与处理器1014所确定的交叉路口穿过时间和速度对应的轨迹来移动。通过网络1006，控制***1000使用连接到接收器1030的接收器接口1028来接收交通数据1032，***1000可接收交叉路口区域中的交通信息以及邻近交叉路口中的交通信息。交通数据包括接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态信息(例如，加速度、位置、速度)以及离开交叉路口的车辆方向。另外地或另选地，控制***1000包括控制接口1034，其被配置为向一个或更多个装置1008发送命令以改变其相应状态，例如加速度、速度等。控制接口1034可使用发送器1012来发送命令和/或任何其它通信手段。

在一些实现方式中，***1000内的人机接口(HMI)1040将控制***1000连接到键盘1036和指点装置1038，其中，指点装置1038可包括鼠标、轨迹球、触摸板、操纵杆、指点杆、手写笔或触摸屏等。控制***1000还可通过总线1004链接到显示接口，显示接口适于将控制***1000连接到诸如计算机监视器、相机、电视、投影仪或移动装置等的显示装置。控制***1000还可连接到应用接口，该应用接口适于将控制***1000连接到用于执行各种配电任务的一个或更多个设备。

控制***1000包括被配置为执行所存储的指令的处理器1014以及存储可由处理器1014执行的指令的存储器1016。处理器1014可以是单核处理器、多核处理器、计算集群或任何数量的其它配置。存储器1016可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪存或任何其它合适的存储器***。处理器1014通过总线1004连接到一个或更多个输入和输出装置。这些指令实现用于互连交叉路口处的车辆交通的自适应控制的方法。

为此，***1000包括交通配置1018。例如，交通配置1018包括道路的交叉路口区域的结构。在一些实施方式中，交叉路口区域的结构包括定序区域和控制区域。各个区域包括车辆正朝着交叉路口移动的多个道路区段的信息。这样，交通配置1018允许控制***1000控制不同区域(例如，区域316、318、329、322、806和808)中的车辆(例如，车辆310、312、802、804和914)。

控制***1000包括权重确定模块1020，其被配置为在交叉路口的定序区域内行驶的同时确定接近交叉路口的车辆的行驶时间的权重，如图8中所描述的。权重确定模块1020还被配置为使车辆的加权行驶时间最小化。在一个示例实施方式中，权重确定模块1020求解最小化过程的MILP。在最小化之后，最小化的加权行驶时间被提供给穿过时间和速度确定模块1022。穿过时间和速度确定模块1022基于最小化的值来确定车辆的交叉路口穿过时间和速度。

控制***1000包括轨迹规划器和***1024，其被配置为确定在定序区域和控制区域内行驶的车辆的状态。轨迹规划器和***1024还被配置为求解最优轨迹问题以用于在优化性能度量(例如，车辆的能耗)的同时根据顺序到达交叉路口来确定不同车辆的运动轨迹。例如，轨迹规划器和***1024访问基于车辆310的交叉路口穿过时间和速度确定的车辆(例如车辆310)的运动轨迹。轨迹规划器和***1024将车辆310的运动轨迹发送至邻近车辆(例如车辆312)以规划在彼此不碰撞的情况下穿过交叉路口(即，交叉路口300)的运动轨迹。交通配置1018、权重确定模块1020、穿过时间和速度确定模块1022和轨迹规划器和***1024被存储在存储部1026中。

图11A示出根据一些实施方式的包括与控制***通信的控制器1102的车辆1100的示意图。

车辆1100可以是任何类型的有轮车，例如客车、公共汽车或漫游车。此外，车辆1100可以是自主车辆或半自主车辆。

在一些实现方式中，控制车辆1100的运动。例如，由车辆1100的转向***1112控制车辆1100的横向运动。在一个实施方式中，转向***1112由控制器1102控制。另外地或另选地，转向***1112可由车辆1100的驾驶者控制。

此外，车辆1100包括引擎1106，其可由控制器1102或由车辆1100的其它组件控制。车辆1100还可包括一个或更多个传感器1104以感测车辆1100的周围环境。传感器1104的示例包括(但不限于)测距仪、雷达、激光雷达和相机。车辆1100还可包括一个或更多个传感器1110以感测当前运动量和内部状态，例如车辆1100的转向运动、车辆1100的车轮运动等。传感器1110的示例包括(但不限于)全球定位***(GPS)、加速度计、惯性测量单元、陀螺仪、轴旋转传感器、扭矩传感器、偏转传感器、压力传感器和流量传感器。车辆1100可配备有收发器1108，其使得控制器1102能够通过有线或无线通信信道与控制***(例如，控制***1000)通信。例如，通过收发器1108，控制器1102接收运动轨迹，并且根据所接收的轨迹来控制车辆的致动器和/或其它控制器以便控制车辆1100的移动性。

