[发明专利]智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法及系统，包括：将路网分割成n个元胞，并建立包含n个元胞的混合交通流模型；计算每个路段内自动驾驶车辆的混入率，基于混合交通流模型和自动驾驶车辆的混入率，计算不同自动驾驶车辆混入率下的系统矩阵集合A；基于混合交通流模型，设计输出矩阵Csubgt;i/subgt;；利用系统可控性秩判据，计算Rank(Asubgt;m/subgt;,Csubgt;i/subgt;)的值是否为n；若是，则保留输出矩阵Csubgt;i/subgt;；筛选满足所有混入率下的输出矩阵，并选择布设位置最佳、数量最少的输出矩阵作为控制矩阵；基于控制矩阵，进行风险检测器的布设。本发明采用系统可观测性理论，进行道路安全风险检测器的优化布设，保障路网系统安全高效运行。

技术领域

本发明涉及混合交通流安全风险检测技术领域，具体涉及一种智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法及系统。

背景技术

随着自动驾驶技术的不断发展成熟，未来很长一段时间会出现传统的人工驾驶车辆与不同等级自动驾驶车辆混行的场景，自动驾驶汽车的一些行车规则与人类驾驶员的行车习惯有差异，而这种差异性往往会成为自动驾驶汽车与人工驾驶车辆碰撞的原因，尤其是在道路测试中技术成熟度尚待提升的智能网联汽车，与人工驾驶汽车混合智能交互运行，易导致混合交通流场景下的安全风险隐患增加。

现有有效的解决方法是在路侧设置安全风险检测器，及时的对风险进行检测并对高风险采取及时的预警和控制策略；但是面对如此大规模的路网，若所有路段都布设检测器，将大大增加投入和运维成本，不符合交通经济特性；因此，如何在合适的路段设置最少数量的安全风险检测器，实现整个路网中安全风险的精准检测是一个难题。

发明内容

针对现有技术中存在的不足之处，本发明提供一种智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法及系统，通过在路网合适位置布设风险检测器，保证在复杂的混合交通流场景下路网系统安全高效运行。

本发明公开了一种智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法，包括：

将路网分割成n个路段，每个路段称一个元胞，并将划分好的元胞依次标定序号；

以元胞的交通流密度作为状态变量，建立包含n个元胞的混合交通流模型：

式中，x＝[x₁,…,x_n]^T表示路网的交通流密度向量，u＝[u₁,u₂…,u_q]^T表示路网的控制输入，q是控制器数量；y＝[y₁,y₂…,y_p]表示交通检测器的测量结果，p是布设的检测器的数量；A_σ(t)是系统矩阵，B_σ(t)是系统的输入矩阵，C为设计的输出矩阵；F_σ(t)是仿射向量；

获取每个路段内车辆总数量和自动驾驶车辆数量，并基于车辆总数量和自动驾驶车辆数量计算自动驾驶车辆的混入率；

基于混合交通流模型和自动驾驶车辆的混入率，计算不同自动驾驶车辆混入率下的系统矩阵集合A：

A＝{A₁,A₂,…,A_m}

式中，A_m为第m种自动驾驶车辆混入率的系统矩阵，系统矩阵为n×n；

基于混合交通流模型，设计输出矩阵C：

利用系统可控性秩判据，计算Rank(A_m,C_i)的值是否为n；若是，则保留输出矩阵C_i，若不是，则删除输出矩阵C_i；