考虑通信延迟的智能车队纵向控制 被引量：2

1

作者 王静 雷利利 +1 位作者 熊晓夏 林威 《交通运输工程与信息学报》 2024年第4期37-51,共15页

针对智能车队纵向跟随控制中车辆之间信息传递存在的延迟问题,提出了一种通信延迟条件下运动状态估计与模型预测控制相结合的MSE-MPC(Motion State Estimation-Model Predictive Control)智能车辆队列纵向跟随控制方法。利用运动状态估... 针对智能车队纵向跟随控制中车辆之间信息传递存在的延迟问题,提出了一种通信延迟条件下运动状态估计与模型预测控制相结合的MSE-MPC(Motion State Estimation-Model Predictive Control)智能车辆队列纵向跟随控制方法。利用运动状态估计算法,对通信延迟情况下的前车状态信息进行估计,并将所预测的前车状态信息用于更新模型预测控制器的输入,决策出跟随车行驶所需的期望加速度,在保持合理的车间距情况下,实现车辆的加减速,使队列系统达到稳定。通过Simulink/Carsim联合仿真平台,在固定延迟和随机延迟两种不同延迟条件下对控制算法进行仿真验证,并与无延迟时MSE-MPC及有延迟时MPC算法的控制效果进行对比。仿真结果表明,MSE-MPC融合算法有效,对于延迟时长的变化不敏感,能够较好地抵抗通信延迟的影响,而且整体的控制效果较好,能够保证队列的稳定运行。 展开更多

关键词 智能交通 通信延迟 模型预测控制 运动状态估计 车辆编队

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智能网联车辆低渗透率下交叉口排队长度估计策略

2

作者 房山 杨澜 +3 位作者 赵祥模 王威 魏诚 吴国垣 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期249-261,共13页

为了提高混合交通流条件下信号交叉口的车辆通行效率,提出一种智能网联车辆低渗透率下的信号交叉口车辆排队长度估计策略。首先,根据信号交叉口上游区域车辆的随机到达特性,构建考虑智能网联车辆与人类驾驶车辆组成的车辆排队场景。其次... 为了提高混合交通流条件下信号交叉口的车辆通行效率,提出一种智能网联车辆低渗透率下的信号交叉口车辆排队长度估计策略。首先,根据信号交叉口上游区域车辆的随机到达特性,构建考虑智能网联车辆与人类驾驶车辆组成的车辆排队场景。其次,以智能网联车辆的位移差,速度差以及加速度差为输入,以人类驾驶车辆位移差为输出,建立基于Seq2seq架构的车辆微观轨迹前/后向重构模型,采用时间注意力机制判断车辆行驶状态变化的关键时域,提高模型对车辆“走-停”波的重构能力。再次,以当前信号周期排队车辆数为输入,以车辆排队长度为输出,建立基于XGBoost的车辆排队长度估计模型,可在历史样本数据较少的条件下准确估计车辆排队长度。最后,试验基于NGSIM数据集进行模型训练,在不同智能网联车辆渗透率、单信号周期以及多信号周期等条件下验证所提方法性能。结果表明:在10%~30%的低渗透率条件下,与经典时间序列预测模型RNN、LSTM、Seq2seq以及CNN模型相比,所提出的车辆微观轨迹前/后向重构模型的损失函数收敛速度较快,稳定性更好,车辆轨迹均方根误差降低了8.9%~71.7%,且能够准确描述信号交叉口区域车辆的“走-停”波;相比于基于KNN、随机森林与多项式回归模型的排队长度估计方法,所提方法的均方根误差降低了13.56%~91.99%,排队长度估计的运行时间降低至约8 ms,有效证明了所提方法在交叉口车辆排队长度估计的精确性和实时性。 展开更多

关键词 交通工程 车辆排队长度估计 车辆轨迹重构 数据驱动

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智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型 被引量：6

3

作者 曹宁博 陈家辉 赵利英 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1935-1944,共10页

为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长... 为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长度估计模型和渗透率估计模型,通过迭代实现排队长度和渗透率的实时估计.利用随机种子模拟不同渗透率条件下智能网联车在队列中的分布特征,分析不同交通条件下模型的估计精度.与已有模型的对比表明,在智能网联车低渗透率(10%)条件下,在非高峰时段,本研究模型、已有模型的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为29.35%、59.68%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为26.50%、34.66%.在智能网联车高渗透率条件下(90%),在非高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为6.90%、17.85%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为1.45%、1.05%,误差接近.本研究所提出的排队估计模型在低渗透率和高渗透率条件下均具有更好的估计精度. 展开更多

关键词 混合交通流 智能网联车 贝叶斯定理 轨迹数据 排队长度估计

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基于单个地磁传感器的交叉口排队长度估计 被引量：11

4

作者 贾利民 陈娜 +1 位作者 李海舰 董宏辉 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期756-763,共8页