图11B示出根据一些实施方式的用于控制车辆移动性的车辆1100的一组控制单元1120之间的交互的示意图。例如，在一些实施方式中，车辆1100的一组控制单元1120包括控制车辆1100的旋转和加速度的转向控制单元1122和制动器/油门控制单元1124。在这种情况下，控制器1102向控制单元1122和控制单元1124输出控制输入以控制车辆1100的状态。此外，这一组控制单元1120还可包括高级控制器，例如处理控制器1102的控制输入的车道保持辅助控制单元1126。在这两种情况下，一组控制单元1120均利用控制器1102的输出来控制车辆1100的至少一个致动器(例如，车辆1102的方向盘和/或制动器)，以便控制车辆1100的运动。

图11C示出根据一些实施方式的用于确定车辆1134的最优轨迹1132的示意图。交叉路口1130配备有IoV-Edge 1140，其中IoV-Edge对应于如图3中描述的IoV-Edge 302。IoV-Edge 1140提供车辆1132穿过交叉路口1130的交叉路口穿过时间和速度，如在图4的描述中所描述的。道路1138上的车辆1132生成旨在将车辆1132保持在特定道路边界内并且旨在避开其它不受控车辆(即，车辆1134和1142)的轨迹。在一些实施方式中，车辆1134和车辆1142中的每一个可由混合整数最优控制问题的时间或空间公式中的一个或多个不等式约束表示，包括各个障碍物的一个或多个附加离散变量。例如，基于被配置为实现混合整数模型预测控制器的实施方式，自主或半自主受控车辆1132可实时地进行离散决策，例如经过左侧或右侧的另一车辆，或者相反在道路1138的当前车道内保持在另一车辆(即，车辆1134)后面。

在一些实施方式中，为了控制车辆1132，控制输入包括指定车辆1132的车轮的转向角和车轮的旋转速度之一或组合的值的命令，并且测量包括车辆1132的旋转速率和车辆1132的加速度之一或组合的值。车辆1132的各个状态包括车辆1132的速度和航向速率，使得运动模型通过车辆1132在连续时刻的动态性将控制输入值与车辆1132的状态的第一值相关联，并且测量模型将测量的值与车辆1132在同一时刻的状态的第二值相关联。

图12示出描绘根据一些实施方式的相对于交叉路口穿过速度的最大行驶时间与相对于车辆进入控制区域的初始速度的最大行驶时间的比较的图形表示1200。

为了定义基线，采用基于先到先服务(FCFS)的调度方案。FCFS依次调度车辆离开交叉路口的时间。在例示性示例中，车辆(例如，图8的车辆804)进入控制区域806，其后跟随车辆802。在FCFS的情况下，车辆802被调度为在车辆804离开交叉路口之后穿过交叉路口800。在基于MILP的调度的情况下，通过使车辆802和804的加权最大行驶时间最小化来控制车辆802和804的车辆移动性，其中在图8的描述中描述了最小化过程。在图8中，车辆(即，车辆802和804)在北方向和南方向上从7m/s至10m/s行驶，并且方向权重

如图12所示，基于MILP和FCFS的相对于交叉路口穿过速度的最大行驶时间与相对于初始速度的最大行驶时间之间的差随着交叉路口穿过速度或初始速度增加而减小。当对于四个方向，交叉路口穿过速度和初始速度相等时，MILP和FCFS调度相同。这是因为当车辆(即，车辆802或804)具有相同的初始速度和交叉路口穿过速度时，FCFS调度产生最优解。然而，如果车辆802和804具有不同的初始速度或交叉路口穿过速度，则FCFS调度不是最优的。因此，MILP调度实现比FCFS调度更短的最大行驶时间。例如，如果在北方向和南方向上行驶的车辆802和804具有7m/s的初始速度，而东方向和西方向上的车辆具有10m/s的初始速度，则MILP调度可将最大行驶时间减小达4.7％。

