智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法与系统

本发明涉及智能交通，尤其涉及一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法与系统。

背景技术：

1、快速路作为城市快速干线交通系统的重要组成部分，发挥着至关重要的作用。但随着交通需求的逐渐增大，如果超过道路的通行能力，将严重影响交通的运行效率。其中与快速路主线所形成的合流区和分流区，是快速路通行能力的瓶颈，合流区相较于分流区存在主线车辆与匝道车辆通行权竞争、速度不匹配等问题。

2、近年来，智能网联技术的发展为快速路合流区运行效率的提升迎来了新方向。智能网联系统中涉及到了感知、无线通信、自动驾驶、智能交通管理以及大数据等多项技术，通过感知、无线通信技术实现不同对象的信息采集以及实时博弈。在智能交通管理的帮助下，不同对象之间协同合作，提高了交通安全与效率，降低了能耗与排放，是未来智能交通发展的重要方向。

3、在快速路合流区中，智能网联系统可以实时获取交通控制区域内的交通状况，网联自动驾驶车辆能够直接接受交通控制中心的实时信息指令，及时调整车辆运行状态，避免主线车辆和匝道车辆在合流时的冲突问题，提高合流区的运行效率。智能网联系统的发展为合流区车辆协同控制提供了有力的技术支持和保障。因此，如何提供一种智能网联背景下的快速路合流区交通动态控制方法是目前业界亟待解决的重要课题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法与系统。

2、本发明提供一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，包括：

3、对于快速路合流区中的任意两个车辆，基于智能驾驶员模型或最优控制方法根据所述任意两个车辆互换合流顺序后的运行信息进行轨迹预测，获取所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果；

4、基于智能驾驶员模型或最优控制方法根据所述任意两个车辆互换合流顺序前的运行信息进行轨迹预测，获取所述任意两个车辆各自的第二轨迹预测结果；

5、根据所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果确定所述任意两个车辆各自的第一效用函数值，根据所述任意两个车辆各自的第二轨迹预测结果确定所述任意两个车辆各自的第二效用函数值；

6、基于合作博弈方法根据所述任意两个车辆各自的第一效用函数值和所述任意两个车辆各自的第二效用函数值，确定是否对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换。

7、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述基于智能驾驶员模型或最优控制方法根据所述任意两个车辆互换合流顺序前的运行信息进行轨迹预测，获取所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果，包括：

8、在所述任意两个车辆为网联自动驾驶车辆的情况下，基于所述最优控制方法根据所述网联自动驾驶车辆的运行信息进行轨迹预测，获取所述网联自动驾驶车辆的轨迹预测结果；

9、在所述任意两个车辆为人类驾驶车辆的情况下，基于智能驾驶员模型根据所述人类驾驶车辆的运行信息进行轨迹预测，获取所述人类驾驶车辆的轨迹预测结果。

10、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述基于所述最优控制方法根据所述网联自动驾驶车辆的运行信息进行轨迹预测，获取所述网联自动驾驶车辆的轨迹预测结果，包括：

11、根据所述网联自动驾驶车辆的运行信息确定所述网联自动驾驶车辆在所述快速路合流区中的控制区域的状态方程，使用所述各车辆的状态方程描述所述网联自动驾驶车辆的动力学；

12、以所述网联自动驾驶车辆的加速度与加加速度的平方和最小为目标建立哈密顿函数；

13、基于庞特里亚金极小值原理对所述哈密顿函数求解，得到所述网联自动驾驶车辆在所述控制区域内的动力学；

14、根据所述网联自动驾驶车辆的动力学，得到所述网联自动驾驶车辆的加速度曲线和加加速度曲线。

15、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述基于智能驾驶员模型根据所述人类驾驶车辆的运行信息进行轨迹预测，获取所述人类驾驶车辆的轨迹预测结果，包括：

16、根据所述人类驾驶车辆的运行信息，将所述人类驾驶车辆的后车加速度作为所述各车辆的后车加速度为所述各车辆的速度、间距，以及与所述各车辆的前车速度差的连续函数；

17、根据所述连续函数计算得到所述人类驾驶车辆的加速度曲线；

18、根据所述人类驾驶车辆的加速度曲线计算得到所述人类驾驶车辆的加加速度曲线。

19、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述根据所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果确定所述任意两个车辆各自的第一效用函数值，包括：

