CN117152959A - 一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法及***，在道路交叉口设置控制区域以及第一控制断面、第二控制断面、第三控制断面，并通过物联网实时获取车辆速度位置信息，通过计算确定左转车辆的期望调控速度和期望调控车头时距，使左转车辆进入交叉口前提前调整车头时距和行驶速度，对左转车辆进行连续通行调控，编队交错通过交叉口。本发明无需改造交叉口原有道路，不需要额外增设左转专用道；并且取消交通信号灯设置，通过物联网和车路协同技术使车辆各行其道，互不干扰，在车辆进入交叉口前进行车头时距和行驶速度的调控，在保证安全的前提下，使左转车辆以连续流形式通过交叉口，极大地提高了交叉口的车辆安全性和通行效率。
Description
技术领域
本发明属于交通控制技术领域，涉及一种交叉口左转车辆连续通行方法及***。
背景技术
城市道路的交叉口是多个方向机动车、非机动车、行人交汇的地方，车流方向多、交通量大，存在大量交叉冲突点。其中，左转车流与其他方向车流产生冲突较多；过多的左转相位会导致交叉口效率下降。在拥挤时段，多方向的左转机动车容易导致交叉口“锁死”现象，导致交叉口通行能力急剧降低甚至暂时归零。
现有交叉口一般采用信号灯控制的集中式交通管控模式，令左转车辆在红灯相位停泊于停车线或待转区等待，并在绿灯相位从静止启动以低速通过交叉口，然而这种方式严重影响了交叉口的通行效率。针对这种情况，目前主要有两类改进方法：一类是增设左转道，另一类是延长左转相位。但这两类方法都存在一定局限性：道路交叉口渠化空间受限，增设左转道时，在左转车流过饱和的情况下，会造成左转渠化段上游车辆积压排队，进而影响直行车辆通行；而延长左转相位会挤占其他相位，造成其他方向车流延误和混乱，对道路交通安全和通行效率造成严重影响。
发明内容
为解决背景技术中所述多方向左转车辆在交叉口无法形成连续流导致左转车辆通行安全性低、效率低的问题，本发明提供一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法及***。
本发明的方法包括以下步骤：
步骤一、规划交叉口的道路：将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；主路上的车辆拥有优先行驶权；相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分为冲突区；冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分为控制区域；控制区域边线为第一控制断面；第一控制断面与第二控制断面之间区域为适应段；第二控制断面与第三控制断面之间区域为整流段；
步骤二、采集数据：通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度；
步骤三、确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，方法如下：
根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0；
基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0；
步骤四、对左转车辆进行连续通行调控：在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域；其中，交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
进一步地，所述步骤二中，左转车辆的实时位置和行驶速度基于物联网技术获取，在路侧可通过雷达、摄像机、无线通讯、GPS北斗基站、边缘计算设备实时监测和追踪车辆位置和速度，并利用路侧调控***分析和优化车辆轨迹，同时路侧调控***与道路车辆的交互可直接调控车辆行为。
更进一步地，所述步骤三中，实际最大调控速度V1为：
式中，V1为实际最大调控速度，单位km/h；R为该交叉口左转车辆转弯轨迹的半径，基于交叉口基本参数取左转车辆左转半径的最小值，单位m；μ、ih分别为横向力系数、超高值。
更进一步地，所述步骤三中，大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2为：
式中，Nmax为道路最大交通量，单位v/h；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数；la为安全距离，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
更进一步地，所述步骤三中，左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs为：
式中，hs为最小安全时距，单位s；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数；la为安全距离，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
更进一步地，左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间即理论调控时距ht为：
V0为期望调控速度，单位km/h；l0为冲突区的长度，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
更进一步地，所述步骤四中，对交叉口左转车辆连续通行进行调控的方法为：同一道路对向进口的左转车辆保持整齐行驶，同时到达所述第一控制断面；通过精细化调控使冲突区内始终只有一台左转车辆进入，并调控相邻进口下一辆车在前车刚离开该区域时立即进入；控制同一道路对向进口左转车辆以期望调控速度V0同时进入控制区域，最后同时离开控制区域；调控相邻进口左转车辆交错通过控制区域：相邻进口左转车辆进入控制区域的时间差为左转车辆以期望调控速度V0通过冲突区的时间ht；主路左转车辆具有优先通行权，在主路左转车辆进入控制区域ht的时间后，次路左转车辆再进入控制区域；随后各进口左转车辆与前车保持期望调控车头时距h0，并以期望调控速度V0依次通过交叉口，实现连续通行。
