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原文传递高速公路自动驾驶车辆专用道入口交织区设计与管控策略研究

论文题名：	高速公路自动驾驶车辆专用道入口交织区设计与管控策略研究
关键词：	高速公路;自动驾驶车辆专用道;入口交织区;信号控制;深度Q网络
摘要：	截至2020年底，我国公路通车总里程达519.81万公里，其中高速公路通车里程16.1万公里，稳居世界第一。“交通强国”战略加速了交通运输发展由追求速度向注重质量效益转变。在“新基建”背景下，结合物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现车路协同自动驾驶，构建数字、智慧、平安的高速公路已成为当前的迫切任务。高速公路自动驾驶车辆专用道作为新技术的试验地，具备使自动驾驶车辆更加安全、高效通行的有利条件，发展前景广阔。但目前还未见车辆汇入自动驾驶车辆专用道这一过程的系统的文献报道。因此，本文聚焦高速公路自动驾驶车辆专用道入口交织区，从道路设计、静态设施规划、动态交通管控入手，提出入口交织区的场景设置方案及管控策略，为高速公路专用道的布设和管理提供思路和借鉴参考。　　首先，构建了自动驾驶车辆专用道入口交织区场景。以高承载率车道入口和高速公路作业区的布设方法为参考，将专用道入口布设在入口匝道附近，将入口的交织区划分为警告区、上游过渡区、执行区三个部分，并制定各区域的车辆行驶目标。通过分析车辆获取信息的需求，在路侧合理布设标志标线、匝道信号设备、传感器设备、路侧单元，以使自动驾驶车辆有序、高效汇入专用道，保障车辆行驶安全。　　其次，建立了适用于交织区场景的车辆微观控制模型。针对人工驾驶车辆和自动驾驶车辆，分别构建了不同的跟驰模型。基于分析得到车辆在警告区第1车道中后段及加速车道可能存在强制换道行为。因此，引入模糊控制理论，对强制换道决策进行量化建模，模拟出车辆在交织区的换道行为。　　然后，构建了基于深度Q网络（DQN）算法的入口匝道信号控制模型。为预防因交织区处大量车辆的换道从而引发拥堵，建立匝道控制模型优化主线交通流状态。模型首先将主线和匝道处交通流参数以及自动驾驶车辆市场渗透率作为检测指标，生成动作决策，然后获得绿灯信号控制时长。将车辆平均速度和匝道排队长度的加权和作为奖励函数，从而实现在使主线车辆高效通行的同时，能够防止匝道车辆溢出。　　最后，搭建了基于Python语言的微观数值仿真平台，以开展模型及算法实验验证。为了验证提出的车辆微观控制模型的有效性，采用单车道周期性边界条件下的元胞自动机模型进行仿真，从而获得交通流的稳定状态。仿真结果表明交通基本图和车辆时空图呈现的结果可靠。通过对比无控制和D-ALINEA控制场景，对提出的基于DQN算法的匝道主动管控策略进行评价，得出结论：1）模型对通行效率无明显改善，但在自动驾驶车辆低市场渗透率或高交通需求的情况下可有效缓解主线局部拥堵；2）对比无控制模型，模型可以提高自动驾驶车辆换道至专用道的成功率；3）模型能够降低路网中前后车辆碰撞的安全隐患概率。
作者：	李青扬
专业：	交通运输工程
导师：	张健;蒋大治
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022