本发明涉及智能交通、车路协同
技术领域：
，具体涉及一种在车路协同技术下针对直行车辆进行车队划分进而为车队提供引导速度的方法。
背景技术：
据国家统计局统计，截至2016年底，全国民用轿车保有量达到10876万辆，增长14.4％，其中私人轿车10152万辆，增长15.5％。汽车保有量上升给民众出行带来方便的同时，交通拥堵、道路事故、环境污染、能源消耗等问题也日趋严重。交叉口是道路路网的重要组成部分，是用于满足沟通各向道路的需求而相互连成的节点，是城市道路系统通行能力、行程延误、运输安全以及效率的关键因素。车辆在交叉口的停走行为加剧了车辆燃油消耗和尾气排放，增加了车辆延误。针对上述问题，众多学者从两个不同角度对交叉口交通的控制做许多研究。一个方面从交叉口本身出发，通过研究最优信号灯相位周期来降低延误和排放。信号灯控制发展由定时控制到感应控制再到自适应控制，由单点控制到干线协调控制再到区域控制。其在一定程度上缓解了交通拥堵并且降低了交通延误，但仍需更进一步的优化。另一方面，还有众多学者从交叉口附近的车辆出发，研究车辆最合适的车速，使得车辆尽可能不停车通过交叉口。近些年随着通信技术、电子信息技术的提升，智能车路协同系统得到发展。车路协同技术使得道路上的车辆能够及时获得自身以及周边车辆和信号灯的信息。对这些信息加以处理和利用可以使得车辆能够不停车通过信号交叉口，从而达到减少燃油和排放，提升信号交叉口交通效率的目的。车路协同技术下的车辆速度引导策略得到了国内外研究者的广泛关注。研究者提出了不同速度引导策略，并且研究了引导距离的长度、智能车的比例、交叉口的数目以及信号灯控制方式对引导方案效果的影响。从油耗、排放、安全等角度，在车路协同下的车速优化策略领域取得了一定进展，但仍存在以下不足：1、大部分研究以单车为主，未考虑相邻车辆间的相互影响，少部分研究考虑了相邻车辆的相互影响，但只对头车进行引导，可能导致头车能不停车通过信号交叉口而后车需停车；2、只从空间角度对引导策略进行研究，忽略信号灯相位周期对策略的影响；3、未充分考虑车辆到达时间、初始速度等变量的随机性对引导效果的影响，分析、评价结果不够客观。针对上述问题，本发明充分考虑车辆间的相互影响提出以车辆队列作为研究对象，并阐述了交通流车辆队列的划分方式；在此基础上，提出固定引导时长的速度引导策略以及速度的更新方法。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是提供一种基于车路协同技术的信号交叉口车队速度引导方法。为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，一种基于车路协同技术的信号交叉口车队速度引导方法，包括如下步骤：(一)在车路协同环境下进行车队划分记录每一辆从上游交叉口停车线行驶过来的车辆到达路段进口时的时刻；根据到达时刻计算相邻两车的车头时距，如果相邻两车的车头时距小于事先确定的标准车头时距，则将其划分为同一车队，如果大于标准车头时距则划分为不同车队；记录下每一车队内的车辆数n；(二)调整车队内车辆速度车队内车辆根据定速巡航系统快速调整至车头间距一致、车速一致的状态，并实时记录头车的位置d1，车速v；(三)计算能使车队可以不停车通过信号交叉口的车速根据当前时刻车队内车辆与停车线的距离、信号灯相位周期计算车队能不停车通过停车线的速度范围。作为优选，在步骤(一)中，根据车头时距对道路上的车辆进行车队划分；在路段的进口设置一检测器，可记录车辆到达检测器的时刻；记第i+1辆车与第i辆车的车头时距为hi+1，计算公式如下：hi+1＝ti+1-ti(1)定义标准车头时距hs，若i+1号车辆的车头时距hi+1<hs，则将i+1号车辆与i号车辆划分为同一车队，否则划分为不同车队。