本发明提出了一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行***，包括道路规划模块、数据采集模块、计算处理模块、通行调控模块。
所述道路规划模块将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；并设置主路上的车辆拥有优先行驶权；将相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分设置为冲突区；将冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分设置为控制区域；将控制区域边线设置为第一控制断面；将第一控制断面与第二控制断面之间区域设置为适应段；将第二控制断面与第三控制断面之间区域设置为整流段。
所述数据采集模块用于通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度。
所述计算处理模块用于确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，方法如下：根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0。
基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0。
所述通行调控模块用于对左转车辆进行连续通行调控：在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域；其中，交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
本发明还提出了一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行的计算机设备，其包括存储器、处理器和存储在存储器中可供处理器运行的程序指令，其中所述处理器执行所述程序指令以实现上述所述方法中的步骤和上述所述***。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，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上述所述方法中的步骤和上述所述***。
本发明与现有技术相比，在道路交叉口设置控制区域以及第一控制断面、第二控制断面、第三控制断面，并通过物联网实时获取车辆速度位置信息，通过计算确定左转车辆的期望调控速度和期望调控车头时距，使左转车辆进入交叉口前提前调整车头时距和行驶速度，对左转车辆进行连续通行调控，编队交错通过交叉口。本发明无需改造交叉口原有道路，不需要额外增设左转专用道；适用于任意规模的交叉口，普适性强；并且本发明取消交通信号灯设置，通过物联网和车路协同技术使车辆各行其道，互不干扰，在车辆进入交叉口前进行车头时距和行驶速度的调控，在保证安全的前提下，使左转车辆以连续流形式通过交叉口，极大地提高了交叉口的车辆安全性和通行效率。
附图说明
图1为本发明规划交叉口的道路示意图。
图2为本发明同一车道相邻车辆的最小调控车头时距的说明示意图。
图3左转车辆在控制区域的虚拟周期示意图，其中(1)为本发明提供的最小安全时距大于两倍理论调控时距时，左转车辆在控制区域的虚拟周期示意图；(2)为本发明提供的两倍理论调控时距大于最小安全时距时，左转车辆在控制区域的虚拟周期示意图。
图4为本发明提供的主路对应进口方向为东西进口方向车辆通过交叉路口的实施例示意图。
图5为本发明提供的主路对应进口方向为南北进口方向车辆通过交叉路口的实施例示意图。
具体实施方式
为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，如图1所示，具体步骤如下所述。
步骤一、规划交叉口的道路。
参照图1，将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；主路上的车辆拥有优先行驶权；相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分为冲突区；冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分为控制区域；控制区域边线为第一控制断面；第一控制断面与第二控制断面之间区域为适应段；第二控制断面与第三控制断面之间区域为整流段。并且，规定第一进口为南进口(S进口)，第二进口为北进口(N进口)，第三进口为东进口(E进口)，第四进口为西进口(W进口)。
步骤二、采集数据。
通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度。
更具体地，左转车辆的实时位置和行驶速度基于物联网技术获取，在路侧可通过雷达、摄像机、无线通讯、GPS北斗基站、边缘计算设备实时监测和追踪车辆位置和速度，并利用路侧调控***分析和优化车辆轨迹，同时路侧调控***与道路车辆的交互可直接调控车辆行为。
随着物联网和车路协同相关技术的发展，实时获取车辆速度位置信息成为可能，通过路侧调控***也可直接调控车辆行为，使得精细化调控策略得以实现。
步骤三、确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0。
左转车辆的期望调控速度V0的确定方法如下：根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0。
具体地，左转车辆在交叉口的转弯轨迹可近似为圆弧，行驶在曲线上的车辆受离心力作用，其稳定性受到影响，在速度过快时易发生横向倾覆或滑移，严重影响行车安全。
