(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112309120 A(43)申请公布日 2021.02.02
(21)申请号 202011218959.4(22)申请日 2020.11.04
(71)申请人 长沙理工大学
地址 410114 湖南省长沙市雨花区万家丽
南路2段960号(72)发明人 吴伟 秦少敏 刘洋
(74)专利代理机构 长沙智勤知识产权代理事务
所(普通合伙) 43254
代理人 彭凤琴(51)Int.Cl.
G08G 1/01(2006.01)
权利要求书2页 说明书8页 附图2页
(54)发明名称
一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法(57)摘要
本发明面向自动驾驶条件下的平面交叉口，设计了一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法。首先，采集交叉口进出口车道数，划分交叉口内部空间，采集车辆的进口方向、出口方向、当前所在进口车道编号以及到达交叉口的预计时刻；其次，计算车辆在交叉口内部的行驶轨迹；再次，分离车辆在交叉口内部的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制。与现有技术相比，本发明可以考虑自动驾驶车辆的最佳进口车道选择，实现自动驾驶交叉口的交通控制。
CN 112309120 ACN 112309120 A
权 利 要 求 书
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1.一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：采集交叉口各进口道、出口道的车道数量并进行编号；建立直角坐标系，将交叉口划分为若干网格，并对网格进行编号；采集车辆进口方向、出口方向、当前所在进口车道编号以及到达交叉口的预计时刻；输入交叉口内部行车轨迹的参数方程以及行车轨迹进入网格的位置点和离开网格的位置点；
步骤2：使用反正切函数，计算交叉口内部的非直线型行车轨迹；使用速度与位移公式，计算交叉口内部的直线型行车轨迹；
步骤3：避免车辆在交叉口内部网格的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制。
2.根据权利要求1所述一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法，其特征在于，所述步骤2中计算交叉口内部行车轨迹包括如下步骤：
根据轨迹形状的不同，行车轨迹的计算分为三类：交叉口内部行车轨迹为非直线型时，使用反正切函数，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公式(1)和公式(2)计算：
(1)
(2)
其中，集合表示交叉口内部所有行车轨迹，表示交叉口内部一条行车轨迹，合表示交叉口内部所有网格，表示一个网格，
，行车轨迹离开网格的位置点为
轨迹的半径为
；集
；行车轨迹进入网格的位置点为行车轨迹的参考点为
，行车
；表示行车轨迹进入网格的时刻，表示行车轨迹离开网格的
时刻；表示车身长度，单位为米，表示车辆的速度，单位为米/秒；
交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，使用速度与位移公式，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格时刻，分别由公式(3)和公式(4)计算：
(3)
(4)
交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，使用速度与位移公式，行车轨迹进入网格的时刻离开网格的时刻，分别由公式(5)和公式(6)计算：
(5)
(6)。
3.根据权利要求1所述一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法，其特
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征在于，所述步骤3包括如下步骤：
步骤31：建立车辆在交叉口内部网格的冲突分离约束条件；步骤32：车辆的换道次数，由公式(7)计算；车辆的停车延误，由公式(8)计算：
(7) (8)
其中，集合表示到达交叉口所有自动驾驶车辆，表示一辆自动驾驶车辆，
；表
示车辆当前所在进口车道编号，表示车辆通过交叉口的最佳进口车道编号；表示车辆最佳驶入交叉口的时刻，表示车辆到达交叉口的预计时刻；表示车辆的换道次数，表示车辆的停车延误；
步骤33：添加权重因子，车辆的加权延误，由公式(9)计算：
(9)
其中，表示权重因子；表示车辆的加权延误；
步骤34：以到达交叉口所有自动驾驶车辆的加权总延误为目标函数，对交叉口所有自动驾驶车辆进行交通控制，计算每台车辆通过交叉口的最佳进口车道和最佳驶入交叉口时刻，由公式(10)计算：
(10)
公式(10)同时考虑车辆延误和车辆在交叉口进口道换道的负面影响，将换道延误影响量化处理，对车辆实际所在车道和优化后目标车道的相对差值加权，以交叉口所有车辆的加权延误最小，其中表示权重，表示车辆n的停车延误；
步骤35：引入
两个变量对公式(7)和(10)进行变换，得到公式(11)和(12)：
(11)
（12）。
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一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法
技术领域
