网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法

1.本发明提供一种网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，属于自动驾驶技术领域。


背景技术：

2.随着智能网联技术和自动驾驶技术的发展，网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicles,cavs)被公认为是未来车辆的发展方向，在提高交通安全和通行效率方面具有巨大潜能。与传统人工驾驶车辆(human-driven vehicles,hvs)相比，cav拥有更快的反应时间，可以与前车保持更小的安全车头时距，依靠实时通信与协调控制，cav可以在道路上编队行驶，这将进一步缩短彼此之间的车头时距，因此cav可以显著提高道路的通行能力。然而，受技术发展水平和人们接受度的限制，短时间内cav并不会完全取代hv，两类车辆将在未来较长时间共享城市道路资源。
3.在混行场景中，考虑前后车辆类型和cav车辆编队特性可以划分多种不同的跟驰模式，由于不同跟驰模式对应不同的安全车头时距，这就使得不同类型车辆的占比及其在道路上的空间分布直接影响平均车头时距、车辆密度以及道路通行能力。综上可知，混行场景下道路的通行能力不再是一个定值，而是一个与不同类型车辆占比及其道路空间分布相关的随机变量。此外，由于人工驾驶车辆的驾驶行为具有不确定性，混行场景下hv会严重干扰cav的通行和编队，为了充分发挥cav的技术优势，提高路段通行效率，可以通过设置cav专用道将cav和混行交通分离，减少cav与hv之间的相互干扰，促进cav编队。然而，cav专用道车道规划方案将直接改变出行者的车道选择和全部车辆的路段总出行成本，不合理的规划方案不但不能提高交通效率反而会增加交通拥堵，如何简单便捷地分析cav专用道规划方案的合理性是亟待解决的一大难题。为此，本发明面向hv和cav混行场景，提出了一种网联自动驾驶车辆专用道合理规划分析方法。
4.现有技术中，levin等(levin,m.w.,&boyles,s.d.(2016).a multiclass cell transmission model for shared human and autonomous vehicle roads.transportation research part c:emerging technologies,62,103-116.)、liu等人(liu,z.,&song,z.(2019).strategic planning of dedicated autonomous vehicle lanes and autonomous vehicle/toll lanes in transportation networks.transportation research part c:emerging technologies,106,381-403.)都是假设不同类型车辆在车道上的分布是完全随机的，即两类车辆在车道上分布是一个伯努利过程，不考虑cav车辆编队。但在实际场景中，cav有编队行驶的倾向，即凭借先进的网联自动驾驶技术实现车辆之间的协调控制，通过自主换道、加(减)速等操作在道路上编队行驶，因此两种类型车辆在道路上并不是完全随机分布的，这就导致了技术一对于混行道路通行能力计算存在严重误差。
5.ghiasi等(ghiasi,a.,hussain,o.,qian,z.s.,&li,x.(2017).a mixed traffic capacity analysis and lane management model for connected automated vehicles:
a markov chain method.transportation research part b:methodological,106,266-292.)的研究虽然考虑了cav在道路上行驶的编队倾向，并定义并引入了编队强度这一指标用来定性描述cav在道路上的聚集情况，但该指标没有具体的数学表达式，仅给出所有cav均在车队内或所有cav均不在车队内分别对应排队强度这一指标的最大值和最小值，无法精准地定量化描述cav在车道上的编队情况。
