网联自动驾驶车辆通过信号交叉口的速度轨迹优化.docx

【网联自动驾驶车辆通过信号交叉口的速度轨迹优化】 随着自动驾驶技术和车联网的发展，网联自动驾驶车辆（Connected Autonomous Vehicles, CAVs）已经成为未来交通系统的核心组成部分。这些车辆配备有先进的传感器、控制器和执行器，结合网络通信技术，可以实现对复杂环境的感知、智能决策和精确控制，提供更安全、节能、高效的驾驶体验。CAVs的出现不仅改变着交通流的特性，还对城市交通管理带来了全新的挑战。 智慧交通系统结合物联网、云计算、大数据和移动互联等信息技术，旨在提供实时交通信息服务，提高交通效率。在这一背景下，CAVs在城市道路交叉口的管理与控制显得尤为重要。交叉口是交通流的关键节点，通过车与车（V2V）和车与基础设施（V2I）的通信，可以实现更精细的交通管理。 许多研究已经针对CAVs在交叉口的速度轨迹优化进行了深入探讨。例如，蒋贤才等人通过预测CAV到达冲突点的时间优化信号灯配时；Yao等人根据实时信号灯状态优化单一CAV的速度轨迹；Soleimaniamiri等人假设CAV速度轨迹由多个模式组成，包括巡航、减速、驻车和加速，并进行协同优化；鹿应荣等则采用了三角函数模型分析CAV速度轨迹。 考虑到车辆间的交互影响，He等人通过分段近似最优控制，找到降低油耗的策略；Jiang等人研究了CAVs与传统车辆混合行驶下的信号交叉口优化问题。Malikopoulos等人在100%CAV环境下研究了无信号灯交叉口的速度轨迹优化，而袁娜等人引入了舒适加速度因素，提出了交叉口车速引导信息管理系统。Ma等人则设计了CAV车队的生态驾驶控制算法，考虑了相邻车辆的相互作用。 本文针对CAV车队通过信号交叉口的速度轨迹优化问题展开研究。作者考虑了整个车队而非单个车辆，运用自动驾驶跟驰模型描述车辆间的相互作用，通过优化头车速度轨迹，确保车队在绿灯期间安全通过交叉口，同时最小化整个车队的油耗。模型建立在最优控制理论基础上，结合V2I获得的实时信号配时信息，使用COPERT油耗模型计算燃料消耗，并采用基于神经网络的RPROP算法求解优化问题，实现快速有效的解决方案。 在问题描述中，假设有一个由n辆CAV组成的车队，它们之间以及与基础设施间能进行实时通信。当头车经过交叉口上游检测点A，交叉口控制单元向其发送信号配时方案。头车优化速度轨迹，以确保所有CAV在绿灯期间通过，同时降低油耗。车辆间通过V2V通信共享位置和数据信息，确保协同控制。 总体而言，这项研究对于理解CAV在复杂交通环境中的行为优化具有重要意义，对于未来智能交通系统的规划和设计提供了理论依据和技术支持。通过对CAV速度轨迹的精确控制，不仅可以提高交通效率，还有助于减少能源消耗，为可持续交通发展做出贡献。