图13示出描绘根据一些实施方式的加权参数在控制互连交叉路口处的交通中的影响的图形表示1300。

在图13中，对于不同加权值，车辆在各个方向上的总行驶时间(例如，车辆802和车辆804的总行驶时间，如在图8的描述中描述的)，其中初始速度和参考速度分别为7m/s和8m/s。在北方向和南方向上车辆802和车辆804的加权值从0.1变化为1，而w_d∈{e,w}＝1，并且|I_d|＝4。观察到，当w_d∈{n,s}减小时，车辆在北方向和南方向上的总行驶时间，即，

增加。在这种情况下，w_d∈{n,s}的较小值意指下一交叉路口高度拥堵。因此，南北行驶的车辆基于小权重w_d∈{n,s}被延迟，因此减少了车辆在东西方向上的行驶时间。例如，当w_d∈{n,s}＝0.1并且v_0,i＝v_int,i＝7m/s时，不同方向上的车辆之间的间隙可大致为63.3％(就总延迟而言)。

图14示出描绘根据一些实施方式的邻近交叉路口在控制互连交叉路口处的交通中的影响的图形表示1400。

邻近交叉路口可对应于如图8的描述中所描述的邻近交叉路口814。图形表示1400示出在两个连续仿真运行期间交叉路口(例如，交叉路口800)处的车辆(例如，车辆802和车辆804)的最大行驶时间和总行驶时间。最大行驶时间和总行驶时间的曲线分别是左轴和右y轴的图表。在图14中示出，行驶时间以速度v₀减小并且以速度v_int增加。此外，在图14中示出，第二仿真轮次中的最大行驶时间和总行驶时间与第一仿真轮次相比减少。这是由于对在东西方向上行驶的车辆应用小加权值。在第一仿真轮次中，具有小加权值的车辆被延迟离开交叉路口。当车辆到达邻近交叉路口时，其较晚到达使得邻近IoV-Edge(例如，IoV边缘816)能够优先调度南北方向上的车辆。因此，在第二仿真轮次中，车辆在下一交叉路口处的最大行驶时间和总行驶时间可减少。例如，当v₀＝v_int＝7m/s时，第一仿真轮次中的总行驶时间可减少达第二仿真轮次中的14.3％。

实施方式

以下描述仅提供示例性实施方式，并非旨在限制本公开的范围、适用性或配置。相反，示例性实施方式的以下描述将向本领域技术人员提供用于实现一个或更多个示例性实施方式的可行描述。在不脱离所附权利要求中阐述的公开的主题的精神和范围的情况下，可以想到可对元件的功能和布置进行各种改变。

在以下描述中给出具体细节以提供实施方式的彻底理解。然而，本领域普通技术人员可理解，实施方式可在没有这些具体细节的情况下实践。例如，所公开的主题中的***、过程和其它元件可作为组件以框图形式示出，以免在不必要的细节方面模糊实施方式。在其它情况下，熟知过程、结构和技术可在没有不必要的细节的情况下示出，以避免模糊实施方式。此外，各种附图中的相似标号和指代指示相似的元件。

另外，各个实施方式可作为过程描述，其被描绘为流程图、数据流程图、结构图或框图。尽管流程图可将操作描述为顺序过程，但许多操作可并行或同时执行。另外，操作次序可重新布置。过程在其操作完成时可终止，但是可具有未讨论或附图中未包括的附加步骤。此外，并非任何具体描述的过程中的所有操作可出现在所有实施方式中。过程可对应于方法、函数、程序、子例程、子程序等。当过程对应于函数时，函数的终止可对应于函数返回到调用函数或主函数。

此外，所公开的主题的实施方式可至少部分地手动或自动实现。可通过使用机器、硬件、软件、固件、中间件、微码、硬件描述语言或其任何组合来执行或至少辅助手动或自动实现。当以软件、固件、中间件或微码实现时，执行所需任务的程序代码或代码段可被存储在机器可读介质中。处理器可执行所需任务。

本文中概述的各种方法或处理可被编码为可在采用各种操作***或平台中的任一种的一个或更多个处理器上执行的软件。另外，这种软件可使用多种合适的编程语言和/或编程或脚本工具中的任一种来编写，并且也可被编译为在框架或虚拟机上执行的可执行机器语言代码或中间代码。通常，在各种实施方式中，程序模块的功能可根据需要组合或分布。

本公开的实施方式可被具体实现为一种方法，已提供其示例。作为该方法的一部分执行的动作可按照任何合适的方式排序。因此，可构造以与所示不同的次序执行动作的实施方式，其可包括同时执行一些动作，尽管在例示性实施方式中作为顺序动作示出。此外，在权利要求中使用诸如“第一”、“第二”的序数词修饰权利要求元素本身并不暗示一个权利要求元素相比于另一权利要求元素的任何优先或次序或者方法动作执行的时间次序，而是仅用作标签以将具有特定名称的一个权利要求元素与具有相同名称(但使用序数词)的另一元素相区分，以区分权利要求元素。