6.目前，部分研究主要研究网联自动驾驶车辆专用道对路网出行效率的影响以及优化专用道的布设方案。通过分别建立普通车道、专用车道模式下的交通分配模型，给出模型的求解算法，对不同车道配置模式下的混合均衡流状态进行研究，确定最佳车道配置方案。例如周昭明等(周昭明,黄中祥,袁剑波,&李盼.(2021).基于无人驾驶车辆的不同车道模式交通流优化.长安大学学报(自然科学版).)假定无人驾驶车辆、先进出行者出行系统(advanced traveler information systems,atis)装置车辆和普通驾驶车辆分别遵从系统最优模式、用户均衡模式、随机用户均衡模式选择路径,分别建立普通车道、专用车道模式下的交通分配模型，采用连续平均法(method of successive averages,msa)求解模型，分析确定不同速度下普通车道和无人驾驶专用车道的通行能力，并通过算例分析信息质量水平、出行需求量、市场渗透率等模型参数对平均出行时间的影响；在确定各项参数取值的基础上对不同车道配置模式下的混合均衡流状态进行研究。
7.该技术未考虑混行环境下根据不同的跟驰模式对应不同的车头时距，混行道路通行能力不是一个定值，而是取决于两类车辆占比和两类车辆在道路上空间分布的随机变量。该技术提出的模型是从路网层面优化cav专用道的规划布局，需要通过建立复杂的数学规划模型并进行求解才能得到规划方案，方法太过复杂，计算难度高，难以用于实际交通规划过程中。
8.另外还有主要以提升路段通行能力为目标，提出了优化专用道的布设方案，通过构建车道管理模型，最大化路段通行能力，研究专用道布设策略。此外也有研究通过仿真技术研究专用道布设对路段通行能力的影响。例如chen等人(chen,d.,ahn,s.,chitturi,m.,&noyce,d.a.(2017).towards vehicle automation:roadway capacity formulation for traffic mixed with regular and automated vehicles.transportation research part b:methodological,100,196-221.)基于其所开发的混行道路通行能力计算模型研究了不同车道管理方案对路段交通流的影响，如网联自动车专用道和人工车辆专用道共存方案、网联自动车专用道和混行车道共存方案、人工车辆专用道和混行车道共存方案，并开发了一套通用模型来确定不同车道管理方案的有效域。
9.首先假设所有的cav都是以车队形式出现，并且cav车队周期性地存在，使得交通流是周期性的，每个周期由一个n-cav车队和m-hv组成得到由hv和cav车队组成的道路通行能力公式；再分别研究不同车道模型下的双车道公路的通行能力。进一步制定了一个通用公式，包括考虑的所有车道政策，以确定在给定交通需求、cav渗透率和cav效率增益的情况下，应如何在车道上分配cav。最后，将公式扩展到一般的多车道公路。
10.该技术中假设cav车队周期性地存在，每个周期由一个n-cav车队和m-hv组成得到由hv和cav车队组成，从而得到混行交通流的道路通行能力公式，这与实际情况中hv和cav在车道上分布的随机性不符，同时未考虑cav车辆在道路上行驶的编队倾向。


技术实现要素：

11.面向hv和cav混合行驶场景，考虑混行车辆之间所能保持的最小安全间距跟前后车辆类型以及车辆编队场景均有关，引入指标定量化描述cav在道路行驶过程中编队情况，提出混行路段通行能力更为普适的计算公式，在此基础上，针对给定的路段和cav专用道规划方案，提供给交通规划者一种快速判断cav专用道规划方案是否合理的方法，该方法简单易操作，无须复杂的建模求解过程。
12.具体技术方案为：
13.网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，包括以下步骤：
14.步骤1.考虑前后车辆类型和cav车辆编队特性划分不同的跟驰模式，根据不同跟驰模式下对应混合交通流中的不同车头时距；
15.令最大车队规模为s辆。即当车队规模超过s辆后，后续的cav会再形成一个新的车队。根据不同的跟车模式，混合交通流中存在五类不同的车头时距，不同的车头时距对应到道路上的车辆行驶形式为：
16.(1)h
11
表示hv跟随另一辆hv行驶的车头时距；
17.(2)h
21
表示cav跟随hv行驶的车头时距；
18.(3)h
12
表示hv跟随cav行驶的车头时距；
19.(4)h
22
表示同一个cav队列中的车头时距；
20.(5)h
22
′
表示cav跟随最大cav编队行驶的车头时距；
21.步骤2.建立宏观概率模型计算混行条件下车辆平均车头时距以及相应的道路通行能力；
