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    面向車路協(xié)同的交叉口車速控制方法

    2022-04-15 07:16:54許敏佳錢林波南京林業(yè)大學汽車與交通工程學院江蘇南京210037
    物流科技 2022年4期
    關鍵詞:綠燈紅燈車路

    許敏佳,錢林波(南京林業(yè)大學 汽車與交通工程學院,江蘇 南京 210037)

    0 引 言

    隨著城市私人交通的迅猛發(fā)展,機動車保有量迅增,車流量的增加造成交叉口通行速度低下,在高峰時段容易形成區(qū)域性擁堵引起一系列交通問題,尤其在交叉口處的交通安全與交通環(huán)境問題日益凸顯。城市道路中存在大量的信號交叉口,受信號控制的干擾,車輛在交叉口上游一定路段區(qū)域行駛時頻繁加速、減速、停車造成車速的持續(xù)波動,增加車輛的燃油損耗和行程時間延誤。在保證交通安全的前提下,基于車路協(xié)同的環(huán)境,通過信息實時傳送,車輛可以提前獲知前方道路信息和前方交叉口的信號狀態(tài),對交叉口上游一定區(qū)域進行車輛速度控制。通過提醒駕駛員做出合適的速度調整,幫助車輛能夠平穩(wěn)、有序的通過交叉口,減少車輛路口排隊延誤,提高道路利用率,在一定程度上節(jié)能減排,提高了道路通行效率的同時也提升了燃油的經(jīng)濟性,對減少交叉口沖突也有重要的意義。

    目前,國內外已有部分針對面向車路協(xié)同的交叉口速度控制策略的研究,Nekoui等應用不同的數(shù)學模型研究道路交通安全問題,發(fā)現(xiàn)利用車路協(xié)同環(huán)境下誘導車速的方式可有效緩解不同種情況下車輛的緊急避讓與防撞問題,并采用案例模擬的方式驗證了這一觀點;Chen利用路側可變信息板作為車速引導顯示終端,在研究可變信息板位置、信號配時等基礎上,提出了動態(tài)車速引導與動態(tài)信號控制相結合的信號控制優(yōu)化方法,可用于干道多交叉口之間的協(xié)調控制,但應用難度較大;李鵬凱等基于車路協(xié)同環(huán)境,建立信號控制交叉口單車車速引導模型,求解車輛的最優(yōu)行駛車速,應用仿真軟件對實地交叉口進行仿真驗證;Kamal等研究了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下多車道高效通行控制方法,并提出了針對部分車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的車速誘導控制方法。

    本文通過車路動態(tài)實時信息交互,在城市道路交叉口前一定區(qū)域,提出一種車輛速度控制策略的研究方法,一定程度上減少車輛頻繁停車、加減速造成的燃油消耗和污染物排放,保證交通安全,提高通行效率。

    1 問題情景

    假設有一目標車輛在信號綠燈相位時段以初始速度勻速行駛至距離停止線上游L的交叉口控制區(qū)(如圖1所示),若目標車輛按照初始速度繼續(xù)行駛,車輛將不能順利通過交叉口而面臨停車等待,這種情況下車輛的重復啟動會造成污染物排放增加和通行效率的降低??紤]在車路協(xié)同環(huán)境下,以車車、車路通信為基礎,在交叉口控制區(qū)間內部可快速、準確、有效地傳輸下游交叉口數(shù)據(jù)信息,車輛根據(jù)交通狀況進行車速引導,本文提出的車速控制方法是計算出目標車速范圍,通過加速或減速,有針對性地控制車輛的行駛速度,使車輛順利通過下游信號交叉口,以降低車輛燃油消耗量并縮短車輛總行程時間。車輛到達交叉口的車速控制方法可分為以下兩個情景,情景1:當目標車輛進入控制區(qū)間L時,可適當加速在當前綠燈區(qū)間順利通過下游交叉口,可將車輛速度由初始速度加速到引導速度(如圖1藍色虛線所示)通過下游交叉口;情景2:當目標車輛進入控制區(qū)間L時,按照初始速度不能順利在當前綠燈區(qū)間通過下游交叉口,且加速通過會超過路段限速時,可減速至引導車速,使之在下一個綠燈區(qū)間通過下游交叉口。

