基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法

本发明涉及交通工程中自动驾驶与人工驾驶混合交通流领域，具体来说的涉及一种在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行条件下基于交叉口综合通行效率的通行方法。

背景技术：

1、自动驾驶完全取代人工驾驶在短期内难以实现，未来30-40年内人工驾驶和自动驾驶混合行驶将成为道路交通最主要的呈现形态。并且交叉口是城市交通系统“矛盾的集中地、问题的发源地”。本发明通过人均延误、通行时间和交通量三个指标，结合数据包络分析法分析确定各进口道混合交通流通行权。因此发明成果应用于实践可满足所有交叉口的通行需求，整体上提高了交叉口的交通效率。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，该方法对保证交口和谐共行、确保混合行驶的安全性、提高交叉口综合通行效率均具有重要的意义。

2、一种确定交叉口各方向自动驾驶与人工驾驶混合交通流通行权的方法，包括以下步骤：

3、1)通过路侧单元采集交叉口各个进口方向交通流的交通量、速度、车辆类型、左转车辆数、排队构型和渗透率等数据。

4、2)按顺序对人均延误、通行时间和交通量三个指标进行交通流通行权的确定，每个指标的计算方式如下：

5、a.人均延误：利用车辆经过交叉口时，出现的加速、减速的情况所造成延误计算人均延误，由下式表达：

6、

7、

8、式中，表示人均延误(s)，pi表示车内乘客数，可由车内传感器获得，d总表示交叉口某一进口总延误(s)，v表示交叉口某一进口车辆平均自由行驶速度(m/s)，u表示车辆通过交叉口的参考速度(m/s)，ad表示制动加速度(m/s2)，au表示加速加速度(m/s2)，s表示车辆以参考速度行驶的距离(m)，m表示通行周期内交叉口某一进口的通行车辆数(辆)，h表示相邻车辆的车头间距(m)，

9、b.通行时间：利用交叉口各进口车辆通过交叉口的行驶时间确定该指标下的通行权，该指标表示为t，分为每辆车辆到达停止线的平均通行时间t1和从停止线到冲突点的平均通行时间t2，通行时间t1由下式表达：

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11、式中，t1表示交叉口某一进口每辆车到达停止线的平均通行时间(s)，l表示交叉口路测单元从检测到车辆的地点到停止线的距离(m)，v表示交叉口某一进口车辆平均自由行驶速度(m/s)，

12、通行时间t2的计算，利用sumo仿真软件进行仿真，分别调整渗透率e，排队构型f和左转率g得到不同的通行时间，然后，对渗透率、排队构型、左转率和通行时间进行拟合，拟合优度r2＝0.912，得到指标函数式：

13、t2＝-1.305e+0.435f+0.018g+4.219

14、式中，t2表示交叉口某一进口车辆从停止线到冲突点的平均通行时间(s)，e表示渗透率，f表示排队构型，排队构型为在该指标下分成三种排队方式，第一种为所有cav在前，赋值为1；第二种为cav与hv随机混合，赋值为2；第三种为所有hv在前，赋值为3，g表示左转率(％)，为交叉口某一进口左转车辆数与总车辆数的百分比，

15、c.交通量：利用通行周期内交叉口各进口车辆数确定通行权，由下式表达：

16、ve＝v∑pheh

17、式中，ve表示交叉口某一进口当量交通量(pcu)，v表示交叉口某一进口总的自然交通量(辆)，pt表示交叉口某一进口第h类车交通量占总交通量的百分比(％)，et表示第h类车的车辆换算系数，小汽车为1，公交车为1.5。

18、作为本发明的一种改进，步骤3具体如下：在步骤2中，依据每一个指标的计算值都能确定交叉口各进口交通流的通行顺序，按照先后顺序分别给各进口交通流赋值k，k-1，···，1作为i/o指标，k为交叉口进口数；在一个通行周期内，将交叉口各方向的一股交通流都看作一个决策单元dmu；在决定通行权时考虑的指标中，要求数值最小化的可以看成投入指标iip，p∈{1,2}，包括人均延误、通行时间和排队构型,而要求数值最大化的指标可以看成产出指标oiq，q∈{1}，包括交通量和车辆转向，如下表所示：

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20、然后，通过ccr模型获取各dmu的权重αip、βiq，分别为投入指标和产出指标的权重,最后，通过各dmu之间互换权重评价计算各交通流综合效率，按综合效率由大到小进行排序即为交叉口各进口交通流通行权，计算公式如下：

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22、本发明具有以下有益效果：

23、本发明提供一种基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，在交叉口交通流通行权确定方面首次结合自动驾驶与人工驾驶混行交通流的排队构型。除此以外，本发明可以用于所有平面交叉口交通流通行权的确定并且不需要传统的信号灯控制，降低了交叉口车流的停车延误，在保证安全的前提下，提高了交叉口的通行秩序和通行效率，因此具有较好的应用前景。

技术特征：

1.基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，其特征在于，步骤1具体如下：通过路侧单元采集交叉口各个进口方向交通流的交通量、速度、车辆类型、左转车辆数、排队构型和渗透率数据。

3.根据权利要求1所述的基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，其特征在于，步骤2具体如下：综合考虑人均延误、通行时间和交通量三个指标进行交通流通行权的确定，每个指标的计算方式如下：

4.根据权利要求1所述的基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，其特征在于，步骤3具体如下：在步骤2中，依据每一个指标的计算值都能确定交叉口各进口交通流的通行顺序，按照先后顺序分别给各进口交通流赋值k，k-1，···，1作为i/o指标，k为交叉口进口数；在一个通行周期内，将交叉口各方向的一股交通流都看作一个决策单元dmu；在决定通行权时考虑的指标中，要求数值最小化的可以看成投入指标iip，p∈{1,2}，包括人均延误、通行时间和排队构型,而要求数值最大化的指标可以看成产出指标oiq，q∈{1}，包括交通量和车辆转向，如下表所示：

技术总结本发明涉及一种基于交叉口综合通行效率的自动驾驶与人工驾驶通行方法，在一个通行周期内，该方案首先利用路侧单元采集交叉口各个进口方向交通流的交通量、速度、车辆类型、左转车辆数、排队构型和渗透率等数据。然后，计算各个进口车流人均延误、到达停止线通行时间、停止线到冲突点通行时间、当量交通量，选取人均延误、通行时间和交通量3个指标，依次得到基于每个指标最优的交叉口各进口交通流通行顺序。最后，给各指标下的最优通行顺序赋值，采用基于DEA交叉效率评价的通行顺序优化模型，计算综合通行效率，确定交叉口各进口交通流的通行顺序。对于交叉口自动驾驶汽车与人工驾驶汽车混行条件下的通行效率的提高有重要意义。技术研发人员：沈家军,付冠宇,汪宇,周志鹏,聂庆慧,欧吉顺,李春晓受保护的技术使用者：扬州大学技术研发日：技术公布日：2024/6/26