22.步骤2.1混合流中每种车头时距出现的比例为：
23.p
11
+p
12
＝ph(1)
24.p
21
+p
22
′
+p
22
＝1-ph＝pc(2)
[0025][0026][0027][0028]
其中，ph、pc分别表示hv和cav的渗透率；表示cav的编队比例，即与前车形成编队的cav的数量占道路上存在的所有的cav的比例；p
11
、p
12
分别表示hv跟随另一辆hv行驶的概率、hv跟随cav行驶的概率；p
22
、p
22
′
、p
21
分别为cav跟随cav队列中另一辆cav行驶的概率；cav跟随cav队尾行驶的概率；cav跟随hv行驶的概率。
[0029]
步骤2.2计算平均车头时距以及对应的道路通行能力；
[0030]
令hv作为后车所能保持的最小安全车头时距相等，即h
12
＝h
11
；
[0031]
得到车道的平均车头时距计算公式为：
[0032][0033]
得到混合交通流环境下的平均通行能力为：
[0034]
[0035]
步骤3.基于对混行场景下道路通行能力的研究，推导适用于混合交通流的路段阻抗函数；
[0036]
令在有速度限制的城市道路上，各车道的自由行驶时间t0相同，共有m条车道，n辆车。根据式(8)、(10)、(11)分别计算未设置专用道混行路段、设置专用道后cav专用道、设置专用道后混行路段阻抗。具体计算公式如下：
[0037]
未设置专用道：
[0038]
在未设置cav专用道时，车道均为允许hv和cav通行的混合车道，车辆的出行时间由美国联邦公路局(bpr)函数得到：
[0039][0040]
式中，t表示未设置专用道路段的通行时间；t0表示cav和hv在路段上的自由流时间；c0表示纯hv时车道的通行能力；表示cav-hv的折算系数；n(pcρ+ph)表示混合交通流转化为标准hv的车流量；α、β表示bpr函数中的两个参数。
[0041]
同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：
[0042][0043]
设置专用道后：
[0044]
设置了cav专用道后，cav在专用道和普通车道上均可行驶，但hv只能在混合车道上行驶。设在专用道上行驶的cav占全部cav的比例为λ，则可以得到设置专用道后车辆的通行时间如下：
[0045]
(1)cav专用道通行时间计算
[0046][0047]
式中，n表示cav专用道条数；t
′
表示cav专用道的通行时间；
[0048]
表示专用道的cav-hv的折算系数；p
′c表示专用道上cav的渗透率，值为1；表示cav专用道上cav的编队比例，值为1。
[0049]
(2)混行车道通行时间计算
[0050][0051]
式中，t
″
表示设置了cav专用道后混行车道的通行时间；
[0052]
表示设置专用道后混行车道的cav-hv的折
算系数；p
″c″
表示设置专用道后混行车道的cav渗透率；表示设置专用道后混行车道的cav的编队比例。
[0053]
同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：
[0054]
tc＝npcλt
′
+n(1-pcλ)t
″
(12)
[0055]
步骤4.假设在设置专用道后，cav出行者的车道选择遵循用户均衡条件得到选择专用道的cav出行者比例；
[0056]
用户均衡(userequilibrium，ue)条件：
[0057]
为了得到进入专用道的cav比例，令cav出行者车道选择遵循ue均衡原则，即当达到平衡时，对于cav出行者来说被利用的车道具有相等且最小的出行成本，同时结合实际情况专用道上一定存在cav，满足以下两种情况中的一种：
[0058]
情形一：当满足式(13)时，对于cav出行者专用道的通行时间小于混合车道的通行时间，此时所有的cav出行者都会选择在专用道上行驶(此时λ＝1)，即t
′
＜t
″
。
[0059]
(m-n)pch
22-n(1-pc)h
11
＜0(13)
[0060]
情形二：若不满足情形一，则说明对于cav出行者专用道的通行时间等于混合车道的通行时间，即t
″
＝t
′
，此时：
[0061]
步骤5.通过比较设置cav专用道路段总出行成本得到专用道规划方案合理性判断条件；在hv和cav混合行驶环境中，专用道规划方案合理性判断条件为：
[0062]
t＞tc(14)
[0063]
根据步骤4中设置cav专用道后，对于cav出行者专用道和混行路段通行时间大小存在的两种情形，分别得到判断cav专用道规划方案合理性的条件