    圖1 交叉口前速度引導策略示意圖

    2 車速控制方法與模型

    2.1 系統(tǒng)框架。將各個交叉口入口前L的區(qū)間范圍作為本文研究對象的控制區(qū)域,基于車路協(xié)同思想,本系統(tǒng)首先獲取城市路段底圖(如:高德地圖API),結合既有軌跡定位技術獲取車輛運動的實時速度及地理位置信息。由聯(lián)網(wǎng)終端APP鏈接存儲服務器來獲取前方紅綠燈剩余時長,數(shù)據(jù)處理后運算得出推薦速度,邏輯判斷車輛是否可按推薦速度行駛通過路口,邏輯判斷過程如圖2所示。根據(jù)提示系統(tǒng)的設計原理,搭建系統(tǒng)組成的硬件部分。本系統(tǒng)硬件組成部分包括:交通信號燈數(shù)字圖像識別系統(tǒng)、路況信息采集處理智能傳感器(無線通信設備)、單片機及其信號發(fā)射系統(tǒng)、數(shù)據(jù)收集處理服務器、終端設備(智能手機、車載導航等);本系統(tǒng)軟件組成部分包括電子地圖數(shù)據(jù)包、用于獲取車輛實時位置和車速等相關參數(shù)并進行分析和控制的程序等,其中本文所涉及的方法就是針對車輛行駛速度、位置、交叉口排隊長度和信號燈周期情況提出的車速控制方法。

    圖2 系統(tǒng)構成圖

    2.2 車速控制方法與流程。在車路協(xié)同環(huán)境下,首先獲取車輛基本信息,包括車輛行駛速度、車輛位置信息、下游交叉口信號燈信息、交叉口排隊情況等。車速控制方法與流程如圖3所示,當車輛進入控制區(qū)間,數(shù)據(jù)處理器終端判斷當前狀態(tài)是否符合啟動車速控制的條件。如果符合條件,首先判斷進口道是否為綠燈相位,若是綠燈相位,判斷車輛能否在當前綠燈相位以道路限速范圍內速度行駛通過該交叉口,如果能夠通過,根據(jù)路況信息,啟動加速控制模型調整車速,如果不能通過,則啟動減速控制模型使車輛下一個綠燈相位通過該交叉口。若不是綠燈相位,判斷當前車輛行駛速度能否在下一個綠燈相位通過交叉口,如果能夠通過,則目標車輛保持初始速度繼續(xù)前行,如果不能通過,則啟動減速控制模型使車輛在下一個綠燈相位通過該交叉口。

    圖3 交叉口車速控制策略流程圖

    為了簡化研究對象,針對本文所提的交叉口車速控制方法,建立在以下假設條件的基礎上:(1)假設所研究區(qū)域是單一交叉口的單一車道,不考慮交叉口附近的車輛匯入;(2)假設不考慮行人和非機動車的干擾;(3)假設研究區(qū)域內車輛不存在超車和變道行為;(4)假設車路交互通信的實時信息延遲在可接受范圍之內;(5)假設在正常道路條件下,司機具備中等駕駛水平;(6)假設不考慮車流干擾造成的車頭時距的損失;(7)假設目標車輛前方車流不會對車速控制造成影響。

    根據(jù)上述交叉口車速控制方法流程,建立車速控制模型。在車輛加速與減速過程中,根據(jù)運動公式,時刻車輛速度()可表示為:

    式中:()表示時刻車輛速度(m/s);表示初始速度(m/s);表示車輛加速度(m/s)。

    若車輛進入控制區(qū)域時,當前信號燈處于綠燈相位,當前記為0時刻,考慮信號周期,則車輛可通過交叉口的時間區(qū)間為:

    式中:T表示當前交叉口綠燈剩余時長(s);T表示綠燈相位結束時刻;T表示綠燈相位開始時刻;表示信號周期數(shù);T表示信號周期時長(s)。

    此時車速控制模型約定條件為:

    式中:表示目標車輛與當前交叉口的距離(m);v表示引導速度(m/s)。

    v符合道路限速范圍規(guī)定,則推薦v。否則就執(zhí)行第二區(qū)間,第二區(qū)間計算方法如下:

    式中:表示道路最低限速(m/s);表示道路最高限速(m/s);T表示當前交叉口綠燈剩余時長(s);T表示綠燈相位結束時刻;T表示綠燈相位開始時刻;T表示信號周期時長(s);V表示控制區(qū)間最低車速(m/s);V表示控制區(qū)間最高車速(m/s)。

    確定引導速度v區(qū)間[v,v],推薦速度區(qū)間不大于的任意值。

    若車輛進入控制區(qū)域時,當前信號燈不處于綠燈相位,則車輛可通過交叉口的時間區(qū)間如式(8)所示。

    設人體舒適度的最大加速度為絕對值,汽車初始速度,加速度為(),汽車速度為(),則此時引導速度如式(9)所示。

    式中:()表示時刻車輛速度(m/s);表示初始速度(m/s);表示車輛加速度(m/s)。

    此時車速控制模型約定條件為:

    式中:()表示時刻車輛速度(m/s);()表示時刻車輛加速度(m/s);表示道路最低限速(m/s);表示道路最高限速(m/s);T表示綠燈相位結束時刻;T表示綠燈相位開始時刻;T表示信號周期時長(s);V表示控制區(qū)間最低車速(m/s);V表示控制區(qū)間最高車速(m/s)。

    確定引導速度v區(qū)間[v,v],推薦速度區(qū)間不大于的任意值。

    2.3 車速控制過程中加減速模型。為了考慮駕駛員心理承受和乘客舒適性等因素,本著降低燃油消耗量和縮短排隊延誤的原則,盡可能使得車輛行駛軌跡舒緩。在引導速度V確定后,采用加減速模型進行調整車速。采用Xia等提出的三角函數(shù)增長曲線表述速度的變化。圖4為車輛加減速過程中速度變化的示意圖,式(14)是速度表達式。

    式中:V表示引導速度(m/s);表示目標車輛與當前交叉口的距離(m);V表示車輛初始速度(m/s);、表示任意整數(shù)。

    從式(14)中可以看出,是目標車輛與當前交叉口的實時距離;加速度和減速度是速度的一階導數(shù),通過對速度公式求導可以得出加速度和減速度的表達式,此時的、代表速度變化的軌跡參數(shù),即、影響加速度和減速度快慢的參數(shù),并與加速度和減速度呈正相關性,加速度和減速度會隨、的增大而增大。本文設置一個車輛到達交叉口的時間,此刻車輛剛好在綠燈期間到達下游交叉口,設定車輛從初始位置到當前交叉口的位置中間是勻速運動的,那么可以求出來一個目標速度v,要使得車輛到達下游交叉口的時刻正好處于之前設定的時刻,即加速度的調整就是動態(tài)的調節(jié)速度變化,就必須滿足圖4中A部分的面積等于B、C、D三部分的面積之和,如式(15)所示,整理得公式(16),求解如式(17)所示。

    圖4 車路協(xié)同情況下車輛加速和減速過程示意圖

    式中:V表示引導速度(m/s);V表示車輛初始速度(m/s);表示目標車輛與當前交叉口的距離(m);、表示任意整數(shù)。

    3 實例驗證

    選取南京市太平北路與中山東路交叉口對本文所提速度控制模型進行模擬分析,該交叉口衛(wèi)星圖和渠化圖如圖5、圖6所示。通過對車輛通過該交叉口某進口道的行程時間和燃油消耗分析對比,驗證本文提出的交叉口車速控制方法的優(yōu)越性。

    圖5 交叉口衛(wèi)星圖

    圖6 交叉口渠化圖

    經(jīng)過現(xiàn)場實測,該交叉口雙向六車道,采用四相位的信號配時方案,信號周期時長144s,第一相位為東西方向的直行和右轉,第二相位為東西方向的左轉,第三相位放行南北方向的直行和右轉,第四相位為南北方向的左轉。考慮控制區(qū)段的合理性,借鑒車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車速控制的研究,確定交叉口東進口道上游控制區(qū)間長度=200m,此相位綠燈時長為55s、黃燈時長3s、全紅時長2s。判斷當前是否符合啟動閾值模型,車輛當前位置距離停車線距離為=200m,即>符合系統(tǒng)啟動條件。

