發(fā)布時(shí)間：2020-04-24 07:35

【摘要】：隨著城市建設(shè)進(jìn)程的不斷加快,城市道路網(wǎng)不斷擴(kuò)大,城市交通量不斷增加。平面交叉口作為城市路網(wǎng)中交通流匯合、轉(zhuǎn)向、分流的重要節(jié)點(diǎn),是保障道路交通安全和提升道路交通效率的關(guān)鍵所在;但同時(shí)由于交叉口處交通量大、沖突點(diǎn)多,其也是交通事故多發(fā)地段和交通擁堵主要場所。交叉口對(duì)車流疏導(dǎo)的方式根本上是時(shí)空間隙的分配,交叉口通行能力的高低受限于其時(shí)空間隙的多少,但同時(shí)也取決于其時(shí)空間隙分配機(jī)制的科學(xué)性及合理性。傳統(tǒng)的交叉口控制模式,即信號(hào)控制模式是通過相位禁行的方式來避免相位沖突,是一種以增加道路延誤為代價(jià)來保證車輛安全的控制模式,其對(duì)交叉口時(shí)空間隙的利用率并不高。智能車路協(xié)同能夠通過狀態(tài)感知、信息交互、分析決策等手段實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)元素的控制,為交叉口信號(hào)控制提供了車載化、定制化、智能化的可能,為交叉口時(shí)空間隙的優(yōu)化分配提供了技術(shù)支撐,能夠解決交叉口控制模式發(fā)展需求與發(fā)展形態(tài)不一致、不統(tǒng)一的問題,能夠保證車輛安全,同時(shí)提高交叉口控制效率。本文基于平面交叉口靜態(tài)特性、交叉口信號(hào)控制特點(diǎn)、不同類型智能車輛主體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及智能車路協(xié)同系統(tǒng)運(yùn)行模式,對(duì)車輛在交叉口的間隙通行模式進(jìn)行研究。通過時(shí)空間隙動(dòng)態(tài)分配模型評(píng)估交叉口的通行能力,通過分析車輛安全運(yùn)行特點(diǎn)研究影響車輛安全的動(dòng)態(tài)多要素模型構(gòu)建方法,在此基礎(chǔ)上以優(yōu)化交通流效率為目標(biāo),研究渠化可變交叉口的智能車輛平行間隙協(xié)調(diào)控制方法,并進(jìn)一步將全智能車場景拓展至智能車CAV(Connected and Autonomous Vehicle)/非智能車HPV(HumanPilot Vehicle)協(xié)同運(yùn)行場景中,提出了混合間隙耦合的交叉口信號(hào)協(xié)同控制方法,最后建立了智能車路協(xié)同仿真測試與驗(yàn)證平臺(tái),對(duì)論文所提出方法進(jìn)行效率及安全方面驗(yàn)證分析�；谡撐牡难芯抗ぷ�,主要取得了以下創(chuàng)新成果:(1)提出了基于時(shí)空間隙動(dòng)態(tài)分配模型的交叉口通行能力估計(jì)方法,采用間隙分配理論分析了不同交叉口控制方法對(duì)車輛通行間隙的分配及優(yōu)化機(jī)制,建立了在間隙飽和分配條件下估計(jì)間隙控制最大通行能力的基本思想。提出了基于隊(duì)列估計(jì)(LOOSE,Location Optimization On Sequence Evaluation)和基于預(yù)演軌跡(COMPACT,Cooperative Optimization Method for Previous Allocation Comparatively Transforming)的二級(jí)間隙優(yōu)化分配方法,并通過基于預(yù)測軌跡的加速度動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)(ADAPT,Acceleration Dynamically Adjusting based on Predicted Trajectory)模型對(duì)車輛速度進(jìn)行引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了間隙控制最大通行能力的估計(jì),解決了間隙飽和分配條件下交叉口最大通行能力難以估計(jì)的問題。(2)提出了與車輛安全相關(guān)的多要素動(dòng)態(tài)模型構(gòu)建及聯(lián)合仿真運(yùn)行方法,通過對(duì)影響CAV安全運(yùn)行的定位誤差、通信延誤等因素運(yùn)行機(jī)制的分析,對(duì)影響HPV安全運(yùn)行的駕駛員反應(yīng)時(shí)間的動(dòng)態(tài)反演,提出了高斯分布定位誤差模型、均勻和Rayleigh分布通信延誤模型,以及基于車輛非線性分段制動(dòng)特性的駕駛員反應(yīng)時(shí)間估計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了定位誤差、通信延誤、反應(yīng)時(shí)間的聯(lián)合動(dòng)態(tài)仿真,解決了多誤差源運(yùn)行機(jī)理不明確而導(dǎo)致的間隙控制安全度低的問題。(3)提出了渠化可變交叉口的智能車輛平行間隙協(xié)調(diào)控制方法。采用分段三次 Hermite 插值方法(PCHIP,Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomial)實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛在任意交叉口內(nèi)運(yùn)行軌跡的預(yù)測,定義了動(dòng)態(tài)的車輛安全時(shí)間間隔和車輛間的首次沖突時(shí)間(FCT,First Conflicting Time)。在基于時(shí)間序列與車輛位置(SPATS,Spatial Position Associating Time Series)方法基礎(chǔ)上,通過二級(jí)的 FCT策略建立平行間隙模型來計(jì)算車輛的目標(biāo)狀態(tài),并通過ADAPT方法對(duì)車輛速度進(jìn)行引導(dǎo)。增加了車輛換道機(jī)制實(shí)現(xiàn)了通行效率尋優(yōu),解決了固定渠化交叉口動(dòng)態(tài)間隙控制方法帶來的不均衡車流車輛延誤增加的問題。(4)提出了混合間隙耦合的交叉口 CAV/HPV信號(hào)協(xié)同控制方法,通過分析數(shù)據(jù)層面信號(hào)控制與間隙控制動(dòng)態(tài)耦合可行性,提出了 CAV/HPV間隙協(xié)同運(yùn)行控制過程。在平行間隙控制策略的基礎(chǔ)上,建立了基于車輛行為預(yù)測和間隙時(shí)延控制的HPV間隙選擇方法,提高HPV間隙通行的安全性。并基于駕駛員反應(yīng)時(shí)間提出了針對(duì)HPV的定制化信號(hào)控制方法,解決了間隙控制交叉口因HPV不受控而導(dǎo)致間隙控制失效的問題。在上述研究基礎(chǔ)上,論文構(gòu)建了多層次智能車路協(xié)同仿真運(yùn)行及場景驗(yàn)證環(huán)境(Tranario),定義了交叉口和車輛的靜態(tài)及動(dòng)態(tài)屬性,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了車輛定位誤差、通信延誤、駕駛員反應(yīng)時(shí)間的協(xié)同仿真方法。最后通過多交叉口平行間隙控制場景的仿真驗(yàn)證,一方面通過數(shù)值比較說明了智能車路協(xié)同條件下間隙控制方法較傳統(tǒng)信號(hào)控制方法的優(yōu)勢,另一方面也說明了仿真平臺(tái)對(duì)車路協(xié)同系統(tǒng)功能測試驗(yàn)證的支持。
【圖文】：

