陳寶杰，張虹霞，吳文靜

（長安大學(xué) 汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

近年來，我國汽車保有量不斷增加，據(jù)2021年9月統(tǒng)計(jì)，我國機(jī)動(dòng)車數(shù)量達(dá)到3.90億輛[1]，道路中的擁堵問題和環(huán)境污染問題日漸嚴(yán)重，尤其在交叉口處，“停-走-?！笔降臓顟B(tài)幾乎是車輛在運(yùn)動(dòng)中不可避免的。這會導(dǎo)致過度的燃油消耗、額外的安全隱患和行程延誤[2]。隨著人工智能、自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)車輛對于提高道路的通行能力和效率成為近年來的研究熱點(diǎn)，智能網(wǎng)聯(lián)車輛可以對車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分析和預(yù)測，采用最合適的軌跡優(yōu)化策略和引導(dǎo)策略，盡可能地提高交叉口的通行能力，減少環(huán)境的污染[3]。本文基于當(dāng)前研究現(xiàn)狀，總結(jié)了目前混行車輛在車速控制策略和交叉口優(yōu)化方面的研究。

1 混行車輛在信號交叉口處車速控制策略

1.1 車速控制系統(tǒng)

信號交叉口處車速控制系統(tǒng)[4]包括中央控制單元、智能網(wǎng)聯(lián)車輛、信號配時(shí)信息、通信設(shè)施、車載單元等，該系統(tǒng)的通信范圍為300 m左右。其中中央控制單元用于接收并處理車輛信息和信號燈信息，圖1為信號交叉口車速控制流程圖。

圖1 信號交叉口車速控制流程圖

1.2 車速控制策略

由于智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車輛可以與交叉口控制中心進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息交互，鹿應(yīng)榮等人[5]建立了信號交叉口處的車速控制策略，主要分為加速控制模型和減速控制模型。劉歡等人[6]建立了車-路協(xié)同環(huán)境下的速度引導(dǎo)策略，針對四種情況進(jìn)行了不同的速度引導(dǎo)，即勻速通過、加速通過、減速通過、跟馳通過。李鵬凱等人[7]通過車路協(xié)同技術(shù)以交叉口處綜合效益為優(yōu)化目標(biāo)，通過單車速度引導(dǎo)策略，提出了多車協(xié)同在信號交叉口處的速度引導(dǎo)模型。

ASADI等人[8]提出了一種基于優(yōu)化的控制算法，通過使用雷達(dá)和交通信號信息來調(diào)度車輛的最佳速度軌跡，通過優(yōu)化速度來減少未來車輛的燃油消耗和出行時(shí)間。LIU等人[9]提出了兩種基于優(yōu)化單車或多車行駛時(shí)間的速度導(dǎo)引算法，以最小化行程時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，對車輛進(jìn)行速度引導(dǎo)。該引導(dǎo)算法表明，互聯(lián)車輛環(huán)境下的速度引導(dǎo)可以顯著提高交叉口的交通效率，且多車速度引導(dǎo)策略比單車速度引導(dǎo)策略更有效。

常玉林等人[10]在交叉口處建立主路車優(yōu)化模型和次路車優(yōu)化模型，解決了次路車穿越主路車流量較大時(shí)交叉口的協(xié)同，提高了通行效率。安實(shí)等人[11]提出了一種基于多級可變速度限制的交叉口駕駛控制方法，使車輛通過交叉口的軌跡更加平滑，并盡可能地快速通過交叉口。該綠色駕駛車速控制方法有兩種，即頭車速度控制方法和車隊(duì)的速度控制方法。

2 混行車輛在信號交叉口處優(yōu)化設(shè)計(jì)

在信號交叉口處通過軌跡優(yōu)化算法引導(dǎo)車輛軌跡，可以實(shí)現(xiàn)車道變化和合并時(shí)的最小速度變化和最小沖突，提高交通流的穩(wěn)定性和效率。

信號交叉口的信號燈設(shè)計(jì)應(yīng)滿足交叉口的交通量需求，還要合理設(shè)置信號燈的配時(shí)來滿足各進(jìn)口道的交通量需求。因此，可以通過信號燈的相位優(yōu)化、配時(shí)優(yōu)化和空間優(yōu)化來提高信號交叉口的通行能力。圖2為信號交叉口處的行駛軌跡圖。

圖2 信號交叉口處的行駛軌跡圖

2.1 混行車輛在信號交叉口處軌跡優(yōu)化

WANG等人[12]提出了一種多交叉口道路中的智能網(wǎng)聯(lián)車輛（Connected Autonomous Vehicle,CAV）協(xié)同式自主交通組織方法。同時(shí)為了適應(yīng)動(dòng)態(tài)交通需求，提出了一種通過協(xié)調(diào)道路網(wǎng)絡(luò)中CAV的異構(gòu)決策行為來進(jìn)行路線規(guī)劃的綜合策略。HE等人[13]提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在交叉口處通過基于車道選擇提前給定后以任意車道行駛，通過避免沖突的方法來協(xié)調(diào)不同方向的車輛。