    調查得知,此路段最大限速=60km/h,考慮到當前路段為城市主干路,交通流量比較龐大,如果一些車輛速度太低就會成為路上的移動障礙,亦容易導致追尾事故,綜上因素,本文設定道路最低限速最小限速=10km/h。基于駕駛舒適性與車輛加速度間的研究,在該建模系統(tǒng)中選定加速度=1.5m/s,減速度=2m/s。

    3.1 行程時間仿真結果分析對比。仿真中設定了三組直行車通過前方交叉口的速度,采用南京市太平北路與中山東路實地交叉口第一相位信號燈時長,通過Python仿真模擬得到行程時間對比如圖7所示。采用構建的十字交叉口的仿真環(huán)境,兩相位配時,信號周期為65s,綠燈時長30s,全紅時長2s,黃燈時長3s,判斷當前仿真環(huán)境是否符合啟動系統(tǒng)的閾值條件,仿真模擬如圖7和圖8所示。從兩組圖中可以直觀的看出,運用本文提出的車路協(xié)同下速度引導策略可以縮短車輛通過交叉口的時間。

    圖7 行程時間對比圖

    圖8 行程時間對比圖

    實地考察的交叉口和仿真模擬的交叉口運用本文推薦速度模型后,兩者的行程時間變化情況一樣。

    在使用該模型之前,當紅燈剩余時間小于某個值時,車輛可以勻速行駛至綠燈亮起,所以行程時間不會隨紅燈剩余時間的變化而變化;當紅燈剩余時間大于某個值時,車輛需減速至停止等待通行,所以紅燈時間越長,等待時間越長。在保證車輛能勻速通過交叉口的情況下,在相同的紅燈剩余時間內,車速大的車輛行駛時間短。

    在使用該模型之后,紅燈剩余時間較小對車輛的行駛時間無影響,當紅燈剩余時間增至某個值后,推薦速度會提前加速,此時車輛到達停止線時,紅燈剛好變?yōu)榫G燈,無需從零加速,省下加速的用時,所以出現(xiàn)平緩趨勢。

    在使用該模型之前,當綠燈剩余時間小于某個值時,車輛無法勻速通過,會等待下一周期的綠燈,其中包括當前綠燈時間和紅燈時間,因此車輛通過交叉口的時間會增長;當綠燈剩余時間較足夠長時,車輛可以勻速一次性通過,所以耗時低。對車速較小的車輛,通過交叉口的時間較長,所以所需的綠燈時間較長;對車速較大的車輛,通過交叉口的時間較短,所需的當前綠燈時間較短。就仿真模擬的交叉口而言,車速為30km/h的車輛,當前綠燈剩余時間超過24s時,車輛才能勻速通過交叉口;而車速為50km/h的車輛,只需15s的綠燈時間就能勻速通過。

    在使用該模型之后,當綠燈剩余時間很少時,車輛仍無法加速通過,耗時仍然較長,但在相同綠燈所剩時間內,使用模型后的車輛通過時間明顯減小;當綠燈剩余時間增加,車輛可以加速,然后勻速通過,所以通過交叉口時間會驟減;當綠燈剩余時間足夠長時,本模型推薦速度按照初始速度勻速行駛,所以通過交叉口時間會比前段推薦加速的時間長。

    3.2 廣義交通費用的對比分析。通過Python仿真模擬對上文提及的兩類交叉口進行燃油消耗的對比分析,采用經(jīng)典的燃油消耗模型VT-micro模型計算,模型表達方程如式(18)所示:

    式中:M()表示第輛車的油耗量(L/s);v()表示第輛車的速度(m/s);a()表示第輛車的加速度(m/s);P表示系數(shù)矩陣。

    通過仿真結果得出如圖9所示的南京市太平北路與中山東路實地交叉口的油耗量對比圖與如圖10所示的擬定的經(jīng)典交叉口的油耗量對比圖,從圖中可以直觀的得出,使用過本文提出的車路協(xié)同環(huán)境下的速度引導策略,在車輛駛入交叉口時段油耗量明顯降低。

