【摘 要】
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当下,自动驾驶技术是科学及工程界的研究热点,随着自动驾驶车辆技术的发展,在可预见的未来会出现网联人工驾驶车辆和网联自动驾驶车辆在道路上中共存的场景。因此本文将对基于车联网下交叉口有人/无人车辆混行的协同通行控制方法进行研究。论文的主要工作如下:（1）首先对车辆在交叉口的冲突的原因进行分析。分析结果表明车流行驶路线的交叉形成的冲突点在时间和空间上的占有冲突是其根本因素。因此本文将冲突点看作资源并提出
【基金项目】
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项目“面向多路段下协同网联自动驾驶的5G应用技术”,该项目来自欧盟“地平线2020”计划信息通信技术领域的研究指南:5G for Cooperative,Connected and Automated Mobility（CCAM）（NO.2018YFE0197700）；
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当下,自动驾驶技术是科学及工程界的研究热点,随着自动驾驶车辆技术的发展,在可预见的未来会出现网联人工驾驶车辆和网联自动驾驶车辆在道路上中共存的场景。因此本文将对基于车联网下交叉口有人/无人车辆混行的协同通行控制方法进行研究。论文的主要工作如下:（1）首先对车辆在交叉口的冲突的原因进行分析。分析结果表明车流行驶路线的交叉形成的冲突点在时间和空间上的占有冲突是其根本因素。因此本文将冲突点看作资源并提出了车辆在交叉口的避撞条件:具有潜在冲突点的两辆车的到达该冲突点的时间要错开并保证最小安全车头时距。（2）然后对有人/无人车辆混行的场景进行建模。在具有通信能力的有人车辆参与的情况下,分析了两种车辆行驶的区别。为了量化有人驾驶车辆的人为不确定性,并保证能够对有人车辆到达冲突点的时间进行预测从而为有人驾驶车辆分配通行间隙。本文对交叉口区域的有人车辆的大量真实数据进行分析,得出描述有人车辆不确定性参数的概率函数,并计算出有人车辆到达冲突点的时间区间。（3）紧接着提出了有人/无人混行场景下的两种车联网下交叉口协调控制方法:基于资源预约以及基于调度优化的车辆通行方法。并对这两种方法综合考虑了计算复杂度和通行效率两个指标,结合这两种车辆通行方法提出了考虑车流密度下的交叉口车辆通行方法,称之为资源预约-调度优化混合方法。（4）最后利用交通仿真器SUMO以及PYTHON搭建了仿真平台。首先仿真了两种方法在不同密度以及不同调度车辆数量下的表现,从而确定了结合两种方法的混合方法的结合临界值。随后对比其他方法进行仿真,仿真结果表明混合方法保证了车辆通过交叉口的安全,并且在车辆延误、计算时间、稳定性以及吞吐量等指标有着不错的表现。相比于基于资源预约的方法,混合方法的车辆延误最高减少了83.27%,相比基于调度优化的方法,混合方法有显著提升,计算时间减少范围为（25.1%～95.2%）。最后对有人/无人混行驾驶的场景进行了仿真,并对不同渗透率下车辆延误、车辆干扰率、车辆延误比例等指标进行了分析。
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