姚沖

摘 要 本文提出了一種新的基于車車通信和車路通信環(huán)境的速度優(yōu)化控制方法，在有車車通信的道路上，車輛根據(jù)車車通信下的車輛跟馳模型對速度進(jìn)行調(diào)整，在車路通信路段運(yùn)用單純形法算法，對車速進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，提高車輛在道路上的通行效率。

【關(guān)鍵詞】車車通信 車路通信 協(xié)同駕駛

1 前言

隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，車車通信和車路通信都已成為可能，對于推動人、路、車緊密協(xié)調(diào)的車聯(lián)網(wǎng)研究具有重要的意義，探究如何對傳統(tǒng)模型進(jìn)行改進(jìn)，提出適用于車-車通信和車-路通信環(huán)節(jié)的車速優(yōu)化控制方法，具有重要的理論和實(shí)際意義。

目前很少有研究把車車通信和車路通信綜合起來考慮，這和實(shí)際情況是不相符合的；本文考慮把車車通信環(huán)境下的車輛跟馳模型和車路通信路段的單純形法速度優(yōu)化模型相結(jié)合，提出一種新的車速優(yōu)化控制方案。

2 車車通信環(huán)節(jié)

在單車道帶有信號燈的路段中，在信號燈前方距離D處設(shè)置一個車路通信點(diǎn)，在距離D外，頭車按原始速度行駛，跟馳車輛按照文章的車車通信環(huán)境下的車輛跟馳模型行駛。跟馳車輛通過車輛之間的通信，得到前方多輛車的車間距信息，綜合這些前車距信息，由此修改原車輛跟馳模型，得到車車通信環(huán)境下的車輛跟馳模型。跟馳車輛由此調(diào)整車速。

3 車路通信環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)方案

當(dāng)?shù)竭_(dá)車路通信點(diǎn)，車輛開始接收到信號燈的相關(guān)信息，根據(jù)搜集到的信號燈信息以及車輛自身的駕駛信息，車輛在保證與前車有一定安全間距的前提下，以最小加速度為優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用單純形法算法，對車速進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，具體的優(yōu)化算法為：

車輛接收到的信號燈信息包括紅綠燈的狀態(tài)，距離信號燈的距離，以及紅燈（綠燈）的剩余時長tr（tg），

目標(biāo)函數(shù)：

其中，D為通信距離，為到達(dá)通信點(diǎn)時的初始速度，t1為加速、減速所需時間，t為車路通信路段的行駛總時間，為加速度，為了車輛行駛盡量通暢，希望加速度盡量小。車輛通過車路通信得到。表示安全間距，

在車路通信路段，車輛爭取在信號燈前少停留，為了驗(yàn)證本章中車輛協(xié)同駕駛方法的優(yōu)越性，我們設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)，將傳統(tǒng)的不考慮車路通信的模型和新的模型進(jìn)行對比，具體的描述在下一章節(jié)。

4 數(shù)值仿真

在本小節(jié)中，我們將對比分析車輛在傳統(tǒng)環(huán)境下和車車通信、車路通信環(huán)境下的車輛行駛特性。設(shè)置道路長度為200m，路段屬性以及相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：

周期時長T=60s，綠信比（綠燈時間占的比例）為0.6，車燈通信距離D=100m。

一般地，在車車通信路段，每輛車與前方四輛車有通信，我們在周期邊界條件下對模型進(jìn)行仿真。選取了不同的車輛密度來進(jìn)行仿真，仿真的相關(guān)結(jié)果如表1所示。

從仿真結(jié)果可以看出，在有車路通信的情況下，車輛平均行程時間和延誤時間少于一般環(huán)境下的車輛平均行程時間，并且隨著車輛數(shù)的增加，車隊(duì)的行程時間增長趨勢要低于一般環(huán)境下的車隊(duì)平均行程時間增長趨勢，并且在有車路通信的環(huán)境下，隨著車輛數(shù)的增加，車隊(duì)平均速度可以穩(wěn)定在一個相對較高的速度水平。

5 小節(jié)

本文針對有信號燈影響的路段，對車車通信環(huán)節(jié)和車路通信環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)不同的控制算法，把車車通信路段的車輛跟馳模型和車路通信路段的單純形法速度優(yōu)化控制相結(jié)合，提出了一種新的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的車速優(yōu)化控制方法。為了驗(yàn)證其有效性，我們在周期邊界條件下進(jìn)行了數(shù)值仿真，仿真結(jié)果中，車輛的行駛軌跡更優(yōu)，延遲時間短，平均速度快，說明新的車路通信方式可以很有效地利用信號燈信息，提高車輛的行駛效率。

參考文獻(xiàn)

[1]毛保華，楊肇夏，陳海波.道路交通仿真技術(shù)及系統(tǒng)研究[J].北方交通大 學(xué)學(xué)報(bào)，2002，22-29.

[2]張可.智能交通究竟離我們還有多遠(yuǎn)[M].科技中國，2004（07）.

[3]D E Wolf.Cellular Automata for Traffic Simulations [J].1999，Phys.A.263，438-451.

[4]須超，王新紅，劉富強(qiáng).車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與媒質(zhì)接入機(jī)制研究[J].2011，39-45.

[5]黃婧祎.車車通信環(huán)境下耦合映射跟馳模型與超網(wǎng)絡(luò)研究[D].同濟(jì)大學(xué).

作者單位

同濟(jì)大學(xué) 上海市 201804