一种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号优化方法

1.本发明涉及交通组织及交通信号控制领域，尤其是涉及种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号优化方法。


背景技术：

2.自动驾驶车辆具有车路通讯、车头时距短等特点，在提高交通安全性、缓解交通拥堵等方面具有巨大潜力。近年来，在国家、地方各级政府大力支持下，自动驾驶技术实现了跨越式发展，自动驾驶的商业化应用日益临近。
3.在自动驾驶技术推广后，交通将长期处于人工驾驶、自动驾驶车辆共存的混合状态，在混合交通流状态下，自动驾驶车辆可退化其车辆通信及跟驰功能，按照人工驾驶车辆的车头时距行进，但该模式无法发挥自动驾驶车辆编队运行的通行能力优势，在交叉口内也无法利用车车自组织协调控制方式通过交叉口，降低交叉口信号周期，提升管理效率。通过交通空间分配，实现自动驾驶及人工驾驶车流独立运行，被视为保障通行效率和安全的有效手段。
4.交叉口是城市交通汇集、分散的主要节点，对时空资源高效合理分配有着较高要求。目前鲜有针对自动驾驶/人工驾驶车辆混行交叉口的车道组织及信号控制协同优化方法。


技术实现要素：

5.本发明目的在于克服现有技术的不足，提出了一种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号优化方法，根据交叉口自动/人工驾驶车辆需求及车道实际空间，优化交通组织方案，合理配置自动驾驶专用道及车车自组织协调控制相位，使其更符合混行交叉口交通管理需求。本发明能提高自动驾驶/人工驾驶车辆混行交叉口通行效率，进一步发挥自动驾驶车辆车头时距短，编队运行的技术优势。
6.技术方案
7.一种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号方案优化方法，包括以下步骤：
8.s1、获取交叉口各进口道可部署车道数量、各进口道自动驾驶车辆和人工驾驶车辆的通行需求及流向等信息。
9.s2、根据交叉口各进口道车道空间，考虑车道组织冲突、相位组织冲突等限制，建立交叉口各进口道可行组织方案；
10.s3、建立进口道车流-车道分配计算方法；
11.s4、建立交叉口最优周期时长及相位绿信比生成方法；
12.s5、建立启发式算法实现交叉口车道组织与信号方案搜索、更新及优化；
13.s6、交叉口车道组织与信号方案发布。
14.进一步的，第s1步具体包括以下步骤：
15.s11、通过高清摄像、现场调查等方式获取交叉口各进口道车道数量；
16.s12、通过高清摄像、现场调查等方式获取交叉口各进口道人工驾驶车道代表流量、自动驾驶车辆代表流量及流向构成比例。
17.进一步的，第s2步具体包括以下步骤：
18.s21、确定各进口道相位备选集。即左转保护相位、直行保护相位、右转保护相位、全周期右转相位、直行-左转组合相位、直行-右转组合相位、左转-右转组合相位、全方向相位、自动驾驶保护相位；
19.s22、确定相位组合及对应车道组织方案。根据进口道流量构成，按照如下原则，在相位备选集中抽取合理的相位组成，并确定对应的交通组织方案：
20.(1)每个流向只能选择一种包含该流向的相位；
21.(2)存在自动驾驶车道时必须配置自动驾驶专用相位；
22.(3)按照左转车道应布设在直行车道左侧，直行车道应布设在右转车道左侧的原则进行人工驾驶车道组织；
23.(4)自动驾驶车道依次从进口道最左侧向右侧布设
24.(5)进口道某方向的人工驾驶车道车道数应不小于出口道车辆数
25.s23、按照对向进口道相位构成相同的标准确定每对对象进口道的车道组织方式，若两对对象进口道的车道组织及相位构成方案数量分别为n1和n2，则备选的交通组织及相位方案数量共n1*n2。
26.进一步的，第s3步具体包括以下步骤：
27.s31、若车道组织方案中并未配置自动驾驶专用道，则将自动驾驶车辆视为人工驾驶车辆进行车流-车道分配，分配原则符合如下公式：
28.(1)若仅有一个车道可供某流向车辆通行，则所有该方向车辆均适用该车道；
