网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备

本发明涉及智能交通，具体为网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备。

背景技术：

1、在现代交通系统中，交通流量和道路资源的有效控制对于实现交通状态的高效管理至关重要。近年来，随着智能化和网联化程度的提高，无人驾驶技术和车联网技术应用于交通系统已成为实际情况。这些技术能够实时收集交通数据，并通过复杂的数据分析和决策支持系统，实现对交通流量和道路资源的精细化管理。

2、然而，目前技术方法中仍存在亟需解决的问题，例如：如何满足各类车辆需求的同时优化道路资源分配，如何利用车联网技术提供精确和实时的控制等。当前研究，面向车辆端研究，主要以车路协同技术为主，具体涉及路段级和车道级的车辆驾驶引导方法；面向道路端的研究，涉及网联专用道的车辆通行策略和控制方法。总结现有技术，尚未发现考虑将网联车辆与道路资源进行协同控制优化的方法，以及混行条件下不同车辆类型的通行优先级问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提供网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备，以解决以上缺陷。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法，包括以下步骤：

4、s1、网联车辆与道路资源数据获取：

5、获取网联车辆的出行需求，车辆的类型，车辆的平均速度，道路网中各路段上车道的通行能力，设定车道管理策略；再将车辆按照请求时间依次排序，作为优先级排序的依据；

6、s2、网联车辆优先级排序：

7、对不同车辆进行优先级排序，并计算不同优先级排序的车辆运行速度阈值；

8、s3、网联车辆路径和车道分配方案生成：

9、分别建立车辆路径分配模型和路网道路资源分配模型，并通过车辆路径分配模型计算出车辆路径分配方案，通过路网道路资源分配模型计算车道资源分配方案；

10、车辆路径分配模型将车辆路径分配方案中的各路段的车流量传递给路网道路资源分配模型，路网道路资源分配模型再将车道资源分配方案中的车辆允许通行方案反馈给车辆路径分配模型，通过两个模型间的相互迭代运算，直至得到稳定的车辆路径分配方案和车道资源分配方案；

11、s4、网联车辆速度控制：

12、实时监测车辆的运行状态，确定车辆实际状态参数与理论模型的偏差，动态调控车辆运行速度；

13、s5、车道管理策略和动态控制方案生成：

14、确定车道管理策略，针对车道开启、车道关闭、车道调整三种状态进行判别，并实时控制。

15、优选地，所述s1步骤，具体如下：

16、s11、获取 t时间段网联车辆 k的出行起讫点（ o, d），定义为，， k为车辆集合，包含 k辆车；车辆 k的类型为，， m为车辆类型集合，包含 m种不同车型；平均运行速度；确定路网中路段（ i, j）上车道 l的单位时间内的通行能力；

17、s12、设定车道管理策略，，包含 s种不同管理策略，不同管理策略的车道允许通行车辆不同；若 t时间段路段（ i, j）上车道 l允许车型 m的车辆通过，则；否则，若 t时间段路段（ i, j）上车道 l不允许车型 m的车辆通过，则；

18、s13、对于相同时间段 t，按照车辆出行需求时间顺序依次进行排序，记为：；

19、s14、对于不同时间段 t，按照车辆出行需求时间顺序依次进行排序，记为：。

20、优选地，所述s2步骤，具体如下：

21、s21、优先级排序考虑车辆类型， t时间段内车辆的优先级顺序，记为，取值为1，2，3… m，表示车型 m；

22、s22、计算不同优先级排序的车辆运行速度期望的阈值范围

23、和

24、分别为车辆运行速度期望的下限值和上限值，其速度的计算方法如下：

25、，

26、，

27、式中，表示车型 m的平均运行速度，为速度浮动阈值与车辆平均期望速度的函数关系；分别是待定参数，与选取的车辆速度分布模型有关，本式中取值分别为0和1；表示优先级顺序为的浮动速度窗参数；