[0001]本发明属于智能交通控制领域，涉及城市道路针对自动驾驶车辆通过交叉口的交通管控技术领域，更具体地说，涉及一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法。
背景技术
[0002]近些年，自动驾驶车辆相关技术得到迅速发展，已有少量无人驾驶出租车投入实际运营中。借助车与人、车、路、云端等进行智能实时信息交互，自动驾驶车辆能够相互配合、协作地通过交叉口，无需传统的信号灯控制，而如何设计面向自动驾驶车辆的交叉口控制方法，成为了亟待解决的关键技术问题。
[0003]自动驾驶车辆在交叉口内部相互穿插通行是自动驾驶交叉口的重要特征，因此，自动驾驶交叉口的控制对象面向每一台自动驾驶车辆，需要为每台自动驾驶车辆计算其单独的进入时刻和进入车道，而无需传统的周期、相位、绿信比等参数，大幅提高了交通控制的复杂度。[0004]专利《一种自动驾驶下交叉口自由转向车道设置方法》(专利号ZL201810346657.1)设计了一种基于自由转向车道的自动驾驶交叉口交通控制方法，但是其方法没有考虑最佳进口车道的选择，无法同时计算最佳车道选择和最佳进入时刻，因此无法获得交通控制的最优解。
发明内容
[0005]本发明目的是为了克服上述技术存在的不足，建立一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法。该方法计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制。[0006]技术方案：为解决上述技术问题，本发明的一种最佳进口车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法，包括如下步骤：
步骤1：采集交叉口各进口道、出口道的车道数量并进行编号；建立直角坐标系，将交叉口划分为若干大小相同的网格，并对网格进行编号；采集车辆的进口方向、出口方向、当前所在进口车道编号以及到达交叉口的预计时刻；输入交叉口内部行车轨迹的参数方程以及行车轨迹进入网格的位置点和离开网格的位置点；
步骤2：使用反正切函数，计算交叉口内部的非直线型行车轨迹；使用速度与位移公式，计算交叉口内部的直线型行车轨迹；
步骤3：分离车辆在交叉口内部网格的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制。
[0007]本发明中，步骤1包括如下步骤：
用集合表示交叉口进口方向
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，集合表示交叉口出口方向
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分别表示东、南、西、北方向；用
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，其中分别表示进口方向、出口方向，
；用表示出口车道编
；用表示进口车道编号，表示交叉口的进口车道，
号，表示交叉口的出口车道，口内一条行车轨迹，
；用集合表示交叉口内部所有行车轨迹，表示交叉
；为0-1变量，
；用集合表示所有网格，表示一个网格，
表示行车轨迹占用网格，格的位置点为
表示行车轨迹未占用网格；行车轨迹进入网
；用集合表示到达
、出口方向
、
，行车轨迹离开网格的位置点为
交叉口所有自动驾驶车辆，表示车辆编号，当前所在进口车道编号
；采集车辆的进口方向
；
以及到达交叉口的预计时刻
本发明中，步骤2计算行车轨迹，包括如下步骤：
根据行车轨迹形状的不同，行车轨迹的计算分为三类：交叉口内部行车轨迹为非直线型时，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公式(1)和公式(2)计算：
(1)
(2)
其中，表示车身长度，表示车辆的速度，
表示行车轨迹的参考点，表示行
车轨迹的半径，表示行车轨迹进入网格的时刻，表示行车轨迹离开网格的时刻；
交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公式(3)和公式(4)计算：
(3)
(4)
行车轨迹进交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公式(5)和公式(6)计算：
(5)
(6)
本发明中，步骤3避免车辆在交叉口内部网格的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制，包括如下步骤：
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步骤31：建立车辆在交叉口内部网格的冲突分离约束条件；车辆有且只能选择一条进口车道，由公式(7)计算；车辆通过交叉口的最佳进口车道编号由公式(8)计算；车辆实际行车轨迹编号由公式(9)计算；车辆是否占用网格由公式(10)计算；车辆的最佳驶入交叉口时刻不早于车辆到达交叉口的预计时刻，由公式(11)计算；车辆驶入网格的时刻和驶离网格的时刻，分别由公式(12)和公式(13)计算；同一行车轨迹上的两台车辆，到达交叉口的预计时刻更早的车辆优先进入交叉口，由公式(14)-(16)计算；对任意两两车辆组合进行冲突分离，由公式(17)-(19)计算：
(7)
(8) (9) (10)
(11)
(12)
(13)
(14) (15)
(16)
(17) (18)
(19)
其中，为大正数，表示进口方向为且进口车道编号为的行车轨迹编号；表示车辆通过交叉口的最佳进口车道编号，表示车辆通过交叉口的实际行车轨迹编号；表示车辆最佳驶入交叉口的时刻，表示车辆到达交叉口的预计时刻；驶入网格的时刻，
表示车辆驶离网格的时刻；
均为0-1变量；车辆从进口方向通过交叉口时，
，车辆未从进口方向通过交叉口时，
；车辆从编号为的进口车道通过交叉