[0064]
情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(15)时，说明专用道的规划方案合理。
[0065][0066]
其中，
[0067]
情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(16)时，说明专用道的规划方案合理。
[0068]
n(pcρ+1-pc)-mpcλρ
′
＞0(16)
[0069]
其中，
[0070]
或者，步骤5考虑混行车辆之间所能保持的最小安全间距跟前后车辆类型以及车辆编队场景均有关，给出的判定条件适用于较为普遍的交通场景，以下简化了步骤5中给出的判定条件，使其更加适用于交通规划场景。
[0071]
假设不考虑cav编队，假设cav与cav之间的车头时距为h
22
，其他车头间时距均相等，即h
11
＝h
12
＝h
21
，此时cav-hv的折算系数：
[0072][0073]
根据上文内容可得简化专用道规划方案合理性判定条件为：
[0074]
情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(18)时，说明专用道的规划方案合理。
[0075][0076]
情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(19)时，说明专用道的规划方案合理。
[0077][0078]
其中，
[0079]
本发明具体的技术效果：
[0080]
(1)本发明提出了hv和cav混合行驶环境下车道平均通行能力更为普适的计算公式。考虑混行车辆之间所能保持的最小安全间距跟前后车辆类型以及车辆编队场景均有关，根据不同的跟车模式定义五类不同车头时距，采用不同类型车辆占比与网联自动驾驶车辆中参与编队车辆的比例(简称编队比例)两个指标，来定量化描述混行道路上不同车辆跟驰模式的分布情况，建立宏观概率模型计算混行条件下车道平均车头时距以及相应的平均通行能力。
[0081]
(2)本发明针对混行场景下未设置cav专用道的路段，提出了判断专用道规划方案合理性的条件。基于对混行道路通行能力的研究推导适用于不同类型车道的路段阻抗函数；在已知cav渗透率、车道规划方案(普通车道和cav专用道具体条数)的情况下，通过比较设置cav专用道前后总出行成本，提出了针对未设置专用道路段判断专用道规划方案合理性的条件。
附图说明
[0082]
图1为本发明不同跟驰模式下车头时距示意图。
具体实施方式
[0083]
结合附图说明本发明的具体技术方案。
[0084]
网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，包括以下步骤：
[0085]
步骤1.考虑前后车辆类型和cav车辆编队特性划分不同的跟驰模式，根据不同跟
驰模式下对应混合交通流中的不同车头时距：
[0086]
考虑cav在道路上有编队行驶的倾向，由于编队行驶的cav均与头车进行实时通信，受到信息传递范围限制的影响，车队越长信息的传递越不稳定，因此同一车道上cav车队有最大规模限制，设最大车队规模为s辆。即当车队规模超过s辆后，后续的cav会再形成一个新的车队。根据不同的跟车模式，混合交通流中存在五类不同的车头时距，不同的车头时距对应到道路上的车辆行驶形式如图1所示。
[0087]
(1)h
11
表示hv跟随另一辆hv行驶的车头时距；
[0088]
(2)h
21
表示cav跟随hv行驶的车头时距；
[0089]
(3)h
12
表示hv跟随cav行驶的车头时距；
[0090]
(4)h
22
表示同一个cav队列中的车头时距；
[0091]
(5)h
22
′
表示cav跟随最大cav编队行驶的车头时距(图中给出的例子假设最大编队长度是4辆车)。
[0092]
步骤2.建立宏观概率模型计算混行条件下车辆平均车头时距以及相应的道路通行能力；
[0093]
步骤2.1混合流中每种车头时距出现的比例为：
[0094]
p
11
+p
12
＝ph(1)
[0095]
p
21
+p
22
′
+p
22
＝1-ph＝pc(2)
[0096][0097][0098][0099]
其中，ph、pc分别表示hv和cav的渗透率；表示cav的编队比例，即与前车形成编队的cav的数量占道路上存在的所有的cav的比例；p
11
、p
12
分别表示hv跟随另一辆hv行驶的概率、hv跟随cav行驶的概率；p
22
、p
22
′
、p
21