28、选取的速度函数为对数正态分布函数，用以模拟车辆的期望速度概率分布，表达式如下：

29、。

30、优选地，所述s3步骤，具体如下：

31、s31、在无车道资源分配情况下，确定一个初始时刻 t0，根据优先级排序，按照用户均衡的原则，计算各路段的运行时间，得到车辆最优运行路径，将车辆依次分配到路网上；

32、s32、计算 t时间段内，通过各路段不同车型的数量和比例；

33、s33、根据不同车型的数量和比例，计算最优的道路资源分配方案，确定车道资源的分配策略；

34、s34、终止判别条件：直到达到设定的最大迭代次数 d或连续次优化方案不再发生变化，得到了稳定的解集，输出车辆的路径和车道资源分配方案，即得到车辆路径和车道分配最优方案；否则，返回步骤s31，在优化后的车道资源分配情况下，重新更新路段的运行时间，重复步骤s31-s34。

35、优选地，所述s31步骤，具体如下：

36、s311、确定用户均衡原则：

37、所有被使用的道路的行驶时间相等且等于最小行驶时间，其他未被使用的道路的行驶时间大于或等于最小行驶时间；

38、车辆路径分配模型的计算公式如下：

39、，

40、，

41、，

42、其中，表示最小化路网通行时间的目标；表示初始时刻 t0路段（ i, j）上标准车辆数为时的车辆通行时间；表示通过路段（ i, j）的自由流时间；表示初始时刻 t0出行起讫点（ o, d）间第 e条路径的流量；表示出行起讫点（ o, d）间第 e条路径是否通过路段（ i, j），若通过，则，否则；表示起讫点（ o, d）的可达路径集合；和为模型待定参数，最佳取值分别为0.15和4；

43、s312、采用平衡分配算法，按车辆优先级排序依次找到最小出行时间对应的车辆运行路径。

44、优选地，所述s32步骤，具体如下：

45、s321、计算车辆到达路段（ i, j）的时刻，其计算公式如下：

46、，

47、式中，表示车辆 k从起始点 o到达路段（ i, j）的起点 i的路径长度；

48、s322、判断是否在 t时间段内，并计算 t时间段内，通过路段（ i, j）不同车型的数量，其计算公式如下：

49、，

50、式中，表示的数量统计，和均为辅助0-1决策变量，表示时刻在 t时间段范围内，否则，；表示的车辆类型属于 m，否则，。

51、s323、计算 t时间段内，通过路段（ i, j）不同车型的比例，其计算公式如下：

52、，

53、；

54、所述s33步骤，具体如下：

55、s331、对路网道路资源分配，初始方案为全车型通行方案，记为：

56、；

57、s332、以最小化各路段的通行时间为目标，建立目标函数，优化各路段的道路资源分配，具体计算公式如下：

58、，

59、，

60、式中，表示 t时间段，路段（ i, j）上车型 m是否可以在第 l条车道上通行，为0-1决策变量；表示速度超出车辆运行速度期望阈值范围的惩罚系数；表示路段（ i, j）的长度；

61、s333、根据前述优先级的排序规则，优先级高的车型优先保障其通行效率，因此路网道路资源分配方案需满足以下约束：

62、若，使得，

63、则必有；

64、s334、车辆行驶车道连续性判别：规定车辆在相邻路段最多只允许跨越 h条车道，以保障车辆运行安全性；连续性判别的计算方法如下：

65、相邻路段（ i, j）和（ j, d），，

66、式中，表示路段（ i, j）上第 l条车道，表示路段（ j, d）上第条车道，车道编号依次从内侧车道向外侧车道计数；

67、s335、通过启发式算法求解出最小下，各路段对应的决策变量方案解集。

68、优选地，所述s4步骤，具体如下：

69、s41、确定路段时间窗：

70、根据车型 m车辆 k平均运行速度得到平均行程时间，叠加一个波动时间窗，确定车辆到达路段（ i, j）起始点 i的期望的时间窗，其具体公式为：

71、，

72、；

73、s42、实时监测网联车辆的在途运行状态，获得车型 m车辆 k到达路段（ i, j）起始点 i的实际时间；将网联车辆实际到达时间与期望时间对比，若，则认为网联车辆的运行状态正常，无需对车辆速度进行控制；

