Please wait a minute...
浙江大学学报(工学版)  2020, Vol. 54 Issue (2): 275-282    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.02.008
土木与交通工程     
自动车轨迹优化以实现分转向车流串联交叉口控制
郭满(),梅振宇,章立辉*()
浙江大学 建筑工程学院,浙江 杭州 310058
Trajectory optimization of connected and autonomous vehicles to achieve tandem intersection control
Man GUO(),Zhen-yu MEI,Li-hui ZHANG*()
College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China
 全文: PDF(903 KB)   HTML
摘要:

在全自动驾驶环境中,采用控制网联自动车(CAVs)行驶轨迹的方法来完成分转向车流的串联排列,从而实现信号交叉口处车流的串联控制以提高通行效率. 自动车行驶轨迹控制过程主要包括:不同转向车流在纵向行驶方向上实现前后分离、同一转向车辆在所有车道上实现横向均匀分布. 给定上游来车分布及转向信息,自动车轨迹精确计算过程如下:通过一系列规则确定各自动车在交通流中的相对位置演变过程,直到分转向车流串联排列成型;基于车辆纵横向动力学模型,计算车辆相对位置演变过程中每一步所需时间;从初始状态开始整合形成每辆自动车的行驶轨迹. 算例表明,通过自动车的轨迹控制可以实现分转向车流的串联排列,且轨迹计算速度较快,可以用于车流实时控制.

关键词: 网联自动车信号控制交叉口车流串联控制轨迹控制启发式算法    
Abstract:

The trajectories of connected and autonomous vehicles (CAVs) were controlled to achieve the tandem arrangement of different turning movements in fully autonomous driving environment, in order to realize the tandem control of CAVs at signalized intersections to improve the flow efficiency. The trajectory control procedure mainly includes two modules. One is to separate CAVs with different turning directions along the driving direction, and the other is to distribute CAVs with the same turning directions evenly across all lanes. Given the distribution and turning information of upstream CAVs, the trajectories of CAVs can be exactly generated as follows. The evolution process of CAV relative locations in the traffic flow is determined according to a series of rules, until the CAVs with different turning directions form tandem arrangement. The time used during each step in the evolution process is calculated based on the vehicle dynamics models for both longitudinal and lateral movements. The entire trajectories for all CAVs from the very beginning that they enter the road to the end that they leave the road are then generated. Numerical examples show that tandem arrangement can be realized by controlling the trajectories of CAVs, and the trajectory computation procedure is efficient and can be applied in the real-time control of CAVs.

Key words: connected and autonomous vehicle    signalized intersection    tandem control    trajectory control    heuristic
收稿日期: 2019-08-06 出版日期: 2020-03-10
CLC:  U 9  
基金资助: 国家重点研发计划资助项目(2018YFB1600500)
通讯作者: 章立辉     E-mail: guoman@zju.edu.cn;lihuizhang@zju.edu.cn
作者简介: 郭满(1995—),男,硕士生,从事交通优化建模研究. orcid.org/0000-0001-5527-8235. E-mail: guoman@zju.edu.cn
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
作者相关文章  
郭满
梅振宇
章立辉

引用本文:

郭满,梅振宇,章立辉. 自动车轨迹优化以实现分转向车流串联交叉口控制[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(2): 275-282.

Man GUO,Zhen-yu MEI,Li-hui ZHANG. Trajectory optimization of connected and autonomous vehicles to achieve tandem intersection control. Journal of ZheJiang University (Engineering Science), 2020, 54(2): 275-282.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2020.02.008        http://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2020/V54/I2/275

