本發(fā)明涉及智能交通，尤其涉及一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著車路協(xié)同與智能網(wǎng)聯(lián)車輛（cav）技術(shù)的發(fā)展，cav的可編程特性為實現(xiàn)車輛軌跡與交通信號的協(xié)同優(yōu)化提供了新思路。然而，在cav與人工駕駛車輛（hv）混行的交叉口場景中，現(xiàn)有軌跡規(guī)劃方法仍面臨顯著挑戰(zhàn)。一方面，cav的滲透率提升需長期過渡（預(yù)計至2060年達100%），混行車流的軌跡協(xié)同需兼容hv行為的不確定性；另一方面，交叉口信號控制與車輛動力學(xué)約束的耦合，使得軌跡規(guī)劃需同時滿足安全性、通行效率與實時性要求。

2、現(xiàn)有技術(shù)在混行交叉口車輛軌跡規(guī)劃中存在以下缺陷：

3、（1）計算復(fù)雜性與實時性不足：例如，申請?zhí)枮?021103149821的發(fā)明專利，通過沖突點通行時間計算間接優(yōu)化車輛加速度，需頻繁求解多變量非線性方程組，在多車混行場景下計算負擔(dān)劇增；而申請?zhí)枮?021104898377的發(fā)明專利依賴信號配時與車道共享的全局優(yōu)化模型，需高精度數(shù)值迭代，難以滿足在線控制需求。

4、（2）難以同時處理多個車輛的軌跡規(guī)劃問題：由于現(xiàn)有方法通常將車輛劃分到車隊中，僅規(guī)劃車隊頭車的軌跡，默認后方車輛跟隨車隊頭車行駛，未能同時處理多個車輛的軌跡規(guī)劃問題。

5、（3）軌跡協(xié)同缺乏系統(tǒng)性：現(xiàn)有方案對于分段軌跡，未建立統(tǒng)一的解析求解框架，難以保證車輛隊列的整體平滑性與綠燈窗口匹配精度，易引發(fā)二次沖突或通行效率損失。

6、此外，傳統(tǒng)最優(yōu)控制模型雖能理論化描述軌跡規(guī)劃問題，但其依賴數(shù)值求解、無法生成解析解的缺陷，導(dǎo)致算法效率低下，僅能應(yīng)用于單車或小規(guī)模車隊控制，無法支撐車流級協(xié)同優(yōu)化。在cav與hv長期混行的現(xiàn)實背景下，亟需一種低計算復(fù)雜度、高實時性的軌跡規(guī)劃方法，以兼顧hv行為動態(tài)適應(yīng)性與cav隊列協(xié)同效率，從而突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)交叉口通行能力的系統(tǒng)性提升。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有交叉口車輛軌跡控制方法只聚焦于車輛維度，難以從交通流的整體維度同時規(guī)劃所有cav的軌跡使其平滑通過交叉口的問題，本發(fā)明提出了一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法及系統(tǒng)，通過將cav軌跡分解為若干段平滑曲線，并基于newell跟馳模型構(gòu)建cav軌跡的安全邊界；在此基礎(chǔ)上，給出每一段曲線的解析求解方法，實現(xiàn)cav軌跡的快速規(guī)劃。針對混行車流中的hv，提出了hv軌跡曲線的快速估計方法，并考慮了hv軌跡對cav軌跡規(guī)劃的影響，使整個混行車流以平滑的軌跡通過交叉口，從而高效地利用綠燈窗口保證車輛隊列安全、高效地通過交叉口，提升交叉口通行能力。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，包括：

4、基于信號配時信息、智能網(wǎng)聯(lián)車輛和人工駕駛車輛進入控制區(qū)域的初始速度和初始時間，構(gòu)建控制區(qū)域；

5、在所述控制區(qū)域中，基于以最高限速通過交叉口構(gòu)建初始分段軌跡，根據(jù)安全邊界約束調(diào)整軌跡得到候選分段軌跡；

6、若候選分段軌跡在紅燈時段到達交叉口，則基于下一綠燈開始時刻：對于智能網(wǎng)聯(lián)車輛，反向構(gòu)建勻加速段并通過連接段與候選分段軌跡連接，得到最終分段軌跡；對于人工駕駛車輛，反向構(gòu)建停車段并通過連接段與候選分段軌跡連接，得到最終分段軌跡；所述連接段包括勻減速段，或勻減速段與停車段的組合；

7、將當(dāng)前車輛的最終分段軌跡存儲至隊列，當(dāng)后續(xù)車輛進入控制區(qū)域時，迭代更新軌跡信息，實現(xiàn)軌跡規(guī)劃。

8、第二方面，本發(fā)明提供一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃系統(tǒng)，包括：