20、根据所述任意两个车辆各自的轨迹预测结果，确定所述任意两个车辆各自的时间效益、能源效益和舒适性；

21、根据所述任意两个车辆各自的时间效益、能源效益和舒适性，确定所述任意两个车辆各自的效用函数值。

22、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述任意两个车辆各自的效用函数值的计算公式为：

23、

24、其中，为车辆i的效用函数值，和分别为车辆i进入所述快速路合流区中的控制区域的时间和离开所述控制区域的时间，和分别为车辆i的加速度曲线和加加速度曲线，、和分别为所述能源效益的权重、所述舒适性权重和所述时间效益的权重。

25、根据本发明提供的一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法，所述基于合作博弈方法根据所述任意两个车辆各自的第一效用函数值和所述任意两个车辆各自的第二效用函数值，确定是否对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换，包括：

26、确定所述任意两个车辆的第一效用函数值之和和第二效用函数值之和；

27、在所述任意两个车辆不在同一车道，且所述任意两个车辆均为网联自动驾驶车辆的情况下，若所述第一效用函数值之和大于所述第二效用函数之和，则对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换；

28、在所述任意两个车辆不在同一车道，且所述任意两个车辆中一个车辆为网联自动驾驶车辆，另一个车辆为人类驾驶车辆的情况下，若所述第一效用函数值之和大于所述第二效用函数之和，且所述第一效用函数值之和与所述第二效用函数之和之间差值的绝对值大于预设阈值，则对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换；

29、在所述任意两个车辆不在同一车道，且所述任意两个车辆中一个车辆为网联自动驾驶车辆，另一个车辆为人类驾驶车辆的情况下，若所述第一效用函数值之和小于所述第二效用函数之和、所述第一效用函数值之和与所述第二效用函数之和之间差值的绝对值大于预设阈值，且所述任意两个车辆中互换合流顺序后的前车在主线上，则对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换；

30、在所述任意两个车辆不在同一车道，且所述任意两个车辆均为人类驾驶车辆的情况下，若所述任意两个车辆中互换合流顺序后的前车的第一效用函数值大于互换合流顺序前的前车的第一效用函数，且两者之间的差值的绝对值大于所述预设阈值，则对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换；

31、在所述任意两个车辆不在同一车道，且所述任意两个车辆均为人类驾驶车辆的情况下，若所述任意两个车辆中互换合流顺序后的前车的第一效用函数值小于互换合流顺序前的前车的第一效用函数值、两者之间的差值的绝对值大于所述预设阈值，且所述互换合流顺序后的前车在主线上，则对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换。

32、本发明还提供一种智能网联背景下快速路合流区交通动态控制系统，包括：

33、第一预测模块，用于对于快速路合流区中的任意两个车辆，基于智能驾驶员模型或最优控制方法根据所述任意两个车辆互换合流顺序后的运行信息进行轨迹预测，获取所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果；

34、第二预测模块，用于基于智能驾驶员模型或最优控制方法根据所述任意两个车辆互换合流顺序前的运行信息进行轨迹预测，获取所述任意两个车辆各自的第二轨迹预测结果；

35、第一确定模块，用于根据所述任意两个车辆各自的第一轨迹预测结果确定所述任意两个车辆各自的第一效用函数值，根据所述任意两个车辆各自的第二轨迹预测结果确定所述任意两个车辆各自的第二效用函数值；

36、第二确定模块，用于基于合作博弈方法根据所述任意两个车辆各自的第一效用函数值和所述任意两个车辆各自的第二效用函数值，确定是否对所述任意两个车辆的合流顺序进行互换。

37、本发明还提供一种电子设备，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程序时实现如上述任一种所述智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法。

38、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法。

39、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法。

40、本发明提供的智能网联背景下快速路合流区交通动态控制方法与系统，通过根据快速路合流区中车辆互换合流顺序前后的运行信息，预测车辆互换合流顺序前后在合流区控制区域的车辆轨迹，根据车辆轨迹计算车辆互换合流顺序前后的效用函数值，从而根据效用函数值确定车辆合流顺序，方法简单，计算量少，实现合流区车辆协同控制，提升合流区交通效率和行车体验。