尽管参考某些优选实施方式描述了本公开，但是将理解，在本公开的精神和范围内可进行各种其它调整和修改。因此，所附权利要求的方面涵盖落在本公开的真实精神和范围内的所有这些变化和修改。

Claims

1.一种用于控制道路的互连交叉路口处的交通的交通控制***，该交通控制***包括：

接收器，该接收器被配置为接收指示接近所述互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开所述交叉路口的所述车辆的方向的交通数据；

处理器，该处理器被配置为通过使接近所述交叉路口的车辆穿过所述交叉路口的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化来确定所述车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，接近所述交叉路口的所述车辆中的各个车辆在总行驶时间或最大行驶时间中的所述至少一个中的贡献基于所述车辆的方向和沿着所述方向的下一交叉路口处的交通来加权，使得所述最小化针对接近所述交叉路口的所述车辆中的至少两个不同车辆使用不同的权重；以及

发送器，该发送器被配置为将所述交叉路口穿过时间和速度发送至离开所述交叉路口的所述车辆以用于控制所述互连交叉路口处的交通。

2.根据权利要求1所述的交通控制***，其中，基于所述车辆离开所述交叉路口的运动轨迹来控制交通，基于接近所述交叉路口的所述车辆的所述交叉路口穿过时间和速度来确定所述运动轨迹。

3.根据权利要求2所述的交通控制***，其中，所述处理器被配置为基于所述交通数据将接近所述交叉路口的道路划分成区段，所述区段包括与所述交叉路口相邻的控制区域以及与所述控制区域相邻的定序区域，其中，在所述定序区域中确定所述车辆的所述交叉路口穿过时间和速度，并且其中，所述车辆的所述运动轨迹被确定为在所述控制区域中行驶。

4.根据权利要求3所述的交通控制***，其中，所述处理器被配置为在车辆的所述交叉路口穿过时间和速度在所述控制区域中固定的同时使所述车辆的所述总行驶时间或所述车辆的所述最大行驶时间在所述定序区域中最小化。

5.根据权利要求4所述的交通控制***，其中，所述处理器通过求解混合整数线性问题MILP来执行所述最小化，所述MILP以与安全要求和交通规则对应的参考速度为条件对所述车辆穿过所述交叉路口的运动进行仿真。

6.根据权利要求3所述的交通控制***，其中，所述处理器被配置为确定所述定序区域的长度和所述控制区域的长度，所述定序区域的长度是所述处理器的计算速度的函数，并且其中，所述控制区域的长度对应于进入所述控制区域的车辆的最大允许速度减速或所述车辆从控制区域进入速度加速到所述最大允许速度所需的距离。

7.根据权利要求3所述的交通控制***，其中，所述交通控制***使用基于区域的通信协议来与所述定序区域和所述控制区域中的车辆中的各个车辆交换信息的操作包括：

向所述车辆发送所述定序区域的信息；

接收到达所述定序区域的所述车辆的状态，所述车辆的状态包括所述车辆的位置、所述车辆的速度和所述车辆的加速度；

在进入所述控制区域之前向所述车辆发送离开所述交叉路口的交叉路口穿过时间和速度；

向所述车辆发送关于前车的信息；

接收所述车辆的要在所述控制区域中应用的运动轨迹；

向下一车辆发送所述车辆的运动轨迹；

向所述下一交叉路口发送所述交叉路口的交通数据；以及

向所述车辆发送所述下一交叉路口的区域信息。

8.根据权利要求1所述的交通控制***，其中，所述车辆的所述权重是基于朝着所述车辆离开所述交叉路口的方向的所述下一交叉路口处的交通的。

9.根据权利要求8所述的交通控制***，其中，所述下一交叉路口处的交通是由与所述车辆的方向交叉的车辆运动形成的交通。

10.根据权利要求9所述的交通控制***，其中，车辆i的方向权重根据下式来确定：

其中，d(i)是所述车辆接近所述交叉路口的方向；N是在穿过所述交叉路口之后所述下一交叉路口处的车辆总数；d(i)^⊥是垂直于方向d(i)的方向；N_d(i) ^⊥是在穿过所述交叉路口之后所述下一交叉路口处在方向d(i)^⊥上的车辆数量；并且W_i是反映车辆特征的物理权重系数。