根据交叉口基本参数及道路设计规范，保证左转车辆行驶安全稳定前提下，实际最大调控速度V1为：
式中，V1为实际最大调控速度，单位km/h；R为该交叉口左转车辆转弯轨迹的半径，基于交叉口基本参数取左转车辆左转半径的最小值，单位m；μ、ih分别为横向力系数、超高值。根据规范，μ、ih分别取0.05-0.06和2％。
大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2为：
式中，Nmax为道路最大交通量，单位v/h；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s，按人驾驶方式进行取值一般取2.0s，若车辆全部为自动驾驶车辆，反应时间可按自动驾驶车辆特性缩小该值，如为混驾状态按人驾驶方式进行取值；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数，正常干燥沥青路面的摩擦系数为0.6，雨天路面摩擦系数降为0.4，雪天则为0.28；la为安全距离，单位m，按最新交叉口设计标准确定；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m，按左转车辆的具体类型确定。
为保证车辆行驶的安全和效率，期望调控速度V0应不大于实际最大调控速度V1和控制速度推荐值V2，同时考虑到交叉口本身的限速设置，所述期望调控速度V0也应当不大于交叉口限速Vmax，即：
V0＝min{V1，V2，Vmax}，
式中，V1为保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度；V2为道路大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值；Vmax为交叉口限速，km/h。
基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0。
具体地，根据道路基本通行能力计算模型进一步推导，在大流量连续流情况下，为保证安全高效运行，同一车道左转车辆与前车至少应保持最小安全时距hs。
左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs为：
式中，hs为最小安全时距，单位s；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s，按人驾驶方式进行取值一般取2.0s，若车辆全部为自动驾驶车辆，反应时间可按自动驾驶车辆特性缩小该值，如为混驾状态按人驾驶方式进行取值；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数，正常干燥沥青路面的摩擦系数为0.6，雨天路面摩擦系数降为0.4，雪天则为0.28；la为安全距离，单位m，按最新交叉口设计标准确定；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m，按左转车辆的具体类型确定。
要实现相邻进口方向左转车辆以预设连续流方式交错通过控制区域，需要上一台左转车辆从进入到完全离开控制区域后，相邻进口下一辆车再进入控制区域；因此，左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间即理论调控时距ht为：
V0为期望调控速度，单位km/h；l0为冲突区的长度，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m，按左转车辆的具体类型确定。
参照图2，为保证相邻进口车辆不发生碰撞，一个通行周期内，相邻进口方向左转车辆进入所述控制区域时间差应不小于理论调控时距ht；同一车道前后两台左转车辆的理论调控车头时距h0应不小于理论调控时距2ht；同时，也应当考虑保证安全高效运行的最小安全时距。因此，同一车道前后两台左转车辆的期望调控车头时距h0为：
h0＝max{hs，2ht}，
参照图3，具体实施中，当hs＜2ht时，h0＝2ht，同一周期相邻进口方向左转车辆先后进入所述控制区域的时间差为ht；当hs＞2ht时，h0＝hs，此时同一周期相邻进口左转车辆只需ht的时间差即可交错通过冲突区，存在(hs-2ht)时间段内控制区域被空置。为进一步提高行车安全舒适性，将长度为(hs-2ht)时间段平分到相邻进口左转车辆进入控制区域的时间差上，即此时同一周期相邻进口方向左转车辆先后进入所述控制区域的时间差为
另外，整流段长度根据所述左转车辆的预设期望调控速度、预设加速度、期望调控车头时距确定。第三控制断面与第二控制断面之间的整流段长度l1为：
式中，Vmin为所述左转车辆到达第三控制断面时可能的最小速度，取0km/h；a为给定的加速度，单位m/s2，根据国内外相关研究及《汽车理论》，一般取值在[-5，2.5]内，；V0为各进口方向左转车道的预设期望调控速度，单位km/h。
具体实施中，各进口左转车辆到达第三控制断面后开始按给定加速度a调整行驶速度为所述期望调控速度V0，并在到达第二控制断面前调整与同一车道前车的车头时距为所述期望调控车头时距h0，随后保持期望调控速度和期望调控车头时距继续行驶至第一控制断面。
步骤四、对左转车辆进行连续通行调控。
交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域。
具体地，同一道路对向进口的左转车辆保持整齐行驶，同时到达所述第一控制断面；考虑到相邻进口左转车辆转弯轨迹存在冲突区，为了保障左转车辆安全行驶，通过精细化调控使冲突区内始终只有一台左转车辆进入，从而避免发生碰撞，并调控相邻进口下一辆车在前车刚离开该区域时立即进入，从而最大化通行效率。
