详情

原文传递智能网联环境下高速公路匝道协同合流方法研究

论文题名：	智能网联环境下高速公路匝道协同合流方法研究
关键词：	高速公路;智能网联;匝道合流区;协同合流
摘要：	匝道合流区作为一类典型的交通瓶颈区域，不仅存在交通通行效率较低的问题，而且当有车辆进行合流操作时，临近匝道一侧的主路车辆可能会出现较为激进的驾驶行为，具有潜在的交通安全风险。随着智能网联、车路协同等相关技术的迅速发展，通过智能网联车辆与基础设施间的信息交互，使得驾驶人能够及时的获取周围区域的交通状况，因此可以借助智能网联技术，结合协同合流控制策略，通过发送管控信息来改善匝道合流区交通环境。然而在改善匝道合流区交通环境的前提下，如何采取上述策略才能更被驾驶人所接受、如何降低车辆与基础设施间的交互信息量是我们需要考虑的。因此本文从以上角度出发，设计了相应的协同合流方法。主要研究工作的内容如下：　　（1）开展了高速公路匝道合流区车辆运行特性分析。为了研究匝道合流区内驾驶员的驾驶行为，分析车辆的合流行为会对主路交通状态产生的影响。利用自然驾驶数据集，对车辆的合流点位及合流速度分布情况、合流时距与前车速度差的关系进行了分析，接着基于不同场景对主路车辆的急减速、速度分布情况及其与前方合流车辆的相互作用关系进行了阐述，最后利用遗传算法对密度-速度曲线的拟合，分析了主路的交通流参数。上述分析验证了车辆的合流行为会对主路车辆的运行产生不良影响。　　（2）设计了面向智能网联场景的车辆协同合流控制系统。为了提高匝道合流区的交通运行效率，减少匝道合流区的交通安全风险，提出了基于智能网联场景下的协同合流控制系统及总体策略。首先对车路协同技术的发展现状进行了介绍，接着对协同合流控制系统的系统框架、具体设计方法、信息传输流程进行了阐述，最后从减少车辆协同数量、减少车辆协同距离等角度出发，在相对真实的路网环境下提出了分布-启发式的匝道协同合流控制的总体策略，该策略主要包括主路车辆预换道策略与协同车辆的速度间距调节策略两大部分。　　（3）建立了面向智能网联场景的车辆协同合流控制方法。这里将协同合流总体控制策略进行了详细介绍，首先利用 MOBIL 换道收益模型，在靠近匝道侧的主路中选取换道收益最大的车辆进行换道，其次设计了实时预测模型与基于BiGRU 的数据驱动跟驰模型，使得在后续的仿真过程中，在能够精确计算换道收益的同时让仿真车辆更贴近实际运行状态，接着对协同车辆及合流间距进行了选取，最后基于不同合流场景建立了协同车辆的选取规则与速度间距调节规则，并在此基础上确定了合流车辆的跟驰间距。　　（4）开展了面向智能网联场景的车辆协同合流仿真实验。为了验证实时预测模型与基于BiGRU的数据驱动跟驰模型在速度预测方面性能的优越性及协同合流控制策略在优化车辆的行程时间与匝道合流区的交通运行状况方面上的效果。首先对实时预测模型及基于BiGRU的数据驱动跟驰模型的训练过程进行了介绍，随后将上述模型与其他机器学习模型及模型驱动跟驰模型进行了对比，结果显示，本文所提出的模型的性能优于其他对比模型。，通过Vissim-python联合仿真的方式对不同车流量及策略信息接着将上述模型融入至协同合流策略服从率下的交通场景进行了仿真，最后对得到的仿真的结果进行了分析。仿真结果表明，该策略在上述场景下均能够对车辆的行程时间及匝道合流区的交通运行状况进行优化。
作者：	车鑫
专业：	交通运输
导师：	邓天民
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023