[发明专利]一种车联网环境下信号交叉口绿色驾驶车速诱导方法及仿真系统

权利要求书

1.一种车联网环境下信号交叉口绿色驾驶车速诱导方法，其特征在于，主要通过三类控制单元——车载单元、路侧单元和中心控制单元，通过个体车辆与路侧设施及中心控制系统的实时信息交互，从而实现了对车速动态的诱导，使尽可能多的车辆以平滑的速度通过交叉口，提高信号交叉口处的通行效率并起到节能减排的效果。该车速诱导模型的工作流程为：

(1)车辆进入车速诱导控制区域

本发明将车速诱导控制区域分成两大部分，即变速控制区和匀速控制区，车辆从进入控制范围开始到交叉口进口道停车线前的区域为变速控制区，车辆通过交叉口进口道停车线直到驶离交叉口，这一区域称为匀速控制区。需要说明的是，这里假设个体车辆驶入控制区域之后进入自动驾驶模式，即个体车辆完全服从中心控制系统的速度诱导控制。

(2)信息交互与车速调整

当车辆进入预先设定好的车速诱导区域之后，车载单元(vehicle unit，VU)自动向路侧位置单元(location unit,LU)实时发送自身的位置、速度、加速度、转向等信息，路侧位置单元接收车载单元发来的信息并将该进口道上所有车辆的信息打包发送给中心控制系统(traffic control unit,TCU)。中心控制系统接收每个进口道上路侧位置单元发送的信息，根据当前交叉口的信号相位信息(各方向上的剩余绿灯时长或红灯时长)以及进口道的排队长度从而计算出不停车通过交叉口的绿色驾驶速度，并将该诱导车速实时发布给个体车辆。需要说明的是，车速调整的过程只在变速控制区内进行，当车辆达到绿色驾驶速度之后即按照该速度匀速行驶通过交叉口。

2.根据权利要求1所述车辆诱导速度的计算方法，其特征在于，运用牛顿运动定律，将车辆在变速控制区内的运动过程看成是一个匀变速运动，利用采集到的车辆速度、加速度信息，根据当前车辆距离停车线的距离和剩余绿灯或红灯时间，反解出该车辆不停车通过交叉口的绿色驾驶速度v_i。

3.根据上述权利要求1所述车速诱导模型的工作流程，对该车速诱导模型的求解过程如下：

(1)判断“头车”是否停车。若停车，则考虑启动损失时间；否则，则不考虑启动损失时间；

(2)根据前后车之间最小车头时距约束条件、路段最大和最小限速条件等约束条件，确定第i辆车绿灯通过时刻T_i；

(3)计算第i辆车的绿色驾驶车速v_i；

(4)i＝i+1，重复2)、3)步，直到绿灯时间结束。

4.在上述权利要求3所述车速诱导模型求解的基础上，关于“头车”的判断方法如下：当第i辆车到达控制区域时，发现在当前信号周期内没有足够的时间通过交叉口，此时在第i辆车前面的车辆将作为一个车队通过交叉口，同时把第i辆车作为下一车队的“头车”进行下一个信号周期内的速度诱导。

5.在上述权利要求1所述的车联网环境下信号交叉口车速诱导模型的基础上，运用开源多智能体仿真工具Netlogo建立了仿真系统，用来评价该车速诱导方法的有效性。其特征在于，主要通过三类智能体Patches、Turtles、Observer实现对现实世界的模拟，Patches智能体代表路网，Turtles智能体代表个体车辆，Observer智能体代表信息服务系统。仿真系统主要包括路网的生成及初始化、车辆智能体的生成及初始化、交叉口信号相位的设置、仿真运行及信息的采集与传递。在仿真环境中的人机交互界面上，可以通过界面上设置的setup按钮进行仿真系统初始化，然后通过点击go按钮开始进行仿真试验，在仿真试验进行过程中可以通过数据监视窗、二维视图和绘图实时观察仿真运行情况。

6.根据权利要求5所述的仿真系统中车辆智能体的生成及初始化，其特征在于，可以根据需要在特定的坐标位置按照设定的来车率p生成车辆智能体(Turtles)，并赋予其一定的属性，包括车辆的加速度、减速度、进口车道及转向等。

7.根据权利要求5所述的仿真系统中交叉口信号相位的设置，其特征在于，设定各相位绿灯、红灯和黄灯时长，车辆智能体(Turtles)根据当前进口道信号灯情况来决定下一步应该执行的操作：如果当前进口道信号灯为绿色，则保持当前速度通过交叉口；如果当前进口道信号灯为红色或者黄色，则在停车线前停车。后续车辆根据前面是否有车来决定自己的速度，若前面有车，则根据设定好的减速规则在前车后面停车，若无车，则继续以原速度行驶。