协同自适应巡航控制大型车辆混合交通流微观模拟方法

本发明涉及一种协同自适应巡航控制大型车辆混合交通流微观模拟方法，属于交通流微观仿真。

背景技术：

1、协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control，cacc)系统在保留自适应巡航控制系统车载传感器的基础上，引入了互联网和车-车通信技术，车辆可以共享信息，获取前车的速度、加速度、位置等基本信息，准确的对车队内车辆间距进行主动控制，使多辆跟驰车辆联系在一起协同行驶，形成车辆队列，从而使车辆之间的距离更加合理。通过缩短车距、稳定车速的方式，可以更好地适应交通流的变化，有助于减少交通堵塞和事故风险，并提升道路使用效率，降低能源消耗。

2、在cacc混合交通流的研究中，自动驾驶发展水平直到达到完全自动驾驶阶段之前，cacc大型车辆与其他类型车辆混行的情况都将长期存在。由于大型车辆的车型结构及动力性能上的差异，导致了大型车辆和小型车辆在速度分布、加减速范围和驾驶行为上存在较大的区别，并且会消耗更多的道路时空资源。

3、在cacc混合交通流的研究中，考虑到实际车辆试验数据观测的困难性和复杂性，因此，建立一套完整的cacc混合交通流微观模拟方法，深入研究cacc大型车辆对其他类型车辆以及交通流的影响效应是有必要的。

技术实现思路

1、本研究针对现有技术的不足，为包括cacc大型车辆、cacc小型车辆、传统大型车辆和传统小型车辆四种类型车辆的混合交通流微观模拟构建一套完整的方法，涉及到车辆类型和状态判断，cacc车辆队列状态判断，车辆换道控制，车辆速度控制。

2、为实现上述目的，本发明具体采用以下的步骤建立考虑大型车辆的cacc混合交通流微观模型，完成cacc混合交通流微观模拟：

3、步骤1：确定车辆类型和状态判断逻辑；

4、步骤2：确定cacc车辆队列状态判断逻辑；

5、步骤3：确定车辆换道控制逻辑；

6、步骤4：确定车辆速度控制逻辑。

7、进一步，所述步骤1中的车辆类型和状态判断逻辑包括：

8、1)判断目标车辆的车辆类型，分为车辆控制方式和车型结构：

9、t＝tcontrol+tstructure

10、

11、

12、2)如果目标车辆控制方式为传统人工驾驶，不采取编组列队行驶；

13、3)如果目标车辆控制方式为cacc，基于相同类型cacc车辆可组成车辆队列行驶的前提，进一步判断cacc车辆状态：

14、4)目标车辆和前车车辆类型相同，均不在换道过程中且在同一车道，满足车辆间距判定条件且前车队未满员的情况，则该车辆可被认定为车队成员车：

15、si＝2

16、

17、5)目标车辆与前车的关系不满足车队成员车的条件，目标车辆和后车车辆类型相同，均不在换道过程中且在同一车道，满足车辆间距判定条件且后车队未满员的情况，则该车辆可被认定为车队领航车：

18、si＝1

19、

20、6)目标车辆但既不满足成为车队成员车条件，也不满足成为车队领航车条件的情况，则该车辆可被认定为cacc非车队自由车，si＝0。

21、其中，t是车辆类型，tcontrol是车辆控制类型，tstructure是车型结构类型，lenth和width是车辆长度和宽度；i是目标车辆编号，i-1是目标车辆前车编号，i+1是目标车辆后车编号；s是cacc车辆状态，0代表cacc非车队自由车，1代表cacc车队领航车，2代表cacc车队成员车；l是车辆所处车道编号；x是车辆车头所在位置，dmax是允许最大车头间距；n是车辆所在车队车辆数，nmax是车队最大车辆数。

22、进一步，所述步骤2中的cacc车辆队列状态判断基于车辆类型和状态判断，完成包括车辆队列初始化、自由车加入车队和车辆队列重组：

23、1)两辆前后相邻的cacc自由车，即前车和后车，如果车辆间距满足允许车辆列队行驶的间距条件，且它们位于同一车道或后车满足换道条件，则可以进行编组形成新车队。此时前车将成为cacc车队领航车，而后车则成为车队成员车，从而实现车辆队列编组的初始化；