参照图1，同一道路对向进口左转车辆转弯轨迹没有重叠区域，不会发生碰撞，因此控制同一道路对向进口左转车辆以期望调控速度V0同时进入控制区域，最后同时离开控制区域。相邻进口左转车辆转弯轨迹存在重叠冲突区，有发生碰撞的可能，为了左转车辆安全高效通过交叉口，考虑让相邻进口左转车辆交错通过控制区域以避免发生碰撞。
为避免发生碰撞，相邻进口左转车辆进入控制区域的时间差为左转车辆以期望调控速度V0通过冲突区的时间ht；主路左转车辆具有优先通行权，在主路左转车辆进入控制区域ht的时间后，次路左转车辆再进入控制区域；随后各进口左转车辆与前车保持期望调控车头时距h0，并以期望调控速度V0依次通过交叉口，实现连续通行。
参照图4，主路对应进口方向为东西进口方向车辆通过交叉路口时，一个通行周期T内车辆通过交叉口完整顺序为：上一周期南北进口方向左转车辆离开控制区域时，本周期东西进口方向左转车辆随之同时进入控制区域；本周期东西进口方向左转车辆进入控制区域ht后，本周期南北进口方向左转车辆到达第一控制断面即对应控制区域边界，随后交替往复，东西和南北进口方向左转车辆依次通过交叉口。
参照图5，主路对应进口方向为南北进口方向车辆通过交叉路口时，一个通行周期T内车辆通过交叉口完整顺序为：上一周期东西进口方向左转车辆离开控制区域时，本周期南北进口方向左转车辆随之同时进入控制区域；本周期南北进口方向左转车辆进入控制区域ht后，本周期东西进口方向左转车辆到达第一控制断面(即对应控制区域边界)，随后交替往复，东西和南北进口方向左转车辆依次通过交叉口。
一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行***，由道路规划模块、数据采集模块、计算处理模块、通行调控模块组成。
道路规划模块将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；并设置主路上的车辆拥有优先行驶权；将相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分设置为冲突区；将冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分设置为控制区域；将控制区域边线设置为第一控制断面；将第一控制断面与第二控制断面之间区域设置为适应段；将第二控制断面与第三控制断面之间区域设置为整流段。
数据采集模块用于通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度。
计算处理模块用于确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，方法如下：根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0。基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0。
通行调控模块用于对左转车辆进行连续通行调控：在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域；其中，交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
该***的具体内容见上述方法所述，此处不再赘述。
本发明还提出了一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行的计算机设备，其包括存储器、处理器和存储在存储器中可供处理器运行的程序指令，其中所述处理器执行所述程序指令以实现上述所述方法中的步骤和上述所述***。
本发明还提出了一种计算机可读存储介质，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上述所述方法中的步骤和上述所述***。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、规划交叉口的道路：将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；主路上的车辆拥有优先行驶权；相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分为冲突区；冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分为控制区域；控制区域边线为第一控制断面；第一控制断面与第二控制断面之间区域为适应段；第二控制断面与第三控制断面之间区域为整流段；
步骤二、采集数据：通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度；
步骤三、确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，方法如下：
根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0；
基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0；
步骤四、对左转车辆进行连续通行调控：在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域；其中，交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤二中，左转车辆的实时位置和行驶速度基于物联网技术获取，在路侧可通过雷达、摄像机、无线通讯、GPS北斗基站、边缘计算设备实时监测和追踪车辆位置和速度，并利用路侧调控***分析和优化车辆轨迹，同时路侧调控***与道路车辆的交互可直接调控车辆行为。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤三中，实际最大调控速度V1为：