作为优选，在步骤(三)中，将信号灯周期划分为引导时间段和非引导时间段；速度引导开始时刻为信号灯转换前tc秒；由于黄灯亮时禁止车辆驶过停车线，将黄灯时长并入红灯相位中；绿灯相位时长为tg秒，黄灯相位时长与红灯相位时长为tr秒；整个路段为前一交叉口的出口到当前信号交叉口的进口道停车线；该路段被分为引导区域l1和非引导区域l2；当且仅当引导开始时刻到达且车辆处于引导区域l1内时，对车辆进行速度引导；非引导区域l2为防止车辆不能及时停车而设；非引导区域的长度l2的计算公式为：其中，vmax为道路最大限速，amax为车辆最大加减速度；为简化研究对象，对后续步骤做出以下假设：仅考虑单一信号交叉口的单一车道情况，不存在车辆的超车和换道现象；无线通信的性能完美，不存在信号传输延迟和任何数据丢包；所有车辆都相同；不考虑行人、非机动车等干扰因素的影响；基于车路协同的车队速度计算步骤如下：(1)设置路段长度为l、信号灯周期t、车辆长度l、车队内相邻车辆间隔s、设置引导开始时刻为信号灯转换前tc秒；(2)获取当前t时刻相位信息、车队内车辆数n、头车距离停车线的距离di、车队当前车速v；(3)判断条件：tr-tc<t<tr或t-tc<t<t，如果不满足条件转至步骤(4)，如果满足条件，跳转至步骤(5)；(4)以速度v保持匀速行驶单位时间，然后跳转至步骤(3)；(5)计算可不停车通过的信号交叉口的行驶时长范围tp，th和tl为其上下边界；若t时刻为红灯则tp的范围如下：tp＝[kt+tr-t,(k+1)t-t],k为正整数(3)若t时刻为绿灯，则tp的范围如下：(6)计算车队内第i辆车车头与信号交叉口的距离di如下：di＝d1+(i-1)(l+s)(5)(7)根据速度位移公式，计算头车不停车通过信号交叉口的速度范围如下：(8)计算尾车不停车通过信号交叉口的速度范围如下：(9)选取整个车队都能不停车通过信号交叉口的速度范围如下：(10)判断条件：v∈vp；vh和v1为速度范围vp上下边界；若满足条件，跳转至步骤(11)；若不满足条件，跳转至步骤(12)；(11)下一时间步车队内车辆的加速度a为0，跳转至步骤(16)；(12)判断条件：v<v1。如果满足条件，跳转至步骤(13)；若不满足，即v>vh，跳转至步骤(14)；(13)计算下一时间步车队内车辆的加速度a，然后跳转至步骤(15)；(14)计算下一时间步车队内车辆的加速度a，然后跳转至步骤(15)；(15)计算车队行驶速度v如下：vt+1＝vt+a(11)(16)输出速度v。作为进一步的优选，车队的引导是基于固定时长的引导，而不是基于固定距离的引导，即当信号灯相位达到某一时刻时才开始引导，引导时长根据蒙特卡洛仿真确定。本发明的有益效果是：以车队为引导对象,可以有效减少车辆间的相互影响，从而减少前车能在绿灯相位通过停车线，而后车需停车的现象。整个引导策略步骤清晰，易于实施。能够有效提高信号交叉口车辆通行效率，降低车辆燃油消耗。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。图1是本发明实施例的相位及引导时长示意图。图2是本发明实施例的车路协同环境下引导区域划分示意图。图3是本发明实施例的固定引导时长的车速引导流程图。图4是本发明实施例的单车平均油耗随引导时长变化图。图5是本发明实施例的单车平均行程时长随引导时长变化图。具体实施方式本实施例通过实时采集的车辆车头时距将交通流划分为不同长度的车队，然后根据车队的长度、车队内车辆离停车线的距离以及相位信息计算合理的引导速度，车队按照引导速度能够不停车通过信号交叉口。将信号灯相位周期划分为引导时间段和非引导时间段。速度引导开始时刻为信号灯转换前tk秒，如图1所示。由于黄灯亮时禁止车辆驶过停车线，将黄灯时长并入红灯相位中。绿灯相位时长为tg秒,黄灯相位时长与红灯相位时长为tr秒。如图2所示，路段长度l为500米，整个路段为前一交叉口的出口到当前信号交叉口的进口道停车线。将两个交叉口间的路段划分为引导路段l1和非引导路段l2。非引导区域l2为防止车辆不能及时停车而设，计算公式如下：其中vmax为道路最大限速，amax为车辆最大加减速度，分别取16m/s，2.5m/s2。计算结果为45米。在路段进口处安放一检测器，当车辆到达检测器时，记第i+1辆车与第i辆车的车头时距为hi+1。车头时距为hi+1的计算公式如下：hi+1＝ti+1-ti(2)定义标准车头时距hs，若i+1号车辆的车头时距hi+1<hs，则将i+1号车辆与i号车辆划分为同一车队，否则划分为不同车队。标准车头时距的确定由实际车头时距统计分布获得。