29.(2)若存在多个车道供某流向车辆通行，则满足如下公式要求：
[0030][0031]
式中，为某进口道第k个车道往rs方向的流量，qk、sk为第k车道的总流量和饱和流率，为允许rs方向通行车辆的车道中，最低的流量饱和流率比。
[0032]
s32、若车道组织方案中存在自动驾驶专用道，则
[0033]
(1)按照s31步骤对人工驾驶车道进行流量分配，记录各人工驾驶车道行驶车道流量饱和流率比；
[0034]
(2)按照所有自动驾驶车辆均通过自动驾驶专用道通行，按照s31原则试算自动驾驶专用道流量饱和流率比，若该参数高于某一个或多个流向人工驾驶车道车道流量饱和流率比，则令该流向的部分自动驾驶车辆退化为人工驾驶车道运行，并重新计算各车道流量饱和流率比，最后实现自动驾驶专用道的流量饱和流率比不超过其他人工驾驶车道的流量饱和流率比为止。
[0035]
(3)若某一车道流量饱和流率比大于1，则该方案被视为不可行方案放弃。
[0036]
进一步的，第s4步具体步骤如下：
[0037]
s41、根据交叉口各对进口道交通组织及相位配置方案，确定一个周期的相位构成数量，并计算信号损失时间：
[0038]
l＝n
×
l
[0039]
式中，n为一个周期的相位数量，l为每个信号的损失时间，一般取3s；
[0040]
s42、按照下式计算最优信号周期：
[0041][0042]
式中，c为最优信号时常，ys为第s相位下通行的所有车道中，流量饱和流率比最大的值；
[0043]
s43、计算有效绿灯时间
[0044]
ge＝c-l
[0045]
s44、计算各相位配时时长
[0046][0047]
s45、结合上下游交叉口实际情况，合理选择相位相序。
[0048]
s46、计算对应方案交叉口延误d，式中qi为i相位的车辆流量：
[0049][0050]
进一步的，s5具体包括以下步骤：
[0051]
s51、设定种群数量m、交叉概率p1、变异概率p2、迭代次数i等控制参数；
[0052]
s52、令当前迭代次数为1，随机生成m个可行车道组织及相位方案；
[0053]
s53、通过s4计算m组生成方案的交叉口延误di，记录本轮延误最小的车道组织及信号控制方案，若当前迭代次数小于i，按照如下公式计算各方案抽取概率，式中d
max
为本轮m个方案的最大延误，否则跳出迭代：
[0054][0055]
s54、按照竖向-横向车道组织及相位方案序号命名交通组织方案，并将两个序号二进制化处置，循环m/2次，每次根据s53计算的概率抽取两个方案，根据交叉变异概率对2组方案的2进制序号进行更新，形成新方案，迭代次数加1，返回s52。
[0056]
进一步的，s4具体计算i轮迭代结果中延误最小的交通组织及信号控制方案，作为最终信号控制方案。
[0057]
s5，采用遗传算法进行方案优化，要求每次迭代生成m组不同方案。具体的，遗传算法是在第一轮生成m组随机方案，并对随机方案交叉变异，生成新的一轮m组随机方案，经过i次迭代后，选择所有迭代轮次下延误最小的组织方案，作为最优方案。
[0058]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0059]
1.本发明方法应用在交叉口车道组织与信号方案优化构建中，以最小化交叉口延误为目标，综合考虑了自动驾驶专用道及专用相位的设计，充分发挥了车辆编队运行、车车自组织控制等高效的运输组织方案，提高了交叉口时空资源的利用效率。
[0060]
2.本发明除了适用于自动/人工驾驶混行交叉口外，也可适用于当前人工驾驶车辆交叉口，具备较好的技术普适性。
附图说明
[0061]
图1为实施例中混行环境下案例交叉口车道组织情况；
[0062]
图2为本发明流程示意图；
[0063]
图3为实施例70％自动驾驶渗透率下交叉口车道组织优化方案。
具体实施方式
[0064]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0065]
实施例
[0066]