式中，V1为实际最大调控速度，单位km/h；R为该交叉口左转车辆转弯轨迹的半径，基于交叉口基本参数取左转车辆左转半径的最小值，单位m；μ、ih分别为横向力系数、超高值。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤三中，大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2为：
式中，Nmax为道路最大交通量，单位v/h；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数；la为安全距离，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤三中，左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs为：
式中，hs为最小安全时距，单位s；V为车辆行驶速度，单位km/h；t为驾驶员反应时间，单位s；为路面与轮胎之间的纵向摩擦阻系数；la为安全距离，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤三中，左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间即理论调控时距ht为：
V0为期望调控速度，单位km/h；l0为冲突区的长度，单位m；lc为通过交叉口车辆中的最大车辆长度，单位m。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行方法，其特征在于：所述步骤四中，对交叉口左转车辆连续通行进行调控的方法为：同一道路对向进口的左转车辆保持整齐行驶，同时到达所述第一控制断面；通过精细化调控使冲突区内始终只有一台左转车辆进入，并调控相邻进口下一辆车在前车刚离开该区域时立即进入；
控制同一道路对向进口左转车辆以期望调控速度V0同时进入控制区域，最后同时离开控制区域；
调控相邻进口左转车辆交错通过控制区域：相邻进口左转车辆进入控制区域的时间差为左转车辆以期望调控速度V0通过冲突区的时间ht；主路左转车辆具有优先通行权，在主路左转车辆进入控制区域ht的时间后，次路左转车辆再进入控制区域；随后各进口左转车辆与前车保持期望调控车头时距h0，并以期望调控速度V0依次通过交叉口，实现连续通行。
8.一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行***，其特征在于：包括道路规划模块、数据采集模块、计算处理模块、通行调控模块；
所述道路规划模块将交叉口分为控制区域、主路和次路，主路和次路均包括第一控制断面、第二控制断面和第三控制断面；并设置主路上的车辆拥有优先行驶权；将相邻进口的左转车辆在交叉口范围内的转弯轨迹的物理重合区闭合部分设置为冲突区；将冲突区最外侧边缘围成的矩形区域与交叉口物理区域的重叠部分设置为控制区域；将控制区域边线设置为第一控制断面；将第一控制断面与第二控制断面之间区域设置为适应段；将第二控制断面与第三控制断面之间区域设置为整流段；
所述数据采集模块用于通过物联网获取主路和次路左转车辆的实时位置和行驶速度；
所述计算处理模块用于确定左转车辆的期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，方法如下：根据交叉口基本参数如行车道划分、行车道宽度、路缘石半径，确定所述左转车辆转弯半径，进而确定保证车辆行驶安全稳定前提下的实际最大调控速度V1；基于道路基本通行能力计算模型，对左转车辆的行驶速度求导并令其为零，求解得到大流量连续流情况下高效运行的控制速度推荐值V2；取实际最大调控速度V1、控制速度推荐值V2、交叉口本身的限速值Vmax三者中的最小值作为期望调控速度V0。基于道路基本通行能力计算模型以及左转车辆转弯半径约束，确定左转车辆以期望调控速度V0行驶时的最小安全时距hs；将左转车辆以期望调控速度V0从刚进入到完全离开冲突区所需时间作为理论调控时距ht；取最小安全时距hs和两倍理论调控时距2ht两者中的最大值作为期望调控车头时距h0；
所述通行调控模块用于对左转车辆进行连续通行调控：在一个通行周期T内，主路的进口方向的直行车辆优先通过控制区域，而后次路的进口方向直行车辆利用主路进口方向车辆的车头时距的间隙通过控制区域；后续各进口左转车辆到达第三控制断面后，开始以预设加速度调控其行驶速度以及与同一车道前方左转车辆的车头时距，在到达第二控制断面前，将其调控为期望调控速度V0和期望调控车头时距h0，依次通过控制区域；其中，交叉口四个方向各一台车辆通过控制区域的总时间称为一个通行周期T。
9.一种基于物联网的交叉口左转车辆连续通行的计算机设备，其包括存储器、处理器和存储在存储器中可供处理器运行的程序指令，其中所述处理器执行所述程序指令以实现权利要求1至7中任一项所述方法中的步骤和权利要求8所述***。
10.一种计算机可读存储介质，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7中任一项所述方法中的步骤和权利要求8所述***。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006072617A (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-16 | Denso Corp | 車両用運転支援システム |
| KR20090130977A (ko) * | 2008-06-17 | 2009-12-28 | 한국교통연구원 | 영상처리기법을 이용한 신호교차로의 교통상충 판단 시스템및 방법 |
| CN112373472A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-02-19 | 长沙理工大学 | 一种自动驾驶交叉口车辆进入时刻与行驶轨迹控制方法 |
| CN113554886A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-26 | 青岛理工大学 | 一种车路协同交叉口车流冲突消解方法 |