24、2)cacc自由车接近前方车队且前方车队未达到最大长度限制时，车辆会通过加速或换道的方式从车队后方加入该车队；

25、3)当车队后方的车辆遇到前方车队未满员的情况时，后方车队的领航车可能会在满足特定条件下，执行换道或加速行为加入前方车队，从而使其车辆状态从cacc领航车转变为cacc成员车；当车队中的成员车因路线变化需要换道脱离当前车队以驶入目标车道时，它们会执行强制性换道行为，此时车辆状态变为cacc自由车，这种状态转变伴随着原车队的重新编组，

26、进一步，所述步骤3中的车辆换道控制基于lc2013换道模型对车辆进行换道控制，cacc车辆和传统车辆均采用相同的换道控制逻辑，包含战略性换道、协同性换道、战术性换道、管制性换道四种换道动机。

27、进一步，所述步骤4中的车辆速度控制根据车辆控制方式进行区分，包括传统车辆速度控制和cacc车辆速度控制。

28、进一步，所述步骤4中的传统车辆速度控制基于安全间距理论，目标车辆为传统车辆，有：

29、

30、vh,des,t＝min[vh,safe,t,vh,t-1+ah,acc,vh,max]

31、vh,t＝max[0,rand[vh,des,t-η,vh,des,t]]

32、其中，vh,safe,t是t时刻目标车辆的安全车速，vl,t是t时刻前车速度，gt是t时刻前车车尾与目标车辆车头间距，vh,t是t时刻目标车辆速度，τ是目标车辆驾驶员反应时间，ah,dec是目标车辆最大减速度，vh,des,t是t时刻目标车辆期望速度，ah,acc是目标车辆最大加速度，vh,max是目标车辆最大速度，η是由于车辆机械性能和驾驶员操作误差和意愿引起的速度偏差。

33、进一步，所述步骤4中的cacc车辆速度控制的具体分为速度控制模式、间隙控制模式、间隙闭合控制模式和避碰控制模式4种模式：

34、1)当cacc车辆车-车通信范围内前方无可组队车辆或与可组队前车的车头时距大于2s时，启用速度控制模式，有：

35、vi,t＝vi,t-1+k0·(vi,des-vi,t-1)

36、2)当cacc成员车与前车的实际间距与期望间距的偏差在0-0.2m之间、实际车速偏差小于0.1m/s时，启用间隙控制模式，有：

37、

38、ei,t＝xi-1,t-1-xi,t-1-li-1-tdes·vi,t-1-d0

39、3)当车头时距介于1.5s-2s之间时，cacc车辆保留上一时刻使用的控制模式，cacc车辆接近可组队前车并且车头时距小于1.5s时，启用间隙闭合控制模式，有：

40、

41、4)当cacc车辆与前车的实际间距小于期望间距且偏差大于0.2m、实际车速偏差大于0.1m/s时，启用避碰控制控制模式，有：

42、

43、其中，vi,t是t时刻目标车辆i的速度，vi,des是与车辆类型相关的目标车辆i的期望速度，ei,t是t时刻目标车辆i与前车i-1的实际间距和期望间距的偏差，xi,t是t时刻目标车辆i在车头所在的位置，li-1是前车i-1的车身长度，tdes是与车辆类型相关的目标车辆i的期望车头时距，d0是与目标车辆i在t-1时刻速度相关的间距安全余量，k0和kv是与速度偏差相关的速度控制反馈增益系数，ks是与间距偏差相关的速度控制反馈增益系数。

44、基于以上的技术手段，本发明提出的协同自适应巡航控制大型车辆混合交通流微观模拟方法，可以应用于cacc混合交通流的研究和交通管理策略的研究：

45、1、caccc混合交通流的研究

46、现阶段，有关cacc系统的研究主要集中在同种车型的同质流和混合流，在cacc大小型车和传统大小型车的混合交通流方面研究较少，基于本发明提出的cacc混合交通流微观模拟方法，研究cacc大型车辆对混合交通流特性的影响，构建具有针对性的模型，有利于量化cacc大型车辆对混合交通流特性的效果影响，有助于cacc技术的进一步推广应用，使其具有更完备的理论支撑。

47、2、交通管理策略的研究

48、智能驾驶技术的出现从根本上了改变传统汽车的控制方式，随着大数据、物联网、云计算的不断深入发展，无人驾驶汽车的性能将会更加完善，交通管理策略也要随之改进和完善。基于本发明提出的cacc混合交通流微观模拟方法，研究cacc大型车辆对混合交通流特性的影响效应，不仅可以为高速公路混行交通管理提供借鉴，为缓解交通拥堵、提高道路服务水平以及通行能力提供理论依据，同时也能够促进智能驾驶技术的良好发展。