所选案例如图1所示，图中，各进口道为4车道，出口道均为3车道。且交叉口按照自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行交叉口设计，由于混行环境下自动驾驶车辆的驾驶行为与人工驾驶一致，根据信号优化方法计算，交叉口采用四相位放行模式，信号周期时长为119s，南北直行、南北左转、东西直行、东西左转信号时长分别为39s，23s，28s和29s。各信号相位中已包含黄灯闪烁和清空时间共计4s。交叉口车均延误为86.9s，各流向交通量如表1所示，各流向车辆中自动驾驶车辆的渗透率为70％。
[0067]
案例令最大绿灯时间为80s，最小绿灯时间为10s，黄灯时间、全红时间分别为3s和1s。hdv车道和cav车道饱和流量分别设定为1800pcu/h，2500pcu/h。信号相位黄灯闪烁和清空时间4s。模型优化参数方面，令初始种群规模为300，交叉概率为0.5，变异概率为0.3，最大进化代数为100。并按照如下方法进行车道组织和信号优化。
[0068]
表1各进口道方向
[0069][0070]
如图1所示本发明流程示意图，包括如下步骤：
[0071]
s1、获取交叉口各进口道可部署车道数量、各进口道自动驾驶车辆和人工驾驶车辆的通行需求及流向等信息。
[0072]
s2、根据交叉口各进口道车道空间，考虑车道组织冲突、相位组织冲突等限制，建立交叉口各进口道可行组织方案；
[0073]
s3、建立进口道车流-车道分配计算方法；
[0074]
s4、建立交叉口最优周期时长及相位绿信比生成方法；
[0075]
s5、建立启发式算法实现交叉口车道组织与信号方案搜索、更新及优化；
[0076]
s6、交叉口车道组织与信号方案发布。
[0077]
进一步的，第s1步具体包括以下步骤：
[0078]
s11、通过高清摄像、现场调查等方式获取交叉口各进口道车道数量；
[0079]
s12、通过高清摄像、现场调查等方式获取交叉口各进口道人工驾驶车道代表流量、自动驾驶车辆代表流量及流向构成比例。
[0080]
进一步的，第s2步具体包括以下步骤：
[0081]
s21、确定各进口道相位备选集。即左转保护相位、直行保护相位、右转保护相位、全周期右转相位、直行-左转组合相位、直行-右转组合相位、左转-右转组合相位、全方向相位、自动驾驶保护相位；
[0082]
s22、确定相位组合及对应车道组织方案。根据进口道流量构成，按照如下原则，在相位备选集中抽取合理的相位组成，并确定对应的交通组织方案：
[0083]
(1)每个流向只能选择一种包含该流向的相位；
[0084]
(2)存在自动驾驶车道时必须配置自动驾驶专用相位；
[0085]
(3)按照左转车道应布设在直行车道左侧，直行车道应布设在右转车道左侧的原则进行人工驾驶车道组织；
[0086]
(4)自动驾驶车道依次从进口道最左侧向右侧布设
[0087]
(5)进口道某方向的人工驾驶车道车道数应不小于出口道车辆数
[0088]
s23、按照对向进口道相位构成相同的标准确定每对对象进口道的车道组织方式，若两对对象进口道的车道组织及相位构成方案数量分别为n1和n2，则备选的交通组织及相位方案数量共n1*n2。
[0089]
进一步的，第s3步具体包括以下步骤：
[0090]
s31、若车道组织方案中并未配置自动驾驶专用道，则将自动驾驶车辆视为人工驾驶车辆进行车流-车道分配，分配原则符合如下公式：
[0091]
(1)若仅有一个车道可供某流向车辆通行，则所有该方向车辆均适用该车道；
[0092]
(2)若存在多个车道供某流向车辆通行，则满足如下公式要求：
[0093][0094]
式中，为某进口道第k个车道往rs方向的流量，qk、sk为第k车道的总流量和饱和流率，为允许rs方向通行车辆的车道中，最低的流量饱和流率比。
[0095]
s32、若车道组织方案中存在自动驾驶专用道，则
[0096]
(1)按照s31步骤对人工驾驶车道进行流量分配，记录各人工驾驶车道行驶车道流量饱和流率比；
[0097]
(2)按照所有自动驾驶车辆均通过自动驾驶专用道通行，按照s31原则试算自动驾驶专用道流量饱和流率比，若该参数高于某一个或多个流向人工驾驶车道车道流量饱和流率比，则令该流向的部分自动驾驶车辆退化为人工驾驶车道运行，并重新计算各车道流量饱和流率比，最后实现自动驾驶专用道的流量饱和流率比不超过其他人工驾驶车道的流量饱和流率比为止。