| CN113793517A (zh) * | 2021-09-16 | 2021-12-14 | 辽宁工程技术大学 | 一种智能车路协同无控交叉口左转车通行引导方法 |
| CN113870582A (zh) * | 2021-10-12 | 2021-12-31 | 沈阳建筑大学 | 一种城市道路通行***的调配及控制方法 |
| CN115171386A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-10-11 | 中南大学 | 一种基于蒙特卡洛树搜索的分布式协同驾驶方法 |
| CN115331459A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 南京林业大学 | 自动驾驶环境下t型交叉口让行控制方法 |
| US20230050192A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-16 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Global Multi-Vehicle Decision Making System for Connected and Automated Vehicles in Dynamic Environment |
| CN115953903A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-11 | 武汉理工大学 | 一种基于物联网的交叉口直行车辆连续通行方法 |
-
2023
- 2023-09-13 CN CN202311178735.9A patent/CN117152959A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006072617A (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-16 | Denso Corp | 車両用運転支援システム |
| KR20090130977A (ko) * | 2008-06-17 | 2009-12-28 | 한국교통연구원 | 영상처리기법을 이용한 신호교차로의 교통상충 판단 시스템및 방법 |
| CN112373472A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-02-19 | 长沙理工大学 | 一种自动驾驶交叉口车辆进入时刻与行驶轨迹控制方法 |
| CN113554886A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-10-26 | 青岛理工大学 | 一种车路协同交叉口车流冲突消解方法 |
| US20230050192A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-16 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Global Multi-Vehicle Decision Making System for Connected and Automated Vehicles in Dynamic Environment |
| CN113793517A (zh) * | 2021-09-16 | 2021-12-14 | 辽宁工程技术大学 | 一种智能车路协同无控交叉口左转车通行引导方法 |
| CN113870582A (zh) * | 2021-10-12 | 2021-12-31 | 沈阳建筑大学 | 一种城市道路通行***的调配及控制方法 |
| CN115171386A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-10-11 | 中南大学 | 一种基于蒙特卡洛树搜索的分布式协同驾驶方法 |
| CN115331459A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 南京林业大学 | 自动驾驶环境下t型交叉口让行控制方法 |
| CN115953903A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-11 | 武汉理工大学 | 一种基于物联网的交叉口直行车辆连续通行方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| NAIKAN DING 等: "Effects of peripheral transverse line markings on drivers\' speed and headway choice and crash risk in car-following: A naturalistic observation study", ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION, 18 August 2020 (2020-08-18), pages 1 - 12 * |
| 安琨 等: "城市道路连接交通安全分析与仿真评价研究", 交通信息与安全, vol. 28, no. 1, 28 February 2010 (2010-02-28), pages 112 - 116 * |
| 王林 等: "基于左转保护相位的直左合用车道路口通行效率分析", 2023世界交通运输大会(WTC2023)论文集(下册), 30 June 2023 (2023-06-30), pages 157 - 161 * |
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