74、s43、网联车辆速度动态调控：

75、若，此时实际速度大于期望速度，需要对车辆进行减速处理，实际调控速度；

76、反之若，此时实际速度小于期望速度，需要对车辆加速处理，实际调控速度。

77、优选地，所述s5步骤，具体如下：

78、s51、采用道路端信号控制设备，对车道进行动态管控，分为车道开启、车道关闭、车道调整三种状态；

79、车道管理策略是分车型的管控，网联车辆根据自身车型识别允许行驶的车道；在同一时间段 t内，车道管理策略始终保持不变；当时间段变为 t+1时，按照步骤s1-s4对路网车辆优先级进行重新排序和资源分配；若新优化的方案车道管理策略发生改变，则需对车辆发生更新指令；

80、s52、以任意车型 m网联车辆为例，若原车道管理策略不允许车型 m行驶，而新优化的方案车道管理策略允许车型 m行驶，则对尚未进入本车道的 m车型的网联车辆发送车道开启指令；若原车道管理策略允许车型 m行驶，而新优化的方案车道管理策略不允许车型 m行驶，则对尚未进入本车道的 m车型的网联车辆发送车道关闭指令，同时对正在本车道行驶的 m车型网联车辆发送车道调整指令。

81、优选地，一种应用于所述的网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法的控制系统，包括网联数据采集与统计单元、优先级排序单元、车辆-道路资源分配单元、车辆速度控制单元及车道管控单元；

82、所述网联数据采集与统计单元，用于计算不同时间段车辆的出行需求时间和数量，统计车辆类型，车辆平均速度，路网通行能力，确定需要参与管控的车辆，信息统一上传至云控中心；

83、所述优先级排序单元，用于对车辆运行服务的优先级排序，排序综合考虑时间和车型的重要度；排序越靠前，获得的道路资源越多，优化的服务水平越高；同时计算不同优先级的车辆速度阈值，作为后续检验协同控制方案是否达到车辆运行服务水平的依据，由边缘计算单元存储；

84、所述车辆-道路资源分配单元，用于计算对车辆路径分配和道路资源分配方案，以网联车辆总的出行时间最小为目标，对车辆的最佳行驶路径与路网最佳资源分配进行协调优化，提高道路通行效率；

85、所述车辆速度控制单元，用于实时监测网联车辆的运行状态，并对车辆的速度动态控制，以期在整个车辆运行周期，始终保持平均期望速度行驶，提高交通运行可靠性；

86、所述车道管控单元，用于动态调控不同时间段优化的路网道路资源分配方案，通过前端显示设备和对车辆发送实时指令，实现不同车道管理方案的动态切换。

87、优选地，一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时以实现所述的网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法的步骤。

88、本发明的有益效果在于：

89、（1）本发明网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备，通过网联环境下可以实时获取车辆的出行需求和有效信息，进而提出了一种打破车路信息不对称的车辆-道路资源协同控制方法；综合考虑车辆出行请求时间和车辆类型的优先级，通过按照优先级排序的方法，以车辆总的出行时间成本最小化为目标，分别建立了车辆路径分配模型和道路资源分配模型，通过两个模型间决策变量参数的迭代，最终得到稳定的最优解集。

90、（2）本发明网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备，通过对网联车辆的运行位置信息进行实时监测，进而对车辆车速动态控制，提高协同控制方案的稳定性和可靠性，通过道路端网联车道管控设备和云端通信设备，确保协同控制方案能实时切换。

91、（3）本发明网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备，应用了当前智能交通领域的前沿技术，实现了车路信息的全面采集，并通过模型建立和算法控制，最终实现了车辆路径和道路资源的协同优化，有效地提升了车辆运行可靠性和通行效率。此外，考虑车辆的优先级排序，可以保障重点场站区域（港口、机场、高铁站等）和应急事件场景（大型赛事活动、交通事故救援、道路施工作业等）的道路空间资源协调，能够更加灵活的制定交通管控方案，兼顾交通的高效和公平。