[0098]
(3)若某一车道流量饱和流率比大于1，则该方案被视为不可行方案放弃。
[0099]
进一步的，第s4步具体步骤如下：
[0100]
s41、根据交叉口各对进口道交通组织及相位配置方案，确定一个周期的相位构成数量，并计算信号损失时间：
[0101]
l＝n
×
l
[0102]
式中，n为一个周期的相位数量，l为每个信号的损失时间，一般取3s；
[0103]
s42、按照下式计算最优信号周期：
[0104][0105]
式中，c为最优信号时常，ys为第s相位下通行的所有车道中，流量饱和流率比最大的值；
[0106]
s43、计算有效绿灯时间
[0107]
ge＝c-l
[0108]
s44、计算各相位配时时长
[0109][0110]
s45、结合上下游交叉口实际情况，合理选择相位相序。
[0111]
s46、计算对应方案交叉口延误，式中qi为i相位的车辆流量：
[0112][0113]
进一步的，第s5步具体包括以下步骤：
[0114]
s51、设定种群数量m、交叉概率p1、变异概率p2、迭代次数i等控制参数；
[0115]
s52、令当前迭代次数为1，随机生成m个可行车道组织及相位方案；
[0116]
s53、通过s4计算m个方案的交叉口延误di，记录本轮延误最小的车道组织及信号控制方案，若当前迭代次数小于i，按照如下公式计算各方案抽取概率，式中d
max
为本轮m个方案的最大延误，否则跳出迭代：
[0117][0118]
s54、按照竖向-横向车道组织及相位方案序号命名交通组织方案，并将两个序号
二进制化处置，循环m/2次，每次根据s53计算的概率抽取两个方案，根据交叉变异概率对2组方案的2进制序号进行更新，形成新方案，迭代次数加1，返回s52。
[0119]
进一步的，第s4步具体计算i次迭代下延误最小的交通组织及信号控制方案，作为最终信号控制方案。
[0120]
实施例项目经上述方法优化后，生成的交通组织方案如图3所示。其中，各交叉口进口道增设了自动驾驶专用道，并缩减了部分人工驾驶直行车道。信号周期方面，优化后交叉口信号时长为130s，南北直行、南北左转、东西直行、东西左转绿灯时长分别为36s，14s，28s和14s，在此基础上，设置了38s的自动驾驶保护相位，实现不同进口道自动驾驶车流序贯通过。该交通组织及信号控制方案下，交叉口车均延误下降至57.2s，下降幅度达34.1％。显著提高了交叉口的通行能力。
[0121]
上述描述仅是对本技术较佳实施例的描述，并非是对本技术范围的任何限定。任何熟悉该领域的普通技术人员根据上述揭示的技术内容做出的任何变更或修饰均应当视为等同的有效实施例，均属于本技术技术方案保护的范围。

技术特征：
1.一种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：s1、获取交叉口各进口道可部署车道数量、各进口道自动驾驶车辆和人工驾驶车辆的通行需求及流向信息；s2、根据交叉口各进口道车道空间，考虑车道组织冲突、相位组织冲突限制，建立交叉口各进口道可行组织方案；s3、建立进口道车流-车道分配计算方法；s4、建立交叉口最优周期时长及相位绿信比生成方法；s5、建立启发式算法实现交叉口车道组织与信号方案搜索、更新及优化；s6、交叉口车道组织与信号方案发布。2.根据权利要求1所述的一种自动/人工驾驶混行交叉口车道布局与信号方案协同优化方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下步骤：s21、确定各进口道相位备选集；即左转保护相位、直行保护相位、右转保护相位、全周期右转相位、直行-左转组合相位、直行-右转组合相位、左转-右转组合相位、全方向相位、自动驾驶保护相位；s22、确定相位组合及对应车道组织方案；根据进口道流量构成，按照如下规则，在相位备选集中抽取合理的相位组成，并确定对应的交通组织方案：s221、每个流向只能选择一种包含该流向的相位；s222、存在自动驾驶车道时必须配置自动驾驶专用相位；s223、按照左转车道应布设在直行车道左侧，直行车道应布设在右转车道左侧的原则进行人工驾驶车道组织；s224、自动驾驶车道依次从进口道最左侧向右侧布设；s225、进口道某方向的人工驾驶车道车道数应不小于出口道车辆数；s23、按照对向进口道相位构成相同的标准确定每对对象进口道的车道组织方式，若两对对象进口道的车道组织及相位构成方案数量分别为n1和n2，则备选的交通组织及相位方案数量共n1*n2。