逑Ｔ＾ｎｔ＾＾Ｔ邐Ｔ＾ｒ＾Ｍ邐＾邋ｉ邋！邋１邋ｉ邋！邋Ｉ邋＾Ｔ＂＂＂ＴＴｒｆｒ逡逑圖２－１道路渠化及相位信息逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｐｈａｓｅ逡逑每條車道的輸入為３６０邋ｖｈｃ／ｈ，考慮到右轉(zhuǎn)車道并不存在沖突，因此論文并沒逡逑有對(duì)右轉(zhuǎn)車道進(jìn)行分析。論文采用５ｓ時(shí)間段內(nèi)某車道進(jìn)入交叉口的車輛數(shù)（以下逡逑簡稱“５ｓ車流量”）來分析定時(shí)信號(hào)控制的運(yùn)行效率。結(jié)果如圖２－２所示。逡逑８邋ｐ邐邐邐＇邐邋８邋ｒ邐■邐■邐邋８邋ｒ邐邐邐邐邐邋８「ＶＳｒ—邐邐邐逡逑0邋＾邐邐邐邐邐邋ｏ邋Ｌ邐邐邐邐邐邋ｏ邋Ｌ邐■邐■邐邋0邋Ｌ邐．邐．—逡逑１２０邐１３０邐１４０邐２４０邐２５０邐２６０邐３６０邐３７０邐３８０邐４８０邋４９０邋５００逡逑ｐｈａｓｅ邋４－１邐ｐｈａｓｅ邋４－２邐ｐｈａｓｅ邋４－３邐ｐｈａｓｅ邋４－４逡逑５０邐１００邐１５０邐２００邐２５０邐３００邐３５０邐４００邐４５０邐５００邐５５０邐６００逡逑時(shí)間（秒）逡逑圖２－２邋５Ｓ車流量逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｔｒａｆｆｉｃ邋ｆｌｏｗ邋ｗｉｔｈｉｎ邋５邋ｓ逡逑仿真時(shí)間為６００ｓ，論文對(duì)圖２－１中相位四由西左轉(zhuǎn)的車輛進(jìn)行分析，在仿真逡逑過程中，相位四一共獲得四次通行權(quán)，５ｓ車流量統(tǒng)計(jì)如圖２－２中ｐｈａｓｅ４－１至ｐｈａｓｅ逡逑４＿４所示。通過上圖能夠看出，在綠燈時(shí)間內(nèi)，，通過此車道進(jìn)入交叉口的５ｓ車流量逡逑先上升后降低，這是因?yàn)楫?dāng)某一個(gè)相位獲得通行權(quán)時(shí)，堆積在交叉口的車輛開始通逡逑過交叉口；但是過了一小段時(shí)間后

Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｃｈａｎｎｅｌｉｚａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｐｈａｓｅ逡逑每條車道的輸入為３６０邋ｖｈｃ／ｈ，考慮到右轉(zhuǎn)車道并不存在沖突，因此論文并沒逡逑有對(duì)右轉(zhuǎn)車道進(jìn)行分析。論文采用５ｓ時(shí)間段內(nèi)某車道進(jìn)入交叉口的車輛數(shù)（以下逡逑簡稱“５ｓ車流量”）來分析定時(shí)信號(hào)控制的運(yùn)行效率。結(jié)果如圖２－２所示。逡逑８邋ｐ邐邐邐＇邐邋８邋ｒ邐■邐■邐邋８邋ｒ邐邐邐邐邐邋８「ＶＳｒ—邐邐邐逡逑0邋＾邐邐邐邐邐邋ｏ邋Ｌ邐邐邐邐邐邋ｏ邋Ｌ邐■邐■邐邋0邋Ｌ邐．邐．—逡逑１２０邐１３０邐１４０邐２４０邐２５０邐２６０邐３６０邐３７０邐３８０邐４８０邋４９０邋５００逡逑ｐｈａｓｅ邋４－１邐ｐｈａｓｅ邋４－２邐ｐｈａｓｅ邋４－３邐ｐｈａｓｅ邋４－４逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U495

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2638698