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原文传递面向自动驾驶车辆队列的无信号交叉口协同控制策略研究

论文题名：	面向自动驾驶车辆队列的无信号交叉口协同控制策略研究
关键词：	智能交通系统;自动驾驶车辆;无信号交叉口;协同控制策略
摘要：	交叉口是道路交通系统的重要组成部分。在交叉口处存在大量的干扰和冲突，极易导致交通事故和交通污染，其中无信号交叉口发生交通事故的概率更高。通常情况下，车辆为避免发生碰撞，会采取加、减速或换道等操作，从而导致无信号交叉口环境中的通行效率低、通行过程的稳定性弱、乘客出行的舒适度差，同时能源消耗和尾气排放产生的交通环境污染问题也随之而来，无信号交叉口的交通负面问题亟待解决。随着人工智能、自动驾驶等技术的不断发展与应用，特别是在国家“交通强国”战略指引下，《智能网联汽车技术路线图2.0》等相关政策文件已为未来智能交通发展指明了方向，智能网联自动驾驶车辆能够成为解决无信号交叉口交通安全、效率、能耗以及乘客出行体验舒适度等问题的有效手段。本文致力于对自动驾驶车辆队列的无信号交叉口通行开展协同控制策略方面的研究，旨在改善整个通行过程中的车队行车安全、通行效率、能源消耗、运行稳定性。　　首先，根据无信号交叉口的冲突理论，基于智能网联环境搭建了面向自动驾驶冲突车队的研究场景。考虑安全距离、行驶速度特性的特点，将驶入交叉口的车流拆分为多个车队，再确定参与协同控制策略模型的冲突车队，并对满足车速、车间距条件的前后连续车辆运用了系统思想，提出一种队内车辆的策略选择规则，简易了车辆间的协同控制处理过程。　　其次，综合考虑冲突车队在无信号交叉口的实际需求，以及分析决策过程具有动态特征，基于动态博弈理论提出了一种冲突车队的协同控制策略模型，该模型能够通过冲突车队之间的利益均衡，制定出参与者的最优策略集合。　　再次，为更加真实地体现交叉口处冲突车队之间的决策过程，建立了有限次重复博弈策略模型，以深入研究重复多次动态博弈后双方车队的策略选择。此外，旨在实现整个通行过程的交通安全、运行高效、环境友好和运行稳定，设计了模型的总目标收益函数，并基于逆向递归算法求解得到两个博弈策略模型的子博弈精炼纳什均衡。　　最后，借助仿真平台和交通控制接口的二次开发，构建了功能模块，建立了冲突车队的动态博弈策略模型和有限次重复博弈策略模型。通过选定的平均车间距、平均速度、平均油耗量、平均二氧化碳排放量、平均一氧化碳排放量、平均氮氧化物排放量以及平均加速度等四类共七项评价指标，分析策略模型求解的子博弈精炼纳什均衡。结合传统控制模型开展对比实验，定量分析得到：相较于传统控制模型，在动态博弈策略模型中，车队的交通安全性提升了0.57％，运行高效性提升了2.03%，环境友好性提升了0.51%，运行稳定性提升了4.08%；在重复博弈策略模型中，交通安全性提升了4.08%，运行高效性提升了8.35%，环境友好性提升了0.71%，运行稳定性提升了1.53%；相较于动态博弈策略模型，在重复博弈策略模型中，交通安全性提升了3.49%，运行高效性提升了6.27%，环境友好性提升了0.20%，运行稳定性降低了2.63%。实验数据结果表明，相较于主路优先控制模型，本文提出的动态博弈策略模型、重复博弈策略模型均有效提高了无信号交叉口交通系统安全性，提升了自动驾驶车辆队列通行效率，降低了车辆在通行过程中的能源消耗，提高了车队的运行稳定性，能够很好地实现无信号交叉口的交通安全、运行高效、环境友好以及运行稳定。
作者：	季亚平
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