自动驾驶环境下车辆轨迹及交通信号协同控制.pdf

自动驾驶环境下车辆轨迹与交通信号的协同控制是智能交通系统中的一项前沿技术，旨在解决自动驾驶车辆在城市交叉路口的高效通行问题。在这一领域内，如何协调车辆与交通信号的关系，以减少车辆在交叉路口的停车次数，提高通行效率，已成为研究的热点。 自动驾驶技术（AV）是一种利用先进的传感器、控制器、执行器以及人工智能算法实现的车辆自主导航与控制技术。在自动驾驶技术的支持下，车辆可以实现对周边环境的感知、对交通状况的判断和做出相应的驾驶决策。 车路协同系统（CVIS）则是通过车辆与路侧基础设施之间的通信来实现的系统，它可以提供实时的交通信息，协助自动驾驶车辆更加安全高效地完成行驶任务。CVIS通常包括路侧单元、车辆单元以及通信网络，能够实现车辆与交通信号灯等路侧设施的信息交换。 在自动驾驶环境中，车辆轨迹的优化控制是确保交通安全和提升交通流量的关键。车辆轨迹控制通常依赖于车辆的实时位置、速度、加速度等数据，通过算法优化，实现车辆按照预定轨迹高效、平滑地行驶。 交通信号灯的优化控制是利用车辆的信息来动态调整信号灯的配时，以适应实时交通流量的变化。信号灯优化配时能够在保证交通顺畅的同时，减少车辆的等待时间和通行时间。 多智能体仿真技术是研究车辆与交通信号灯协同控制的有效手段。通过构建多智能体仿真平台，研究者可以在模拟环境中测试不同的控制策略。NETLOGO是一种常用的多智能体仿真平台，它可以模拟车辆与信号灯的交互，分析和评估协同控制方法的有效性。 本研究提出了基于自动驾驶技术与车路协同系统的交叉路口信号与车辆轨迹协同优化控制方法。该方法通过实时收集车辆的速度、位置等信息，对交通信号灯进行配时优化，并据此对车辆的轨迹进行优化控制。通过这样的控制机制，可以显著减少车辆在交叉路口的平均通行时间和停车次数。 研究结果表明，相比于传统的固定配时控制策略，该协同控制方法能有效降低车辆的平均通行时间约53.4%，同时减少车辆的平均停车次数约61.5%。这证明了该方法在提高交叉路口通行效率和降低停车次数方面的有效性。 关键词：自动驾驶车辆（AV）、车路协同系统（CVIS）、轨迹控制、交叉口信号优化、协同控制、多智能体仿真 在实际应用中，该协同控制方法能够为智能交通系统的设计和运行提供重要的参考。自动驾驶车辆与交通信号的高效协同控制将有助于构建更加智能、安全、高效的交通网络，对于未来智能城市的建设具有重要意义。同时，该研究也展示了多智能体仿真在交通控制策略设计和验证中的强大作用，为相关领域的研究提供了新的思路和工具。