分别为cav跟随cav队列中另一辆cav行驶的概率；cav跟随cav队尾行驶的概率；cav跟随hv行驶的概率。
[0100]
步骤2.2计算平均车头时距以及对应的道路通行能力；
[0101]
假设hv作为后车所能保持的最小安全车头时距相等，即h
12
＝h
11
。
[0102]
得到车道的平均车头时距计算公式为：
[0103][0104]
因此，得到混合交通流环境下的平均通行能力为：
[0105][0106]
步骤3.基于对混行场景下道路通行能力的研究，推导适用于混合交通流的路段阻抗函数；
[0107]
由于cav的加入使路段出行成本的计算更加复杂，本发明给出了新型混合交通流环境下设置专用道前后混合车道和cav专用道出行时间的计算公式。假设在有速度限制的城市道路上，各车道的自由行驶时间t0相同，共有m条车道，n辆车。根据式(8)、(10)、(11)可以分别计算未设置专用道混行路段、设置专用道后cav专用道、设置专用道后混行路段阻
抗。具体计算公式如下：
[0108]
未设置专用道：
[0109]
在未设置cav专用道时，车道均为允许hv和cav通行的混合车道，车辆的出行时间由美国联邦公路局(bpr)函数得到：
[0110][0111]
式中，t表示未设置专用道路段的通行时间；t0表示cav和hv在路段上的自由流时间；c0表示纯hv时车道的通行能力；表示cav-hv的折算系数；n(pcρ+ph)表示混合交通流转化为标准hv的车流量；α、β表示bpr函数中的两个参数。
[0112]
同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：
[0113][0114]
设置专用道后：
[0115]
设置了cav专用道后，cav在专用道和普通车道上均可行驶，但hv只能在混合车道上行驶。设在专用道上行驶的cav占全部cav的比例为λ，则可以得到设置专用道后车辆的通行时间如下：
[0116]
(1)cav专用道通行时间计算
[0117][0118]
式中，n表示cav专用道条数；t
′
表示cav专用道的通行时间；
[0119]
表示专用道的cav-hv的折算系数；p
′c表示专用道上cav的渗透率，值为1；表示cav专用道上cav的编队比例，值为1。
[0120]
(2)混行车道通行时间计算
[0121][0122]
式中，t
″
表示设置了cav专用道后混行车道的通行时间；
[0123]
表示设置专用道后混行车道的cav-hv的折算系数；p
″c″
表示设置专用道后混行车道的cav渗透率；表示设置专用道后混行车道的cav的编队比例。
[0124]
同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：
[0125]
tc＝npcλt
′
+n(1-pcλ)t
″
(12)
[0126]
步骤4.假设在设置专用道后，cav出行者的车道选择遵循用户均衡条件得到选择专用道的cav出行者比例；
[0127]
用户均衡(userequilibrium，ue)条件：
[0128]
为了得到进入专用道的cav比例，假设cav出行者车道选择遵循ue均衡原则，即当达到平衡时，对于cav出行者来说被利用的车道具有相等且最小的出行成本，同时结合实际情况专用道上一定存在cav，应当满足以下两种情况中的一种：
[0129]
情形一：当满足式(13)时，对于cav出行者专用道的通行时间小于混合车道的通行时间，此时所有的cav出行者都会选择在专用道上行驶(此时λ＝1)，即t
′
＜t
″
。
[0130]
(m-n)pch
22-n(1-pc)h
11
＜0(13)
[0131]
情形二：若不满足情形一，则说明对于cav出行者专用道的通行时间等于混合车道的通行时间，即t
″
＝t
′
，此时
[0132]
步骤5.通过比较设置cav专用道路段总出行成本得到专用道规划方案合理性判断条件；在hv和cav混合行驶环境中，专用道规划方案合理性判断条件为：
[0133]
t＞tc(14)
[0134]
根据步骤4中设置cav专用道后，对于cav出行者专用道和混行路段通行时间大小存在的两种情形，分别得到判断cav专用道规划方案合理性的条件
[0135]
情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(15)时，说明专用道的规划方案合理。
[0136][0137]
其中，
[0138]
情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(16)时，说明专用道的规划方案合理。
