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申请/专利权人：浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司

摘要：本发明公开了一种智能网联混行交通流下的多匝道协同控制方法，本发明从车辆的微观跟驰行为入手，首先根据智能网联车辆和人工驾驶车辆的跟驰模型，建立考虑不同CAV驾驶水平和不同CAV渗透率的混合交通流模型，得到其对应的交通基本图。使用梯度下降法，基于混合交通流基本图得到其对应的临界密度，临界速度和通行能力。提出了动态临界占有率估计方法实现对混行交通流环境的实时感知。结合动态临界占有率估计，构建面向智能网联混行交通流环境的多匝道协同控制框架，提高了控制策略的鲁棒性。通过这种匝道协同控制策略，可以在智能网联混行交通路环境下有效缓解交通拥堵。

主权项：1.一种智能网联混行交通流下的多匝道协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对于每个控制周期，由路侧采集单元在控制区段内采集智能网联车辆的关键车辆单车信息，由固定检测器采集车辆集计数据，将车辆集计数据和关键车辆单车信息发送至路侧计算单元；其中，所述车辆集计数据为交通流的流量、密度和平均速度，所述关键车辆单车信息为智能网联车辆的期望车间时距以及智能网联车辆的长度；S2、路侧计算单元根据关键车辆单车信息和车辆集计数据计算每个控制周期内智能网联车辆的渗透率和平均期望时距；S3、当混合交通流中的所有车辆均保持相同车速时，计算混合交通流中在稳定状态下各个跟驰模式对应的车头间距，由各个跟驰模式对应的车头间距计算智能网联混合交通流环境下的平均稳态车头间距；S4、根据智能网联混合交通流环境下的平均稳态车头间距计算稳定状态下的交通密度和交通流量；S5、通过梯度下降法求解交通流量最大时对应的速度并作为临界速度，根据临界速度计算混合交通流的通行能力和理论临界密度，并将每个控制周期内的理论临界密度与正比例系数相乘计算每个控制周期内的理论临界占有率；S6、预设临界参数调整的正步长和负步长，且所述正步长为正数，所述负步长为负数，计算当前控制周期内的理论临界占有率和对应上一个控制周期内的临界占用率估计值的差，若计算的差值结果大于所述正步长，则将上一个控制周期内的临界占用率估计值与所述正步长相加作为当前控制周期内的临界占用率估计值，若计算的差值结果小于所述负步长，则将上一个控制周期内的临界占用率估计值与所述负步长相加作为当前控制周期内的临界占用率估计值，若计算的差值结果大于等于所述负步长且小于等于所述正步长，则将上一个控制周期内的临界占用率估计值作为当前控制周期内的临界占用率估计值；S7、判断每个控制周期内主匝道上的匝道排队长度是否达到预设的激活阈值：若未达到，则根据每个控制周期内的临界占有率估计值和实际道路占有率计算每个控制周期内主匝道采用的允许出匝率；若达到，则开启多匝道协同控制，激活上游匝道的控制装置并将上游匝道作为辅助匝道，在每个控制周期内分别预设两个界限，其中第一界限为与最小队列要求相关的上限，第二界限为与最大队列限制相关的下限，根据每个控制周期内主匝道采用的允许出匝率以及预设的两个界限生成每个控制周期内辅助匝道的入匝率，最后根据得到的辅助匝道入匝率和信号控制周期时长调节出口匝道信号灯。

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