图 1  车辆相对分布状态
图 2  无阻碍车辆的确定
图 3  车辆前进过程示意图
图 4  阻碍车辆所在行有换道空间的示例
图 5  阻碍车辆所在行无换道空间的示例
图 6  车辆均匀分布过程示意图
图 7  车辆前进速度变化过程
图 8  双交叉口路网驶入车辆初始分布
行数 车道1 车道2 车道3
第1行 70 70 70
第2行 56 ? 56
第3行 42 42 42
第4行 28 28 28
第5行 14 14 14
第6行 ? 0 0
表 1  车流汇合后的车辆纵向位置
图 9  车辆相对位置变化过程
行数 车道1 车道2 车道3
第1行 ? 116.34 ?
第2行 ? 102.34 ?
第3行 88.34 ? 88.34
第4行 74.34 ? 74.34
第5行 60.34 ? 60.34
第6行 46.34 46.34 46.34
第7行 32.34 32.34 32.34
第8行 ? 18.34 18.34
表 2  图9(b)中车辆纵向位置
行数 车道1 车道2 车道3
第1行 ? 120.34 ?
第2行 ? 106.34 ?
第3行 ? 92.34 92.34
第4行 78.34 ? 78.34
第5行 64.34 ? 64.34
第6行 50.34 50.34 50.34
第7行 36.34 36.34 36.34
第8行 ? 22.34 22.34
表 3  图9(c)中车辆纵向位置
行数 车道1 车道2 车道3
第1行 312.18 312.18 312.18
第2行 298.18 ? ?
第3行 284.18 284.18 284.18
第4行 270.18 270.18 ?
第5行 ? ? 256.18
第6行 242.18 242.18 242.18
第7行 228.18 ? 228.18
第8行 ? 214.18 ?
表 4  图9(g)中车辆纵向位置
行数 车道1 车道2 车道3
第1行 327.16 327.16 327.16
第2行 313.16 ? ?
第3行 299.16 299.16 299.16
第4行 285.16 285.16 285.16
第5行 271.16 271.16 271.16
第6行 257.16 257.16 257.16
表 5  图9(h)中车辆纵向位置
图 10  最终车辆分转向串联排列图
图 11  图9中所有车辆的全程轨迹图
图 12  车道数不同情况下的车辆初始分布
图 13  车道数不同情况下最终分转向串联排列
图 14  图12中所有车辆的全程轨迹图
1 DRESNER K, STONE P A Multiagent approach to autonomous intersection management[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2008, 31 (1): 591- 656
doi: 10.1613/jair.2502
2 HAUSKNECHT M, AU T C, STONE P. Autonomous intersection management: multi-intersection optimization [C]// International Conference on Intelligent Robots and Systems. San Francisco: IROS, 2011.
3 SUN W, ZHENG J, LIU H X. A capacity maximization scheme for intersection management with automated vehicles [C]// 22nd International Symposium on Transportation and Traffic Theory. Evanston: ISTTT, 2017: 121–136.
4 AU T, QUINLAN M, STONE P. Setpoint scheduling for autonomous vehicle controllers [C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation. St Paul: ICRA, 2012.
5 ZHANG S, DENG W, ZHAO Q, et al. Dynamic trajectory planning for vehicle autonomous driving [C]// 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Manchester: IEEE, 2013: 4161–4162.
6 LUO Y, XIANG Y, CAO K, et al A dynamic automated lane change maneuver based on vehicle-to-vehicle communication[J]. Transportation Research Part C, 2016, 62: 87- 102
doi: 10.1016/j.trc.2015.11.011
7 LI B, ZHANG Y, FENG Y, et al Balancing computation speed and quality: a decentralized motion planning method for cooperative lane changes of connected and automated vehicles[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2018, 3 (3): 340- 350
doi: 10.1109/TIV.2018.2843159
8 LU G, NIE Y, LIU X, et al Trajectory-based traffic management inside an autonomous vehicle zone[J]. Transportation Research Part B, 2019, 120: 76- 98
doi: 10.1016/j.trb.2018.12.012
9 LI Z, ELEFTERIADOU L, RANKA S Signal control optimization for automated vehicles at isolated signalized intersections[J]. Transportation Research Part C, 2014, 49: 1- 18
doi: 10.1016/j.trc.2014.10.001
10 LI P, ZHOU X Recasting and optimizing intersection automation as a connected-and-automated-vehicle (CAV) scheduling problem: a sequential branch-and-bound search approach in phase-time-traffic hypernetwork[J]. Transportation Research Part B, 2017, 105: 479- 506
doi: 10.1016/j.trb.2017.09.020
11 FENG Y, YU C, LIU H X Spatiotemporal intersection control in a connected and automated vehicle environment[J]. Transportation Research Part C, 2018, 89: 364- 383
doi: 10.1016/j.trc.2018.02.001
12 YU C, FENG Y, LIU H X, et al Integrated optimization of traffic signals and vehicle trajectories at isolated urban intersections[J]. Transportation Research Part B, 2018, 112: 89- 112
doi: 10.1016/j.trb.2018.04.007
[1] 秦旋,房子涵,张赵鑫. 混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020, 54(4): 712-721.
[2] 吴超, 刘元安, 吴帆, 范文浩, 唐碧华. 移动性受限物联网应用中基于图论的高效数据采集策略[J]. 浙江大学学报(工学版), 2018, 52(8): 1444-1451.
[3] 周炳海, 赵猛. 柔性Job Shops集成调度启发式算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(6): 1073-1079.
[4] 苗峰,谢安桓,王富安,喻峰,周华. 多阶段可替换分组并行机调度问题的求解[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(5): 866-872.