通过对车辆排队机理进行建模,利用车辆通过传感器时间及车尾时距描述车辆排队演化过程,从而估计邻近信号灯周期内的车辆排队长度。分析了车辆通过传感器时间及车辆车尾时距的动态变化规律,并提出车尾时距模型、通过时间模型和综合模型... 通过对车辆排队机理进行建模,利用车辆通过传感器时间及车尾时距描述车辆排队演化过程,从而估计邻近信号灯周期内的车辆排队长度。分析了车辆通过传感器时间及车辆车尾时距的动态变化规律,并提出车尾时距模型、通过时间模型和综合模型等对排队长度进行估计。最后,利用现场试验对本方法进行验证,试验结果表明本文提出的模型和方法能够准确估计交叉口车辆排队长度,且系统成本低廉、部署方便,便于大规模推广应用,能够为信号灯周期优化、交通服务水平评价等应用提供基础数据。 展开更多

关键词 交通运输系统工程 地磁传感器 信号交叉口 排队长度估计 排队车辆数

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部分联网环境下交叉口排队长度估算与信号自适应控制 被引量：5

5

作者 林培群 雷永巍 +1 位作者 姚凯斌 顾玉牧 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1-9,共9页

为改善城市道路交叉口的交通拥堵状况,克服传统交叉口感应控制的弊端,提出了部分车辆联网环境下交叉口实时车辆排队长度的估测算法,建立了基于延误时间最小化的通行优先级计算模型,在此基础上综合考虑交叉口通行安全等因素,设计了交通... 为改善城市道路交叉口的交通拥堵状况,克服传统交叉口感应控制的弊端,提出了部分车辆联网环境下交叉口实时车辆排队长度的估测算法,建立了基于延误时间最小化的通行优先级计算模型,在此基础上综合考虑交叉口通行安全等因素,设计了交通流向动态组合的交叉口自适应控制方法.为了验证模型与方法的准确性和可行性,通过对VISSIM-COM编程完整地实现了上述控制逻辑,并选取典型交叉口进行仿真验证.结果表明:文中提出的排队长度估测算法具有较高的准确性;相比传统感应控制和固定配时设计,文中提出的控制模型在交叉口平均排队长度方面的优化幅度达70%,平均延误时间分别降低约65%和55%,并且弥补了传统感应控制在接近饱和及过饱和交通状态下疏导能力不足的缺陷,有效地提高了交叉口运行效率. 展开更多

关键词 城市交通 车联网 交叉口 排队长度估算 自适应控制

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基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计 被引量：6

6

作者 姚佼 戴亚轩 +1 位作者 倪屹聆 韦钰 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期123-130,共8页

为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误... 为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误最小的排队长度估计模型。其中,通过虚拟线圈检测器后开始减速停止在停车线前的A位置车辆排队估计模型基于基本延误模型;减速进入虚拟线圈检测区域停车的B位置车辆排队估计模型基于简化车辆跟驰模型,对可获得车辆行驶轨迹的网联车减速过程进行了重建;减速停止在虚拟线圈检测器前的C位置车辆排队估计模型基于LWR消散模型以及交通流理论算法,并利用网联车车辆行驶轨迹数据进行了加速过程的重建。在此基础上,根据不同位置车辆与队尾网联车的距离不同,对其到达率赋予不同的权重,计算总的排队长度。最后,通过图新地球地图软件投影并筛选车辆在案例交叉口的车辆行驶轨迹,利用微观交通仿真软件VISSIM对本研究的模型进行仿真验证。结果表明,排队长度估计模型与真值的最大误差为12.4%,最小为2.2%,平均误差为8.75%,方差为12.595%~2,绝对与相对误差均保持在可接受范围以内,说明基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计城市道路交叉口的排队长度。 展开更多

关键词 城市交通 排队长度估计模型 交通流理论算法 车辆排队位置 车辆行驶轨迹 虚拟线圈检测器

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基于改进ACGAN算法的车道排队车辆估计及其分类

7

作者 郭海锋 杨宪赞 金峻臣 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第11期1169-1177,共9页

针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采... 针对传统模型驱动的排队车辆研究中构建概率分布困难、建模繁琐等问题,结合双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络和辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的特点,提出一种数据驱动的车道级排队车辆估计算法。该算法无需对交叉口空间关系建模,其生成器采用Bi-LSTM结构,以速度序列为输入,根据速度与排队车辆的时间相关性,生成最小、最大排队车辆。判别器来自ACGAN,在区分真假样本的同时实现排队车辆到拥堵等级标签的分类。同时,为避免网络训练不稳定、梯度消失的问题,舍弃原ACGAN的真假二分类任务,引入Wasserstein散度来衡量真实序列与生成序列的分布距离,并对相应的目标函数进行优化。结果表明,与其他算法相比,该算法在分类准确率方面提高了3.96%~9.62%,同时总体估计误差最小,验证了利用速度估计车道排队车辆的可行性。 展开更多

关键词 辅助分类器生成对抗网络(ACGAN) 双向长短时记忆(Bi-LSTM) Wasserstein散度 车道级排队车辆估计 分类

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基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计 被引量：8

8

作者 谈超鹏 姚佳蓉 唐克双 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期282-295,共14页

