摘要：交通擁堵已成為城市發(fā)展的痛點問題，匝道合流是造成城市高架道路和高速公路交通擁堵的主要原因之一。2018年，以北京高峰時段出行為例，每出行1個小時，就有29.7分鐘耗費在堵車上，按月平均工資8467元（北京市統(tǒng)計局發(fā)布2017年北京市職工月平均工資）計算，得出北京第三季度每月因擁堵造成的時間成本達1049元。交通擁堵降低了交通效率，增加了碰撞風險，增加了出行時間，給乘客帶來不適，導致油耗和排放過多。實際上，匝道合流操作對于駕駛員來說，必須綜合考慮周圍環(huán)境的各類因素。通常，試圖合流的車輛可能會在入口匝道上先減速，等待合適的合流機會，同時根據(jù)對安全間距和主流車輛速度的判斷，以確定加速的程度和時間。即使駕駛員最終順利完成合流，實際的合流過程也不一定是全局最優(yōu)的，安全性、經(jīng)濟性和舒適性難以兼顧和保證。

關(guān)鍵詞：智能網(wǎng)聯(lián)汽車;匝道合流;協(xié)同控制;中心式方法;燃油經(jīng)濟性

引言

交織區(qū)是道路系統(tǒng)的重要組成部分，尤其山地城市受地形、地物等客觀條件的限制，多條匝道并入主線形成多路合流交織區(qū)，極易引發(fā)交通事故。雖然分車道控制配合定向車道對這類交織區(qū)的安全性有了很大的提升，但研究發(fā)現(xiàn)在高峰期多路合流交織區(qū)的交通延誤現(xiàn)象更為嚴峻。因此，優(yōu)化多路合流交織區(qū)控制方法對降低交織區(qū)的車輛延誤具有重要的意義。

1智能網(wǎng)聯(lián)汽車的匝道合流協(xié)同控制

自適應控制的原則是通過感知交通數(shù)據(jù)，合理的改變各車道的相位相序和自適應信號配時來減少交織區(qū)的延誤，保證交織區(qū)內(nèi)車輛高效通行，從而避免各個車道發(fā)生溢流。主要包括：數(shù)據(jù)實時感知和分車道自適應控制，其中分車道自適應控制又分為進口車道相位相序優(yōu)化、自適應配時、最小總延誤3個模塊。進行自適應協(xié)同控制時，當檢測到各車道的交通流量和排隊長度發(fā)生變化，根據(jù)各車道的約束條件重新組合相位相序，得到不同的分車道控制方案。再根據(jù)自適應相位綠時和信號周期，動態(tài)調(diào)整各方案的信號配時，最終得到最優(yōu)的組合方案。當檢測到放行的各車道相位相序不變時，根據(jù)各車道的交通量和排隊長度判斷是否進行信號配時，是否得到最小延誤，否則返回車輛檢測。

2研究場景

如圖1所示，考慮一種簡化的匝道合流場景，主道與匝道均為單車道。實際上，主道道路一般由多車道組成，本文假設(shè)車輛在進入控制區(qū)之前已經(jīng)完成了換道操作，而不需要考慮控制區(qū)域的車輛換道行為，因此，主道多車道的問題可以簡化為單車道問題。此外，在同一條車道上的車輛遵循先進先出（FirstInFirstOut，F(xiàn)IFO）規(guī)則，不能進行超車?？刂茀^(qū)域定義為圖1中長度為L的V2I通訊范圍，實際上通常是半徑為幾百米的范圍。匝道合流協(xié)同控制系統(tǒng)中僅考慮位于控制區(qū)內(nèi)的車輛。合流點定義為主道中心線與匝道中心線的交點。在本文中僅考慮匝道上有一輛車的情景，標記為車0。主干道上尚未到達合流點的車輛依次標記為車1～車m，如圖1所示。

匝道合流需要合流車輛（車0）與主道上的車輛協(xié)同完成，在主干道上的車輛負責為合流的車輛制造足夠安全的間隙，以便合流車輛進行合流匯入。也就是說，它們需要協(xié)同調(diào)節(jié)各自的車速以適應合流車輛。本文假設(shè)每個合流區(qū)域中都存在智能路側(cè)單元，如圖1所示?？刂茀^(qū)內(nèi)的每輛車都可以與智能路側(cè)單元進行通信，頻繁共享其實時信息并接收控制消息。車輛的共享信息包括車輛編號、車輛長度和寬度、位置、速度、加速度、橫擺角等。其中一些共享信息是常數(shù)，其余信息可以通過車載設(shè)備（例如GPS、速度計、加速度計和陀螺儀）實時測量和計算。智能路側(cè)單元收到共享信息后，其內(nèi)部的數(shù)據(jù)處理單元將采用本文提出的方法來計算每輛車的最優(yōu)速度曲線，然后將最優(yōu)速度曲線發(fā)送給各個車輛進行軌跡跟隨實現(xiàn)。

3智能網(wǎng)聯(lián)汽車中心式匝道合流協(xié)同控制方法

3.1匝道合流區(qū)生態(tài)協(xié)同控制

在分割的平面道路上，干貨車輛必須在主要道路上進口，不可避免地影響主要道路和道路交通的穩(wěn)定性，造成交通混亂。因此，高速公路附近車輛并存的問題始終是科學研究的重點之一。CAV旱區(qū)生態(tài)斜坡填埋場是一種計算和預測主要車輛和履帶式車輛流入住宅區(qū)所造成的安全沖擊和干擾的方法，目的是利用控制協(xié)調(diào)算法提前優(yōu)化主要道路或旅游車輛的行為，提高車輛安全、能效和效率。流域生態(tài)協(xié)同控制方法根據(jù)控制策略分為中心方法和分布方法兩類。集中辦法是通過道路交通設(shè)施和交通管理對任務(wù)和控制不足進行全球管理。系統(tǒng)中的每個CAV都沒有全局信息，也不會占用大量計算能力和本地計算時間。采用集中方法，通過中央控制器的不同層控制器執(zhí)行任務(wù)和控制命令。同時采用基于啟發(fā)式規(guī)則的兩級協(xié)調(diào)系統(tǒng)，該系統(tǒng)除其他外，由非線性系統(tǒng)的動態(tài)觀測控制，由高層依次控制，由下級依次控制車輛的運動;里約托雷斯等。提出了CAV車輛加/減速曲線的在線優(yōu)化框架，即

結(jié)束語

本文提出了基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的中心式匝道合流協(xié)同控制方法，建立了匝道合流協(xié)同控制模型，通過數(shù)值仿真驗證了所提出方法的有效性。仿真結(jié)果表明，本文所提出方法與文獻[6]中方法具有基本相同的合流效率，但可有效提升協(xié)同合流控制中的車輛燃油經(jīng)濟性。本文所研究的合流問題中，車輛與路側(cè)智能設(shè)施之間僅在初始時刻進行短暫通信，在后續(xù)研究中可增加對規(guī)劃后車輛動力學控制的研究，增加合流過程中的通信影響，對通信時延、丟包作為重要因素進行建模分析。不同的匝道結(jié)構(gòu)參數(shù)對車輛動力學控制的影響較大，尤其是橫向動力學控制，因此在后續(xù)研究中可考慮不同匝道結(jié)構(gòu)參數(shù)的影響。此外，今后的研究也將集中在更復雜場景下的合流控制問題上，比如匝道上車輛數(shù)目增多、主干道上車道數(shù)量增加并允許換道等。

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作者簡介

郭海霞，女，民族漢，本科，講師，無錫南洋職業(yè)技術(shù)學院。