[0139]
n(pcρ+1-pc)-mpcλρ
′
＞0(16)
[0140]
其中，
[0141]
步骤5考虑混行车辆之间所能保持的最小安全间距跟前后车辆类型以及车辆编队场景均有关，给出的判定条件适用于较为普遍的交通场景，以下简化了步骤5中给出的判定条件，使其更加适用于交通规划场景。
[0142]
假设不考虑cav编队，假设cav与cav之间的车头时距为h
22
，其他车头间时距均相等，即h
11
＝h
12
＝h
21
，此时cav-hv的折算系数：
[0143]
[0144]
根据上文内容可得简化专用道规划方案合理性判定条件为：
[0145]
情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(18)时，说明专用道的规划方案合理。
[0146][0147]
情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案(包括cav车道数和混行车道数)满足式(19)时，说明专用道的规划方案合理。
[0148][0149]
其中，

技术特征：
1.网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1.考虑前后车辆类型和cav车辆编队特性划分不同的跟驰模式，根据不同跟驰模式下对应混合交通流中的不同车头时距；步骤2.建立宏观概率模型计算混行条件下车辆平均车头时距以及相应的道路通行能力；步骤3.基于对混行场景下道路通行能力的研究，推导适用于混合交通流的路段阻抗函数；步骤4.假设在设置专用道后，cav出行者的车道选择遵循用户均衡条件得到选择专用道的cav出行者比例；步骤5.通过比较设置cav专用道路段前后总出行成本得到专用道规划方案合理性判断条件。2.根据权利要求1所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，步骤1中，令最大车队规模为s辆；即当车队规模超过s辆后，后续的cav会再形成一个新的车队；根据不同的跟车模式，混合交通流中存在五类不同的车头时距，不同的车头时距对应到道路上的车辆行驶形式为：(1)h
11
表示hv跟随另一辆hv行驶的车头时距；(2)h
21
表示cav跟随hv行驶的车头时距；(3)h
12
表示hv跟随cav行驶的车头时距；(4)h
22
表示同一个cav队列中的车头时距；(5)h
22
′
表示cav跟随最大cav编队行驶的车头时距。3.根据权利要求2所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，步骤2具体包括以下子步骤：步骤2.1混合流中每种车头时距出现的比例为：p
11
+p
12
＝p
h
(1)p
21
+p
22
′
+p
22
＝1-p
h
＝p
c
(2)(2)(2)其中，p
h
、p
c
分别表示hv和cav的渗透率；表示cav的编队比例，即与前车形成编队的cav的数量占道路上存在的所有的cav的比例；p
11
、p
12
分别表示hv跟随另一辆hv行驶的概率、hv跟随cav行驶的概率；p
22
、p
22
′
、p
21
分别为cav跟随cav队列中另一辆cav行驶的概率；cav跟随cav队尾行驶的概率；cav跟随hv行驶的概率；步骤2.2计算平均车头时距以及对应的道路通行能力；令hv作为后车所能保持的最小安全车头时距相等，即h
12
＝h
11
；得到车道的平均车头时距计算公式为：得到混合交通流环境下的平均通行能力为：
4.根据权利要求3所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，步骤3中，具体为：令在有速度限制的城市道路上，各车道的自由行驶时间t0相同，共有m条车道，n辆车；根据式(8)、(10)、(11)分别计算未设置专用道混行路段、设置专用道后cav专用道、设置专用道后混行路段阻抗；具体计算公式如下：未设置专用道：在未设置cav专用道时，车道均为允许hv和cav通行的混合车道，车辆的出行时间由美国联邦公路局bpr函数得到：式中，t表示未设置专用道路段的通行时间；t0表示cav和hv在路段上的自由流时间；c0表示纯hv时车道的通行能力；表示cav-hv的折算系数；n(p
c
ρ+p
h