在CAV環(huán)境中，基于V2V和V2I通信，將車輛軌跡進(jìn)行優(yōu)化和控制，車輛形成緊密的隊(duì)列，HAN等人[14]研究了單個(gè)CAV的最優(yōu)控制策略，設(shè)計(jì)了考慮各隊(duì)列之間相互作用的多隊(duì)列車輛通過信號交叉口的控制機(jī)制。HE等人[15]為了獲得隊(duì)列能量最優(yōu)速度軌跡，提出了兩種生態(tài)駕駛策略，即智能引導(dǎo)車基于加速度策略和手動(dòng)駕駛引導(dǎo)車的逐步速度策略。

YU等人[16]提出了一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃模型來優(yōu)化CAV環(huán)境中單個(gè)信號交叉口的車輛軌跡和交通信號，基于優(yōu)化車輛的到達(dá)時(shí)間確定準(zhǔn)確的車輛軌跡，對于隊(duì)列頭車的軌跡規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了以最小化油耗/排放為目標(biāo)的最優(yōu)控制模型。

2.2 混行車輛在信號交叉口處信號配時(shí)及空間

優(yōu)化

交叉口的優(yōu)化研究目前主要采用宏觀交通仿真、微觀交通仿真和中觀交通仿真三種，其中微觀仿真能夠精確分析路網(wǎng)和車輛在交叉口處存在的問題，更加適合交叉口的研究。常見的仿真軟件有VISSIM和SUMO[17]。

曹潔等人[18]通過考慮相鄰交叉口之間的關(guān)系，將自適應(yīng)遺傳算法引入交叉口子區(qū)Agent中代替?zhèn)鹘y(tǒng)模型，計(jì)算得到最佳配時(shí)方案，通過交叉口的平均延誤最短。WANG 等人[19]研究了一種自動(dòng)信號相位設(shè)計(jì)生成器，它可以生成初始相位信號，并在必要時(shí)自動(dòng)調(diào)整定時(shí)，及時(shí)使用交互式重新設(shè)計(jì)策略，調(diào)用了一組重新設(shè)計(jì)的規(guī)則，當(dāng)平均延遲沒有改善時(shí)，該過程停止。

為了優(yōu)化交叉口的性能，交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率，申鑫澤等人[20]從時(shí)間與空間方面討論了平面信號交叉口的優(yōu)化方案。交叉口處增加預(yù)信號控制可以緩解交通擁堵問題，合理的預(yù)信號控制可以控制車流，車輛的行車區(qū)域空間增大，交通量較大時(shí)有較好的效果[21]。

3 總結(jié)與展望

3.1 總結(jié)

（1）信號交叉口處的車速控制策略目前主要是以加速控制策略、減速控制策略為基礎(chǔ)，針對不同環(huán)境下對其進(jìn)行優(yōu)化，建立更合理的控制策略，在網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下利用多信息交互的特征盡可能的降低車輛的怠速時(shí)間，提高交叉口的通行能力。

（2）智能網(wǎng)聯(lián)車輛時(shí)空軌跡優(yōu)化系統(tǒng)可以使不同速度、不同行駛方向的車輛進(jìn)入最優(yōu)軌跡行駛，車輛間形成緊密的隊(duì)列，以自由流速度通過信號交叉口。

（3）信號交叉口優(yōu)化設(shè)計(jì)和交叉口配時(shí)設(shè)計(jì)密切相關(guān)，相互協(xié)調(diào)，大多以車輛的怠速時(shí)間、車輛延誤、燃油消耗為目標(biāo)對交叉口進(jìn)行優(yōu)化。

3.2 展望

（1）目前在網(wǎng)聯(lián)駕駛環(huán)境下車輛通過連續(xù)性信號交叉口速度控制的研究相對較少，在今后研究中應(yīng)研究考慮多車協(xié)同、多交叉口間的交互、車車交互的車速控制策略。

（2）智能網(wǎng)聯(lián)車輛在信號交叉口處的軌跡優(yōu)化未來可以研究考慮隨機(jī)性和換道的動(dòng)力學(xué)模型，考慮多車道交叉口的情況，將軌跡優(yōu)化與信號配時(shí)相結(jié)合。

（3）交叉口優(yōu)化是一個(gè)不斷根據(jù)實(shí)際環(huán)境調(diào)整的過程，未來需要進(jìn)一步考慮公交優(yōu)先的交叉口車道劃分和信號配時(shí)設(shè)計(jì)。