    圖9 燃油消耗量對比圖

    圖10 燃油消耗量對比圖

    實地考察的交叉口與仿真模擬的交叉口在使用本推薦速度算法后,車輛的燃油消耗量的變化情況類似,下面就仿真模擬的交叉口進行分析。

    在使用該模型前,當剩余紅燈時間較少時,車輛勻速行駛至綠燈亮起,期間無需加減速,因此油耗量較少;當剩余紅燈時間增至某個值,車輛無法通過交叉口,需減速,等待綠燈亮起通過。由于此過程中,車輛需減速甚至可能停車等待綠燈,因此當剩余紅燈時間越長,油耗量就越多。對不同車速的車輛,耗油量變更點(燃油消耗量驟升/驟降時剩余紅綠燈時間)也不同。對車速較高的車輛,紅燈剩余時間較短,減速幅度較大,加速度大,所以耗油量最大;車速較低的勻速車輛,行駛到交叉口的時間較長,因此能等待的紅燈時間長,所以它的耗油變更點較晚。

    在使用該模型之后,當紅燈剩余時間較短,車輛能以初始速度勻速通過交叉口,本模型不推薦加速度,因此耗油量與使用模型前無差異;當紅燈剩余時間增至某個值后,本模型推薦車輛提前加速,即速度變得更加平滑,所以耗油量也變得平滑。

    在使用該模型之前,當綠燈所剩時間小于某個值時,此時車輛不能勻速通過交叉口,所以車輛減速至靜止,停在紅燈前。由于車輛減速且等待下一次綠燈時間較長,所以在一定的短時間內,油耗量隨綠燈剩余時間的增大而增大;當綠燈所剩時間大于某個值時,車輛可以勻速通過交叉口,無需加減速,車輛趨于穩(wěn)定狀態(tài),所以車輛耗油量較少,出現(xiàn)圖中耗油量驟減情況,并且耗油量與剩余綠燈時間無關。對于不同的勻速行駛的車輛,它們耗油的變更點也不同,速度大的車輛會提前進入變更點。對車速較大的車輛,需要通過交叉口的時間較短,所以綠燈剩余時間較短時就能以勻速行駛通過綠燈;對車速較小的車輛,勻速通過交叉口的時間較長,所以所需的剩余綠燈時間較長。

    在使用該模型之后,當剩余時間較短時,車輛仍不能通過本次綠燈,情況同使用模型前,耗油量在增長,但使用模型后,相同剩余綠燈時間內,燃油消耗量明顯減少;當剩余時間繼續(xù)增加至某個值時,推薦速度推薦車輛先加速,后勻速通過交叉口。因為行駛時間變短,耗油量會驟降一次;當剩余時間足夠時,使用模型前后區(qū)別無區(qū)別,油耗量都比較低。

    對于車速不同的車輛,它們進入耗油量穩(wěn)定期的時間點(在一定的剩余時間內,油耗量不變)也不同。對車速大的車輛,所需的加速時間較短,所以能很快進入穩(wěn)定期,以勻速通過交叉口;對車速小的車輛,先加速后勻速的時間較長,因此所需的綠燈剩余時間較長。

    4 結 論

    基于車路協(xié)同的環(huán)境下,本文提出控制車速的方法對臨近交叉口的車輛進行引導,改變車輛走—停的行駛模式,使其平滑、順暢的通過前方交叉口,通過仿真結果顯示,在有速度控制策略引導下,車輛的行程時間、燃油消耗量均有顯著減少,提高了整個交叉口的通行能力,一定意義上實現(xiàn)了節(jié)能減排,降低交通費用的同時提升了經(jīng)濟效益和社會效益。

    該車速控制的不足之處是本文所研究的交叉口控制策略是單一路口,對于整個道路交叉口群以及實現(xiàn)整個路段的綠波控制沒有體現(xiàn),對于復雜的交通道路中換道、會車、超車等情況并未考慮,有待于進一步提高。另外,在高飽和度的車流量下,系統(tǒng)將不會啟動車速控制模型,這些問題還需要進一步加入現(xiàn)有的控制模型中研究,結合當今道路實況,使車速控制具有普適性。

    在“互聯(lián)網(wǎng)+交通運輸”新業(yè)態(tài)新發(fā)展模式下,車速協(xié)同就是智能交通創(chuàng)新之路上的重要一步,本文利用車路協(xié)同環(huán)境下車輛可以與控制系統(tǒng)實時信息交互的特征,實現(xiàn)對臨近交叉口車輛車速控制的智能化,對全面實現(xiàn)自動駕駛、智能駕駛有積極的作用。

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