)表示混合交通流转化为标准hv的车流量；α、β表示bpr函数中的两个参数；同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：设置专用道后：设置了cav专用道后，cav在专用道和普通车道上均可行驶，但hv只能在混合车道上行驶；设在专用道上行驶的cav占全部cav的比例为λ，则得到设置专用道后车辆的通行时间如下：(1)cav专用道通行时间计算式中，n表示cav专用道条数；t
′
表示cav专用道的通行时间；表示专用道的cav-hv的折算系数；p
′
c
表示专用道上cav的渗透率，值为1；表示cav专用道上cav的编队比例，值为1；(2)混行车道通行时间计算
式中，t
″
表示设置了cav专用道后混行车道的通行时间；表示设置专用道后混行车道的cav-hv的折算系数；p
″
c
表示设置专用道后混行车道的cav渗透率；表示设置专用道后混行车道的cav的编队比例；同时得到未设置cav专用道车辆的总通行时间为：t
c
＝np
c
λt
′
+n(1-p
c
λ)t
″
(12)。5.根据权利要求4所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，步骤4所述的用户均衡条件为：为了得到进入专用道的cav比例，令cav出行者车道选择遵循ue均衡原则，即当达到平衡时，对于cav出行者来说被利用的车道具有相等且最小的出行成本，同时结合实际情况专用道上一定存在cav，满足以下两种情况中的一种：情形一：当满足式(13)时，对于cav出行者专用道的通行时间小于混合车道的通行时间，此时所有的cav出行者都会选择在专用道上行驶，此时λ＝1，即t
′
＜t
″
；(m-n)p
c
h
22-n(1-p
c
)h
11
＜0(13)情形二：若不满足情形一，则说明对于cav出行者专用道的通行时间等于混合车道的通行时间，即t
″
＝t
′
，此时：6.根据权利要求5所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，步骤5中具体的判断条件：在hv和cav混合行驶环境中，专用道规划方案合理性判断条件为：t＞t
c
(14)根据步骤4中设置cav专用道后，对于cav出行者专用道和混行路段通行时间大小存在的两种情形，分别得到判断cav专用道规划方案合理性的条件：情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案满足式(15)时，说明专用道的规划方案合理；其中，情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案满足式(16)时，说明专用道的规划方案合理；n(p
c
ρ+1-p
c
)-mp
c
λρ
′
＞0(16)其中，7.根据权利要求5所述的网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，其特征在于，
步骤5中简化判定条件为：不考虑cav编队，cav与cav之间的车头时距为h
22
，其他车头时距均相等，即h
11
＝h
12
＝h
21
，此时cav-hv的折算系数：简化专用道规划方案合理性判定条件为：情形一：对于cav出行者，选择专用道的通行时间小于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案满足式(18)时，说明专用道的规划方案合理；情形二：若各参数不满足情形一，说明对于cav出行者，选择专用道的通行时间等于普通混行车道的通行时间，在此情形下，当cav渗透率和车道规划方案满足式(19)时，说明专用道的规划方案合理；其中，

技术总结
本发明提供一种网联自动驾驶车辆专用道规划方案合理性分析方法，包括：考虑前后车辆类型和CAV车辆编队特性划分不同的跟驰模式，根据不同跟驰模式下对应混合交通流中的不同车头时距；建立宏观概率模型计算混行条件下车辆平均车头时距以及相应的道路通行能力；基于对混行场景下道路通行能力的研究，推导适用于混合交通流的路段阻抗函数；假设在设置专用道后，CAV出行者的车道选择遵循用户均衡条件得到选择专用道的CAV出行者比例；通过比较设置CAV专用道路段前后总出行成本得到专用道规划方案合理性判断条件。本发明提出了针对未设置专用道路段判断专用道规划方案合理性的条件。专用道路段判断专用道规划方案合理性的条件。专用道路段判断专用道规划方案合理性的条件。


技术研发人员：李同飞 朱宏菲 范博 熊杰 窦雪萍 周文涵 陈艳艳
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2023.03.14
技术公布日：2023/6/12