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原文传递网联自动驾驶环境下信号交叉口动态流线组合优化控制

论文题名：	网联自动驾驶环境下信号交叉口动态流线组合优化控制
关键词：	网联自动驾驶;信号交叉口;流线组合;相位组合;车道布局;动态控制
摘要：	伴随社会经济不断发展及城市机动车保有量快速增长，交通需求与交通管理压力与日俱增。信号交叉口作为交通拥堵主要发生节点，汇聚了众多交通流线。随着网联自动驾驶技术的发展与普及，进一步增加了流线组合的复杂性及扩充了相位组合方案数，同时也为更加智能的信号优化控制提供了技术支撑。论文以信号交叉口流线组合关系为切入点，分析及总结网联自动驾驶环境下信号交叉口控制技术及参数，从理论研究、模型创建、数值模拟等方面重点研究网联自动驾驶环境下进口车流特性及相位流线组合逻辑，提出动态相位组合、动态车道布局下信号交叉口流线组合优化控制。论文主要研究如下：　　1）借助网联自动驾驶环境下信号交叉口车辆、信号系统、控制中心相互间的信息交互所采集车流参数，分析车辆跟驰模型确定了信号交叉口进口饱和流率；建立了进口车辆的变道规则，保证控制中心能够以系统视角指导车辆变道；根据信号交叉口进口车流释放过程分析了网联自动驾驶环境下进口车流绿灯损失；界定了进口车流分区确定车流到达。通过研究网联自动驾驶环境下车流特性，为后续动态流线组合优化控制提供基础参数输入。　　2）基于网联自动驾驶环境流线组合的复杂性，通过流线相容关系解析，采用集合运算确定了信号交叉口所有的相位流线组合。结合相位流线组合与相位组合方案间的关联关系，为尽可能减少相位绿灯损失，考虑相位间所有流线的衔接，提出了符合网联自动驾驶环境的信号交叉口相位组合方案算法。引入算例对任一信号交叉口低、中、高三种流量状态进行分析，计算结果表明所提算法确定的相位组合方案数更为全面，弥补了现有方法下相位组合方案数不全的缺陷，同时发现不同相位组合方案对信号控制效果影响显著。　　3）基于相位组合方案对信号交叉口控制效果的显著影响，为改善现有动态控制方法中相位组合方案固定的缺陷，提出了动态相位组合（Dynamic Phase Combination，DPC）下流线组合优化控制。基于所提的相位组合方案算法，根据交叉口流线车流实时状态，综合流线车流饱和与非饱和消散情况，以车辆平均延误最小为目标，考虑相位有效绿灯时间、周期时间、车辆等待时间等约束，建立了DPC下流线组合优化模型。通过分析模型内一系列自变量、关联变量、边界变量及常量参数，确立了优化模型为非线性整数规划问题，引入分枝定界算法求解优化模型，确定最优控制方案，以实现动态联合相位流线组合与信号配时两层面的流线组合优化控制。引入算例对任一信号交叉口连续20个信号周期计算，结果发现所提方法相比现有动态配时控制（DTC）及固定控制（FC）车辆平均延误分别降低了5.94%和11.84%，通过量分别提高了3.15%和5.61%，由此表明DPC下流线组合优化控制能进一步改善信号交叉口控制效果。　　4）为避免固定车道流线布局下面对车流因随机波动导致车道车辆分布不均而产生车道空间资源浪费，提出动态车道布局（Dynamic Lane Configuration，DLC）下流线组合优化控制。基于当前时段信号交叉口进口车道流线布局形式，分析信号交叉口进口车流特性，确定下一时段可行的车道流线布局方案。然后针对不同的车道流线布局形式及调整后所对应的车流参数，考虑车道流线布局约束及控制参数约束建立了DLC下流线组合优化模型，通过优化模型求解，确定对应的最佳控制方案，以实现车道流线布局、相位流线组合以及信号配时三层面动态联合的流线组合优化控制。引入算例对任一信号交叉口不同时段的连续10个信号周期进行分析，结果表明，对于平峰时段，DLC控制相比DTC和FC平均延误降低了9.76%和19.58%，总通过量提升了2.96%和4.58%；对于高峰时段，车辆平均延误降低了2.96%和6.24%，总通过量提升了4.26%和7.93%。由此，说明了DLC下流线组合优化控制相比现有方法对改善信号交叉口控制效果更佳。　　综上，论文研究网联自动驾驶环境下信号交叉口动态流线组合优化控制，是对信号交叉口优化控制的一种新探索，可指导信号交叉口相位组合方案及车道流线布局的确定，同时为网联自动驾驶环境更加科学合理的动态信号控制方案优化设计提供参考。
作者：	肖文彬
专业：	交通运输工程
导师：	朱顺应
授予学位：	博士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2020