【摘 要】
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随着自动驾驶技术的日趋成熟和国家的政策支持,自动驾驶得到了飞速发展,但实现完全的自动驾驶仍会是个漫长的过程。未来将会普遍存在人机混合的情况。在此基础上,因自动驾驶车辆的高度可控性以及车路协同技术的日渐成熟,为进一步挖掘自动驾驶在交叉口通行时的潜力提供了新的可能。本文提出交叉口CAV专用车道的共享控制方法,期望对人机混合驾驶环境下的交叉口通行效率的提高提供参考。首先,对目前所存在的网联交叉口信号优化
【基金项目】
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国家重点研发计划专项“自主式交通复杂系统体系架构研究”之课题4“自主式交通系统架构设计与仿真评估信息物理平台研发”（2020YFB1600400）；
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随着自动驾驶技术的日趋成熟和国家的政策支持,自动驾驶得到了飞速发展,但实现完全的自动驾驶仍会是个漫长的过程。未来将会普遍存在人机混合的情况。在此基础上,因自动驾驶车辆的高度可控性以及车路协同技术的日渐成熟,为进一步挖掘自动驾驶在交叉口通行时的潜力提供了新的可能。本文提出交叉口CAV专用车道的共享控制方法,期望对人机混合驾驶环境下的交叉口通行效率的提高提供参考。首先,对目前所存在的网联交叉口信号优化控制方法与问题进行研究分析,主要阐述了两种方法的优化思想以及目前存在的不足,基于此,提出人机混合驾驶交叉口CAV专用车道共享方法,从长度、数量确定设置CAV专用车道,基于CAV渗透率以及绿灯有效利用率进行动态调整车道的共享,同时规划车辆的变道以及调度问题。其次,建立人机混合驾驶环境下信号控制参数与CAV轨迹联合优化模型。以延误最小为综合评价指标,建立轨迹优化和信号控制的双向优化模型并确定约束条件,再分别给出人机混合驾驶环境下信号控制的确定方法、自动驾驶车辆的轨迹优化模型以及信号评价指标模型,最终求解最优算法,又分别从交通量、路段最大限速、CAV渗透率等方面对进行敏感性分析。最后借助SUMO平台进行仿真验证。对不设置CAV专用车道且不进行轨迹优化、设置CAV直行专用车道,但车道不进行共享以及本文提出的信号优化控制,三种方案进行对比分析。最终得出本文提出的方案在下车辆的停车率较之前的方案分别提高了5.19%和8%,延误较之前的方案分别降低了23.23%和8.08%,四条车道的利用率分别为降低了33.33%、提高了100.5%、提高了28.57%、提高了26.09%,使得道路的车道得到更均衡的利用,充分发挥共享车道的作用,表明本文提出的优化方法具有可行性和有效性。
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