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冰雪环境下信号交叉口混合交通流纵向运行轨迹优化
| 论文题名： | 冰雪环境下信号交叉口混合交通流纵向运行轨迹优化 |
| 关键词： | 冰雪天气;混合交通流;状态感知;信号优化;信号交叉口;运行轨迹 |
| 摘要： | 信号交叉口是城市道路重要的组成部分，也是整个路网中道路通行能力的“瓶颈”和交通事故的“多发源”。发生在交叉口的交通拥堵及安全事故往往造成严重的交通中断和时间延误。而冰雪天气等不利天气条件会直接影响在交叉口处的行车环境，是引发交叉口交通拥堵、交通事故的重要原因之一。随着智能网联自动驾驶技术的不断普及，交叉口的安全性和运行效率将得到显著提高。然而，CAV完全取代HDV将是一个缓慢的过程。CAV和HDV混行将是CAV发展过程中不可避免的一个过程。因此，本研究旨在利用CAV的优势作为移动传感器来收集周围车辆的信息，并结合冰雪天气和混合交通流环境的特点，对交叉口信号配时和CAV运行轨迹进行优化，实现CAV和HDV车辆安全、平稳通过信号交叉口，增加交通流通行效率、降低交通延误。主要研究内容如下。 (1)为了提高CAV对交通信息的感知精度，提出了基于I-GAIN算法的交通状态估计模型，该模型通过使用改进的I-GAIN来估计CAV感知盲区中的车辆信息。为了方便补全数据，首先用矩阵对交通状态进行建模，然后根据车辆的长度、车辆之间的最小间距和车道的数量等信息将道路转化为道路矩阵，接着进行矩阵的初始补全和最终补全，最后在NGSIM数据集上验证了感知模型的准确性和稳定性。 (2)为了提高冰雪条件下混行交通流通过交叉口时的流畅性、安全性，通过分析冰雪天气对交通流运行状态的影响，得到不同降雪等级下饱和流率、饱和度、车辆运行速度、车头时距和最小停车安全距离的具体参数取值，然后对传统的CTM交通流模型进行改进，考虑了网联混合交通流特性，使其适应CAV和HDV混行状态，接着以交叉口总延误最小为优化目标，建立了网联混合交通流交叉口信号配时单目标优化模型，并基于差分进化算法进行求解。为了验证所提信号配时优化算法的有效性，本研究搭建了VISSIM-Matlab联合仿真框架，对不同CAV渗透率和不同降雪等级进行仿真实验。 (3)为了控制混合交通流的运行状态、更准确地规划车辆到达交叉口的时间，以更加有效地利用绿灯时间、减少车辆的停车次数，解决交叉口信号优化方法只能根据交通流的到达来被动优化的问题，本文构建了CAV纵向运行轨迹优化模型，优化目标为最小化CAV车辆在连续时间内的速度差、最大化CAV的最小速度以及最小化交叉口的总延误，并提出了基于线性简化的差分进化求解算法。为了验证所提CAV轨迹优化算法的有效性，本研究搭建了VISSIM-Matlab联合仿真框架，对不同CAV渗透率和不同降雪等级进行了仿真实验。 |
| 作者： | 徐智鹏 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 龚勃文 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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