3.根据权利要求1所述的一种自动/人工驾驶混行交叉口车道布局与信号方案协同优化方法，其特征在于，所述步骤s3包括如下步骤：s31、若车道组织方案中并未配置自动驾驶专用道，则将自动驾驶车辆视为人工驾驶车辆进行车流-车道分配，分配原则符合如下公式：s311、若仅有一个车道可供某流向车辆通行，则所有该方向车辆均适用该车道；s312、若存在多个车道供某流向车辆通行，则满足如下公式要求：式中，为某进口道第k个车道往rs方向的流量，q
k
、s
k
为第k车道的总流量和饱和流率，为允许rs方向通行车辆的车道中，最低的流量饱和流率比；s32、若车道组织方案中存在自动驾驶专用道，则
s321、按照s31步骤对人工驾驶车道进行流量分配，记录各人工驾驶车道行驶车道流量饱和流率比；s322、按照所有自动驾驶车辆均通过自动驾驶专用道通行，按照s31原则试算自动驾驶专用道流量饱和流率比，若该参数高于某一个或多个流向人工驾驶车道车道流量饱和流率比，则令该流向的部分自动驾驶车辆退化为人工驾驶车道运行，并重新计算各车道流量饱和流率比，最后实现自动驾驶专用道的流量饱和流率比不超过其他人工驾驶车道的流量饱和流率比为止；s323、若某一车道流量饱和流率比大于1，则该方案被视为不可行方案放弃。4.根据权利要求1所述的一种自动/人工驾驶混行交叉口车道布局与信号方案协同优化方法，其特征在于，所述步骤s4包括如下步骤：s41、根据交叉口各对进口道交通组织及相位配置方案，确定一个周期的相位构成数量，并计算信号损失时间：l＝n
×
l式中，n为一个周期的相位数量，l为每个信号的损失时间，取3s；s42、按照下式计算最优信号周期：式中，c为最优信号时常，y
s
为第s相位下通行的所有车道中，流量饱和流率比最大的值；s43、计算有效绿灯时间g
e
＝c-ls44、计算各相位配时时长s45、结合上下游交叉口实际情况，合理选择相位相序；s46、计算对应方案交叉口延误d，式中q
i
为i相位的车辆流量：5.根据权利要求1所述的一种自动/人工驾驶混行交叉口车道布局与信号方案协同优化方法，其特征在于，所述步骤s5包括如下步骤：s51、设定种群数量m、交叉概率p1、变异概率p2、迭代次数i控制参数；s52、令当前迭代次数为1，随机生成m个可行车道组织及相位方案；s53、通过s4计算m个方案的交叉口延误di，记录本轮延误最小的车道组织及信号控制方案，若当前迭代次数小于i，按照如下公式计算各方案抽取概率，式中d
max
为本轮m个方案的最大延误，否则跳出迭代：
s54、按照竖向-横向车道组织及相位方案序号命名交通组织方案，并将两个序号二进制化处置，循环m/2次，每次根据s53计算的概率抽取两个方案，根据交叉变异概率对2组方案的2进制序号进行更新，形成新方案，迭代次数加1，返回s52。

技术总结
本发明涉及一种自动/人工驾驶混行交叉口车道组织与信号优化方法，该方法包括以下步骤：收集交叉口各进口道可部署车道数量、各进口道自动驾驶车辆和人工驾驶车辆的通行需求及流向；建立交叉口相对方向进口道可行组织方案；建立交叉口最优周期时长及相位绿信比计算方法；建立启发式算法实现交叉口车道组织与信号方案优化。与现有技术相比，本发明支持交叉口自动驾驶专用道及其独立相位设计，提高了自动/人工驾驶混行模式下，交叉口车道布局与信号方案设计的适用性。号方案设计的适用性。号方案设计的适用性。


技术研发人员：成诚 杨超 林坦 李兴华
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：2023.03.17
技术公布日：2023/10/11