9、場景構(gòu)建模塊，被配置為，基于信號配時信息、智能網(wǎng)聯(lián)車輛和人工駕駛車輛進入控制區(qū)域的初始速度和初始時間，構(gòu)建控制區(qū)域；

10、候選軌跡構(gòu)建模塊，被配置為，基于以最高限速通過交叉口構(gòu)建初始分段軌跡，根據(jù)安全邊界約束調(diào)整軌跡得到候選分段軌跡；

11、最終軌跡構(gòu)建模塊，被配置為，若候選分段軌跡在紅燈時段到達交叉口，則基于下一綠燈開始時刻：對于智能網(wǎng)聯(lián)車輛，反向構(gòu)建勻加速段并通過連接段與候選分段軌跡連接，得到最終分段軌跡；對于人工駕駛車輛，反向構(gòu)建停車段并通過連接段與候選分段軌跡連接，得到最終分段軌跡；所述連接段包括勻減速段，或勻減速段與停車段的組合；

12、軌跡更新模塊，被配置為，將當(dāng)前車輛的最終分段軌跡存儲至隊列，當(dāng)后續(xù)車輛進入控制區(qū)域時，迭代更新軌跡信息，實現(xiàn)軌跡規(guī)劃。

13、第三方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法中的步驟。

14、第四方面，本發(fā)明提供一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)第一方面所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法中的步驟。

15、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

16、本發(fā)明基于newell跟馳模型構(gòu)建了cav軌跡的安全邊界，將cav的軌跡分解為若干段可以解析求解的曲線，并建立了每一段軌跡曲線的求解方法。同時，實現(xiàn)了對人工駕駛車輛（human-driven?vehicle,?hv）的軌跡估計，并與信號配時方案一起作為cav軌跡規(guī)劃的輸入。不同于現(xiàn)有的交叉口車輛軌跡控制方法，本發(fā)明所提出的車輛軌跡規(guī)劃方法具有計算效率高，具有能夠同時處理一系列車輛的軌跡規(guī)劃問題的特點，完全能夠應(yīng)用于交叉口車輛軌跡的在線控制。

17、本發(fā)明附加方面的優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

技術(shù)特征：

1.一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，所述勻加速段為車輛以最大加速度加速行駛，勻減速段為車輛以最大減速度減速行駛。

3.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，所述分段軌跡為分段二次函數(shù)，相鄰軌跡段在連接點相切，具有相同的位置和速度；其中，通過建立二元二次方程組求解連接點的位置和速度。

4.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，所述基于以最高限速通過交叉口構(gòu)建初始分段軌跡，根據(jù)安全邊界約束調(diào)整軌跡得到候選分段軌跡，具體包括：

5.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，基于候選分段軌跡的廣義逆函數(shù)，判斷候選分段軌跡能否在當(dāng)前綠燈相位通過交叉口，若能，輸出作為最終分段軌跡；否則，基于廣義逆函數(shù)將軌跡通過時間設(shè)定在下一個綠燈開始時刻。

6.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，對于智能網(wǎng)聯(lián)車輛，若反向構(gòu)建的勻加速段不能通過勻減速段與候選分段軌跡連接，則在勻減速段后添加一條停車段與候選分段軌跡連接；

7.如權(quán)利要求1所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法，其特征在于，對于人工駕駛車輛，還包括動態(tài)調(diào)整其勻加速段和勻減速段的加速度，以適應(yīng)混行車流中人工駕駛車輛的軌跡估計誤差，具體表示為：

8.一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法中的步驟。

10.一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7中任一項所述的一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法中的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種智能網(wǎng)聯(lián)混行交叉口車輛隊列軌跡高效規(guī)劃方法及系統(tǒng)，屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：基于信號配時信息和車輛信息，構(gòu)建控制區(qū)域；基于以最高限速通過交叉口構(gòu)建初始分段軌跡，根據(jù)安全邊界約束調(diào)整軌跡得到候選分段軌跡；若候選分段軌跡在紅燈時段到達交叉口，則基于下一綠燈開始時刻：對于CAV，反向構(gòu)建勻加速段并通過連接段與候選分段軌跡連接，對于HV，反向構(gòu)建停車段并通過連接段與候選分段軌跡連接，得到最終分段軌跡；所述連接段包括勻減速段，或勻減速段與停車段的組合。通過考慮HV軌跡對CAV軌跡規(guī)劃的影響，使整個混行車流以平滑的軌跡通過交叉口，提升交叉口通行能力。

技術(shù)研發(fā)人員：戴榮健,李彥震,王子涵,郭云鵬,王旭
受保護的技術(shù)使用者：山東大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15