[发明专利]考虑人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力确定方法

权利要求书

1.一种考虑人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设定交叉口内交通流包含人类驾驶车辆和智能网联自动驾驶车辆两类机动车；

所述人类驾驶车辆为由人类感知外界环境并操纵执行相关动作的车辆，所述智能网联自动驾驶车辆为由车载传感器感知外界环境并操纵执行相关动作，且与其它车辆通讯、协作的车辆；

所述人类驾驶车辆即为Human Vehicle，简称HDV，所述智能网联自动驾驶车辆即为Connected Autonomous Vehicle，简称CAV；

S2、统计研究对象进口道，得到HDV与CAV的占有率；所述的步骤S2中HDV与CAV的占有率分别为：

选取交通高峰时段，在研究对象的路段，设立一个基准断面，HDV与CAV在高峰时段内通过基准断面的车辆数分别为V_HDV与V_CAV；

S3、在多个周期内，实测获取HDV作为后车时的跟车车头时距h_HDV、感知—反应时间t_HDV、行驶速度v_HDV、停止时的车间距离l_HDV、最大加速度a_HDV、最大减速度d_HDV的运行指标，实测获取CAV作为后车时的跟车车头时距h_CAV、感知—反应时间t_CAV、行驶速度v_CAV、停止时的车间距离l_CAV、最大加速度a_CAV、最大减速度d_CAV的运行指标；

S4、在对应周期内，实测获取车道内的饱和流率指标S，实测获取车道内的绿灯损失时间指标L；

S5、通过对基准饱和流率与基准绿灯损失时间的线形回归处理，得到人机混驾交通流在信号控制交叉口处的饱和流率与绿灯损失时间；具体为：

通过对基准饱和流率S₀的线形回归，得到人机混驾交通流在信号控制交叉口处的饱和流率，回归模型为：

S＝S₀(α₀+α₁h_HDV+α₂t_HDV+α₃v_HDV+α₄l_HDV+α₅a_HDV+α₆d_HDV+α₇α_HDV+α₈h_CAV+α₉t_CAV+α₁₀v_CAV+α₁₁l_CAV+α₁₂a_CAV+α₁₃d_CAV)

其中，α₁-α₁₃是线形回归的系数，α₀是线性回归的截距；

通过对基准绿灯损失时间L₀的线形回归，得到人机混驾交通流在信号控制交叉口处的绿灯损失时间，回归模型为：

L＝L₀(β₀+β₁h_HDV+β₂t_HDV+β₃v_HDV+β₄l_HDV+β₅a_HDV+β₆d_HDV+β₇α_HDV+β₈h_CAV+β₉t_CAV+β₁₀v_CAV+β₁₁l_CAV+β₁₂a_CAV+β₁₃d_CAV)

其中，β₁-β₁₃是线形回归的系数，β₀是线性回归的截距；

S6、采用Monte-Carlo方法进行仿真，获取考虑人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力的概率分布函数；具体包括以下步骤：

S601、在仿真环境中初始化仿真计数器A＝0，以1为步长更新仿真计数器，根据S与L的概率分布函数，分别产生1个S与L的随机数值，其中，S∈(S_min，S_max)，L∈(L_min，L_max)；

S602、以公式计算获取一个信号控制交叉口车道的通行能力C值，其中G为信号灯的绿灯显示时间，T为信号周期；

S603、判断仿真次数A，当A等于N次时进行下一步，否则，重复步骤S601-S602；

S604、对仿真得到的N个信号控制交叉口车道C值进行数理统计，得到C的平均值μ_C、标准差δ_C及概率分布函数C～f(C)；

S7、分别采用确定性表达与概率性表达作为该通行能力的表达方式具体为：

在确定性表达下，人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力为μ_C；

在概率性表达下，人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力为C～f(C)。

2.根据权利要求1所述的一种考虑人机混驾交通流的信号控制交叉口通行能力确定方法，其特征在于，当C服从正态分布时，C～N(μ_C，δ_C)。