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计,但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外,这类方法在低渗透率... 排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计,但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外,这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性,极大地限制了其实用性。因此,提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法,可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先,通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化;然后,提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布,从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动,提高方法的适用性;最后,基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明,通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据,15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh,相对误差仅为9%。同时,面向不同分析时长,只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本,无论渗透率高低,所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计,其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。 展开更多

关键词 交通工程 排队长度分布 核密度估计 车辆轨迹 停车位置分布 平均排队长度

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基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计 被引量：6

9

作者 谈超鹏 姚佳蓉 +1 位作者 曹喻旻 唐克双 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期140-151,共12页

近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得... 近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此,融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息,提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先,依据历史轨迹数据的停车位置信息,估计排队长度的先验分布;其次,依据历史轨迹数据的车辆到达信息,估计周期内车辆的历史到达分布,并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置,构建排队长度似然函数;最后,基于贝叶斯理论,结合前述先验分布与似然函数,推导周期排队长度的后验分布,并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明:所提方法在不同饱和度和渗透率条件下,均优于现有的方法;即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^(-1)的低渗透率条件下,所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^(-1)。实证结果表明:在渗透率仅为8.96%的条件下,所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^(-1),平均相对估计误差为12.4%,同样优于现有同类方法。 展开更多

关键词 交通工程 排队长度估计 最大后验概率估计 网联车辆轨迹 历史轨迹数据 先验分布

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基于联网车辆轨迹数据的交叉口排队长度估计方法 被引量：8

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作者 张伟斌 叶竞宇 +1 位作者 白孜帅 李熙莹 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期216-225,共10页

智能网联车路协同系统以及网约出租车的迅速发展,产生了海量的轨迹数据。轨迹数据具有数据量大、准确性高、分布广、易获取等优点,成为交通研究的重要数据来源。排队长度是评价交叉口运行状态的主要参数之一,对交通状态评估和信号优化... 智能网联车路协同系统以及网约出租车的迅速发展,产生了海量的轨迹数据。轨迹数据具有数据量大、准确性高、分布广、易获取等优点,成为交通研究的重要数据来源。排队长度是评价交叉口运行状态的主要参数之一,对交通状态评估和信号优化等具有重要作用。基于轨迹数据对交叉口排队长度进行估计,并结合交叉口历史排队分布对排队长度估计结果的可靠性及精度进行分析。首先建立基于贝叶斯定理的交叉口排队长度估计方法,在联网车辆相同的假设条件下,推导出排队长度与周期内联网车辆停车位置及车道排队长度的概率关系;并利用轨迹车辆排队长度频率分布对实际排队长度频率分布进行近似,解决所存在的未知量问题。然后,结合交叉口历史排队数据,分析在高斯及非高斯情况下交叉口排队长度的置信区间估计问题,并提出用概率分布偏差来描述排队长度,对结果精度进行估计。在仿真分析部分,通过视频识别技术获取交叉口的排队长度数据,并用随机采样方法模拟了交叉口轨迹数据。最后,通过不同时段的交叉口排队长度估算验证所提出的方法,其中凌晨及下午时段的排队长度估算结果的平均M;值分别为0.20及0.61,M;值分别为27.40%及7.47%。结合概率分布分析方法,判断出凌晨时段及下午时段的排队长度分布分别为非高斯分布及高斯分布,计算概率分布偏差分别为10.63%及7.93%,验证了所提出的精度分析方法相比传统分析方法,在小样本场景具有更高的准确性。 展开更多

关键词 交通工程 智能网联 贝叶斯定理 轨迹数据 排队长度估计 排队分布 精度分析

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基于轨迹数据的交叉口排队长度计算方法 被引量：1

11

作者 魏然 《智能城市》 2019年第17期9-11,共3页

根据轨迹数据可以预测交通需求、判断路网运行状态、提高路网运行效率,为交通控制和研究提供了新的数据源和研究思路。为此,文章提出了新的基于轨迹数据的排队长度估计方法,不需要关于排队长度分布和可探测车辆渗透率的前提条件,适用性... 根据轨迹数据可以预测交通需求、判断路网运行状态、提高路网运行效率,为交通控制和研究提供了新的数据源和研究思路。为此,文章提出了新的基于轨迹数据的排队长度估计方法,不需要关于排队长度分布和可探测车辆渗透率的前提条件,适用性较强。经过仿真验证的结果表明,在可探测车辆的渗透率较低的情况下,该方法也能够准确地计算出信号交叉口的排队长度并用于交通信号控制优化。 展开更多

关键词 可探测车辆 排队长度估计 渗透率 轨迹数据

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基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测方法 被引量：2

12

作者 范翘楚 曹鹏 《综合运输》 2019年第2期54-59,共6页

交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据... 交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据的特点,应用交通波理论,提出基于斜率法和LWR交通流模型法的两种方法对交通波波速进行估计,进而对排队长度的实时检测,最后使用NGSIM数据集对该系统进行验证。结果表明,基于LWR交通流模型法的方法二估计结果更接近于真实值,且无人驾驶车比例越高,估计结果越准确。实验证明该系统具有实时性、高效性和准确性的优点。 展开更多

关键词 交通拥堵 排队长度估计 交通波 交通流理论 无人驾驶车

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