表1不同标准车头时距下车队数量及占比本实例通过对某路段高峰时期车头时距进行调查，得到如表1所示的数据表。具体做法是在调查路段区间内的路面上标记两平行的固定检测线，在早高峰期7点到9点用录像机持续拍摄交通流。根据拍摄的视频记录每辆车通过两条检测线的时刻，从而根据(2)式求得相邻两车的车头时距。选取连续200辆车的车头时距，分别将1.5s、2.0s、2.5s及3.0s设置为车头时距，对相应车头时距下车队规模及其出现频率之间的关系进行研究，得到如表1的数据。在表1中，当车头时距为1.5秒和2秒时，单车构成的车队分别为67％和51％；当车头时距为2.5秒或3秒时，单车构成的车队占了35％左右，以单车为车队的总车辆数占所有车辆的比例低于10％。选取3秒作为标准车头时距，会出现车队较长、车队个数少的情况，故此实例选取2.5秒作为标准车头时距。将信号灯周期划分为引导时间段和非引导时间段。速度引导开始时刻为信号灯转换前tk秒。基于车路协同技术的车队速度引导策略具体实施步骤如图3所示。实时获取车队长度、头车离信号交叉口停车线的距离、信号灯相位信息。计算t时刻车队能不停车通过停车线的时间范围tp。若t时刻为红灯则tp的范围如下：tp＝[kt+tr-t,(k+1)t-t](3)若t时刻为绿灯，则tp的范围如下：当得到可通行时间范围后，计算车队每一辆车能不停车通过的速度范围为对车队内每辆车可通行的速度范围取并集可得车队能不停车通过的速度范围为判断当前速度是否在不停车通过的速度范围。判断条件为v∈vp。如果满足条件以速度v保持匀速行驶单位时间；如果v≤vl，计算下一秒的加速度a，计算公式如下：如果v>vh，计算下一秒的加速度a，计算公式如下蒙特卡洛仿真确定最优引导时长采用韦伯斯特配时法计算周期总时长和各相位时长。通过计算得周期时长为88秒。重点选取直行车道为车辆速度引导路段，主干路直行绿灯相位时长26秒。对早高峰时期西二环路段进行车头时距调查和地点车速调查，拟合得到车队内车辆数和车队速度的分布。调查得到车队内车辆数在2～29辆之间，将单辆车也记作单独一个车队，服从负指数分布。车队速度在20～70km/h之间，其中50～55km/h车队数量最多，服从对数正态分布。以5秒为时间间隔，将信号灯转换前10、15、20、25s作为引导时长的评选方案。采用蒙特卡洛仿真10000次，，得到单车通过整个路段的平均油耗和平均行程时间。仿真参数表见表2。表2仿真参数表参数数值路段总长度l/m500限速vmax/(m·s-1)16最大减速度amin/(m·s-2)2.5最大加速度amax/(m·s-2)2.5周期时长t/s88东西直行绿灯时长tg/s26车辆长度l/m4车队内车间距s/m2时间步长t/s1采用vt-micro模型计算车辆逐秒油耗。油耗公式如下车辆的行程时间由车辆的行驶时间和停车延误构成。由于非引导区域长度为45m，考虑极端情形，车辆从16m/s以最大减速度减速至0m/s至少需要6s。因此本实施例以5s为时间间隔，将信号灯转换前10、15、20、25s作为引导时长的备选方案。采用蒙特卡洛仿真10000次，得到单车通过整个路段的平均油耗和平均行程时间，如图4、图5所示。构建基于车辆油耗和和行程时间的综合路段出行费用，其计算公式如下cost＝fp1+tp2(10)其中cost为路段综合出行费用；f为单车行驶过路段的平均油耗；t为单车平均行程时间；p1、p2为两者的单位费用。取燃油费用为现时油价6.27元/l，取时间费用为0.0075元/s仿真结果表明固定引导时长策略下，当引导时长为10s时，综合出行费用最低为0.578元，引导效果最好。此时单车平均油耗为0.033l，平均行程时间为49.2s。固定引导距离策略下，当引导距离为350m时，综合出行费用最低为0.637元，引导效果最好。此时单车平均油耗为0.037l，平均行程时间为54.1s。固定引导距离为350米与固定引导时长为10s方案相比，单车平均油耗前者比后者高了9.5％，行程时间前者比后者高9.1％。路段综合出行费用后者比前者低了9.2％。相对于固定引导距离策略，固定引导时长策略可有效提高通行效率、降低燃油消耗。以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。当前第1页12