11.根据权利要求1所述的交通控制***，其中，所述交通控制***被布置在放置在所述互连交叉路口的各个交叉路口附近的边缘装置上，所述边缘装置包括收集所述交通数据的一组传感器，其中，所述处理器被配置为基于所述交通数据来执行进入所述交叉路口的所述车辆的所述交叉路口穿过时间和速度的确定和最小化。

12.一种用于控制道路的互连交叉路口处的交通的方法，其中，该方法使用联接到接收器的处理器，该接收器被配置为接收指示接近所述互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开所述交叉路口的所述车辆的方向的交通数据，其中，所述处理器与所存储的实现所述方法的指令联接，其中，所述指令在由所述处理器执行时执行所述方法的步骤，该方法包括以下步骤：

通过使接近所述交叉路口的车辆穿过所述交叉路口的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化来确定所述车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，接近所述交叉路口的所述车辆中的各个车辆在所述总行驶时间或所述最大行驶时间中的贡献基于所述车辆的方向和下一交叉路口处的交通来加权，使得所述最小化针对接近所述交叉路口的所述车辆中的至少两个不同车辆使用不同的权重；以及

经由联接到所述处理器的发送器将所述交叉路口穿过时间和速度发送至离开所述交叉路口的所述车辆以用于控制所述互连交叉路口处的交通。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，基于所述车辆离开所述交叉路口的运动轨迹来控制交通，基于接近所述交叉路口的所述车辆的所述交叉路口穿过时间和速度来确定所述运动轨迹。

14.根据权利要求13所述的方法，该方法还包括以下步骤：

基于所述交通数据将接近所述交叉路口的道路划分成区段，所述区段包括与所述交叉路口相邻的控制区域以及与所述控制区域相邻的定序区域，其中，以在所述控制区域中所述车辆的交叉路口穿过时间和速度为条件在所述定序区域中确定所述车辆的所述交叉路口穿过时间和速度。

15.根据权利要求14所述的方法，该方法还包括以下步骤：

在车辆的所述交叉路口穿过时间和速度在所述控制区域中固定的同时，使所述车辆的所述总行驶时间或所述最大行驶时间在所述定序区域中最小化。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述最小化包括以下步骤：

求解混合整数线性问题MILP，所述MILP以与安全要求和交通规则对应的参考速度为条件对所述车辆穿过所述交叉路口的运动进行仿真。

17.根据权利要求14所述的方法，其中，划分所述道路的步骤包括确定所述定序区域的长度和所述控制区域的长度，其中，所述定序区域的长度是所述处理器的计算速度的函数，并且其中，所述控制区域的长度对应于进入所述控制区域的车辆的最大允许速度减速或所述车辆从控制区域进入速度加速到所述最大允许速度所需的距离。

18.根据权利要求14所述的方法，该方法还包括使用基于区域的通信协议来与所述定序区域和所述控制区域中的车辆中的各个车辆交换信息的步骤，该步骤包括：

向所述车辆发送所述定序区域的信息；

向所述车辆发送关于前车的信息；

接收所述车辆的要在所述控制区域中应用的运动轨迹；

向下一车辆发送所述车辆的运动轨迹；

向所述下一交叉路口发送所述交叉路口的交通数据；以及

向所述车辆发送所述下一交叉路口的区域信息。

19.根据权利要求13所述的方法，其中，所述车辆的所述权重是基于朝着所述车辆离开所述交叉路口的方向的所述下一交叉路口处的交通的，所述下一交叉路口处的交通是由与所述车辆的方向交叉的车辆运动形成的交通，并且其中，车辆i的方向权重根据下式来确定：

20.一种具体实现有程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序能够由处理器执行以执行一种方法，该方法包括以下步骤：

接收指示接近互连交叉路口中的交叉路口的车辆的状态和离开所述交叉路口的所述车辆的方向的交通数据；

通过使接近所述交叉路口的车辆穿过所述交叉路口的总行驶时间或最大行驶时间中的至少一个最小化来确定所述车辆的交叉路口穿过时间和速度，其中，各个车辆在所述总行驶时间或所述最大行驶时间中的贡献基于所述车辆的方向和下一交叉路口处的交通来加权，使得所述最小化针对接近所述交叉路口的所述车辆中的至少两个不同车辆使用不同的权重；以及

经由联接到所述处理器的发送器将所述交叉路口穿过时间和速度发送至离开所述交叉路口的所述车辆，以用于控制所述互连交叉路口处的交通。