异质交通流下高速公路CAV合流次序优化与轨迹规划方法
程国柱1
陈永胜1
王文志1
徐亮2
1.东北林业大学 土木与交通学院,哈尔滨 1500402.长春工程学院 土木工程学院,长春 130012
摘要：为提升高速公路合流区交通运行效率及驾乘人员舒适性,在保障安全的前提下,面向人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDV)和智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles,CAV)混行的异质交通流环境,提出高速公路CAV合流次序优化与轨迹规划方法.首先,以车辆通行时间和延误作为合流区交通运行效率表征指标,建立合流次序优化函数,采用并调整蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法,获得最优合流次序;其次,依据合流次序,建立最小化加速度和急动度的CAV合流轨迹规划(Minimize Acceleration and Jerk Trajectory Planning,MAJTP)函数,运用最优控制理论,求解车辆纵向最优轨迹解析解,进而形成高速公路合流区CAV协同控制方法;最后,联合运用SUMO软件和PYTHON库,对本文所提方法进行交通仿真验证.仿真结果表明:在CAV渗透率分别为 0.2、0.4、0.6和 0.8时,相较于先进先出(First In First Out,FIFO)算法,基于MCTS算法的合流次序优化方法累积延误分别降低 5.75%、8.84%、12.24%和11.06%;相较于最小化加速度的车辆轨迹规划(Minimize Acceleration Trajectory Planning,MATP)方法,MAJTP方法平均急动度更趋近于零,驾乘人员舒适性有所提升,验证了方法的有效性.研究成果可为高速公路合流区交通运行管控研究提供理论支持.
关键词：交通工程合流区合流次序轨迹规划蒙特卡洛树搜索最优控制
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2025-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 100-109 )
英文信息