申请/专利权人：清华大学

申请日：2022-12-28

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN116153137B

主分类号：G08G1/16

分类号：G08G1/16;G08G1/01;G06Q10/04;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要：本申请公开一种基于车辆冲突关系图的多车道匝道协同汇入优化调度方法，包括：采集匝道区域内车辆组信息，在边缘云实现对物理空间中车辆组的实时数字映射，在信息空间生成车辆冲突关系图；根据车辆组换道原则划分车辆组集合，对车辆冲突关系图解耦，生成对应合流后每一车道的车辆组冲突关系子图；对任一冲突关系子图中的所有车辆，基于效率最优行驶策略生成不同汇入条件下的终端状态相图；采用具有启发式剪枝规则的深度优先树搜索策略对每一冲突关系子图进行最优次序搜索，结合车辆的终端状态相图生成车辆规划纵向速度调整策略与横向换道策略。本申请实施例可以在复杂场景下充分发挥边缘云广域协同优势，降低车辆通行延迟并提升道路整体通行效率。

主权项：1.一种基于车辆冲突关系图的多车道匝道协同汇入优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过路侧设备采集匝道区域内车辆组信息，在边缘云实现对物理空间中车辆组的实时数字映射，在信息空间生成车辆组冲突关系图VCN，其中，所述车辆组冲突关系图如式1所示：VCN＝GNodes,Edges；1其中，Nodes为冲突关系图中的节点，描述车辆组自身属性，包括车辆组长度sizeP、车辆组类型typeP、车辆组当前状态信息statet0和车辆组期望状态信息statetf；Edges为冲突关系图中的边，描述车辆组间的关系属性，包括车辆组的通行次序、车辆组安全性约束safetyCons、边损失loss；冲突关系图G的决策目标是使得所有车辆组节点Nodes可被条通行次序线顺序相连，每个节点都被包含中其中一条通行次序中，且条通行次序线中所边代价之和最小；k为汇入后的主道车道数目；步骤2：根据车辆组换道原则划分换道车辆组集合，对所述车辆组冲突关系图G按照汇入后车道数目进行解耦，为每条汇入后主道生成对应的车辆组冲突关系子图Gi，所述车辆组冲突关系图G等于各冲突关系子图的并集，如式2所示：G＝G1∪…∪Gi∪…∪Gk,i∈{1,…,k}；2其中，所述冲突关系图G的代价J为各冲突关系子图Gi的代价Ji之和，如式3所示：J＝J1+…+Ji+…+Jk,i∈{1,…,k}；3步骤3：对于任一车辆组冲突关系子图Gi，为冲突关系子图Gi中包含的所有车辆组领航车按照效率最优行驶策略生成不同汇入条件下的终端状态相图；终端状态相图确定领航车辆在不同汇入条件下稳定终端状态的可行区域，利用终端状态相图可为领航车辆规划最优轨迹并计算对应的通行延迟，其中，领航车vehLm的效率最优行驶策略中的控制量按如下式4计算得到： 其中，jmin、jmax分别为领航车vehLm在满足舒适性要求下加加速度的下界与上界，为领航车vehLm加速度的协态；步骤4：对于任一车辆组冲突关系子图Gi，采用具有启发式剪枝规则的深度优先树搜索策略对当前车道内车辆组进行最优汇入次序搜索，在搜索过程中依据领航车vehLm的终端状态相图sm和前车vehLm-1的终端状态相图sm-1并结合安全性条件计算树节点的损失，其中，安全性条件如下式5所示：tm,con＞tf，m-1+Δtm-1，inner×nm-1-1+Δtadj；5其中，tm,con为领航车vehLm在满足与前车的安全性约束下经过匝道区域所需的最短时间，tf，m-1为前车vehLm-1在当前树搜索中的终态时间，Δtm-1，inner为前车组内部车辆的安全时距，nm-1为前车组长度，Δtadj为相邻两车组间的安全时距；步骤5：对不同换道车辆组集合下的各冲突关系子图进行最优次序搜索，得到各冲突关系子图的损耗Ji，选取各冲突关系子图代价总和J最小的换道车辆组集合作为最终换道车组，并根据最优冲突子图中各车辆节点的最优终端状态结合车辆的终端状态相图为车辆组规划纵向速度调整策略与横向换道策略，其中，最优协同汇入策略的损耗J*如下式6所示： 其中，为各冲突关系子图在车辆组最优通行次序下的最小代价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 基于车辆冲突关系图的多车道匝道协同汇入优化调度方法

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