[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

说明书

本发明涉及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，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；S2、得到HDV与CAV的占有率；S3、实测获取HDV与CAV的饱和流率、绿灯损失时间等运行指标；S4、实测获取车道内的饱和流率等运行指标；S5、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；S6、获取考虑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；S7、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。本发明考虑了人机混驾的异质交通流，能够反映出交叉口通行能力的实质，创新地给出了一种通行能力的概率性表达。

技术领域

本发明涉及道路车辆的交通系统解析的技术领域，尤其是涉及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。

背景技术

通行能力是交通工程的核心概念之一，也是交通规划、交通设计与交通管理与控制的理论基石。伴随着机动车交通流由只包含人类驾驶车辆(Human Driving Vehicle,HDV)的同质交通流转变为同时包含HDV与智能网联自动驾驶车辆(Connected AutonomousVehicle,CAV)的异质交通流，现有的通行能力算法已经显示出其不适应性。

现有技术中，车道通行能力是以“同质交通流”为研究对象的，《道路通行能力手册(2016版)》对通行能力的定义为“在一定道路几何条件和交通管理条件下，单位小时内车辆通过断面的合理期望的最大交通流”。这里面的两大关键词语：“期望”与“最大交通流”在考虑自动驾驶车辆混入的“异质交通流”时均会发生变化。一是计算方法，异质交通流的排队组合及性能特征会造成车道饱和流率与绿灯损失时间的变化；二是表达范式，也就是将用一个定值表达通行能力的“确定性表达”变为用概率分布函数的“概率性表达”。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，提供一种考虑人机混驾的异质交通流，反映出交叉口通行能力的实质，方法易于理解、提升计算效率的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。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供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，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；

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；