表示车辆
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口时，，车辆未从编号为的进口车道通过交叉口时，
；车辆在轨迹上行驶时，
；车辆占用网格时，
，车辆不在轨迹；车辆优先车辆驶入驶离网格的时刻时，
的时刻时，
，车辆未占用网格时，上行驶时，交叉口时，
；车辆；
；车辆优先车辆驶入交叉口时，
；车辆驶入网格的时刻不早于车辆驶入网格
的时刻不早于车辆
驶离网格
步骤32：车辆的换道次数，由公式(20)计算；车辆的停车延误，由公式(21)计算：
(20) (21)
其中，表示车辆的换道次数，表示车辆的停车延误；步骤33：添加相应的权重因子，车辆的加权延误，由公式(22)计算：
(22)
其中，表示权重因子，表示车辆的加权延误；表示车辆的加权延误
步骤34：以到达交叉口所有自动驾驶车辆的加权总延误为目标函数，由公式(23)计算，
可以优化并获得每台车辆通过交叉口的最佳进口车道和最佳驶入交叉口时刻：
(23)
公式(23)同时考虑车辆延误和车辆在交叉口进口道换道的负面影响，将换道延误影响量化处理，对车辆实际所在车道和优化后目标车道的相对差值加权，以交叉口所有车辆的加权延误最小，其中表示权重，表示车辆n的停车延误。
[0008]
步骤35：引入两个变量对公式(20)和(23)进行变换，得到公式(24)和(25)： (24)
(25)
与现有技术相比，本发明的有益效果是：现有文献较多以车辆通过交叉口的延误、交叉口通行能力、车辆排放或油耗最低为目标进行车辆控制，鲜有专门针对车辆换道影响研究的控制模型，但在考虑车辆换道负面影响的情况下，车辆通过交叉口的方案，包括车辆进入交叉口的时刻及在交叉口内部的行驶轨迹会有很大区别，本发明在考虑车辆换道的负面影响下对自动驾驶车辆的最佳进口车道选择，实现自动驾驶交叉口的交通控制。
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附图说明
[0009]图1为本发明的总体流程图。
[0010]图2为本发明实施例的应用示意图。
具体实施方式
[0011]下面结合示例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。本发明的实施方式并不受所述示例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
[0012]实施例1
如图1和图2所示，一种考虑最佳车道选择的自动驾驶交叉口交通控制方法，所述步骤如下：
步骤1：采集交叉口各进口道、出口道的车道数并进行编号；建立直角坐标系，将交叉口划分为若干正方形网格，并对网格进行编号；采集车辆进口方向、出口方向、当前所在进口车道编号以及到达交叉口的预计时刻；输入交叉口内部行车轨迹的参数方程以及行车轨迹进入网格的位置点和离开网格的位置点；
步骤2：使用反正切函数，计算交叉口内部的非直线型行车轨迹；使用速度与位移公式，计算交叉口内部的直线型行车轨迹；
步骤3：避免车辆在交叉口内部网格的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制。
[0013]
本实施例步骤1中所述用集合表示交叉口所有自动驾驶车辆，表示一辆自动驾
；用集合表示交叉口进口方向，其中
分别表示东、南、西、北方向；用
，集合表示交叉口出口方向分别表示进口方向、出口方
；用表示出口车
驶车辆，
向，；用表示进口车道编号，表示交叉口的进口车道，
；
道编号，表示交叉口的出口车道，
本实施例步骤1中所述设置交叉口内部空间的网格大小为
米，车辆匀速行驶速度
，各出口车道的数量有
辆，分别对车辆编号为
，采集车辆的进口方向
。因此，车辆1有；车辆3有
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米，考虑车辆尺寸为
；采集交叉口各进口车道的数量有
；随机生成16辆自动驾驶车
、出口方向、、
、、
、
、当前所在进口车道编号
、
；车辆2；车辆4有
以及到达交叉口的预计时刻有
、
、
、
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、、、、
、、、、、、
、、、
、、
、
；车辆5有；车辆7有；车辆9有；车辆11有
；车辆13有
、、、
、
、、、、
、
、、、、、
、
、
、
6/8页
、、、、
12有车辆14有
；车辆6有；车辆8有；车辆10有
；车辆
；、
、
；车辆15有
。
；车辆16有
[0014]
实施例2
在实施例1的基础上，如图1和图2所示，步骤2中计算交叉口内部行车轨迹包括如下步
骤：
根据行车轨迹形状的不同，行车轨迹的计算分为三类：交叉口内部行车轨迹为非直线型时，如图2中行车轨迹
所示，使用反正切函数，行车
轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公式(1)和公式(2)计算：
(1)
(2)
其中，集合表示交叉口内部所有行车轨迹，表示交叉口内部一条行车轨迹，集合表示交叉口内部所有网格，表示一个网格，为
，行车轨迹离开网格的位置点为
；
；行车轨迹进入网格的位置点；
表示行车轨迹的参考点，
表示行车轨迹的半径；表示行车轨迹进入网格的时刻，表示行车轨迹离开网格的时刻；表示车身长度，单位为米，表示车辆的速度，单位为米/秒；
交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，如图2中行车轨迹
所示，使用速度与位移公式，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻分别由公
式(3)和公式(4)计算：
(3)
(4)
交叉口内部行车轨迹为直线型，且直线平行于所建直角坐标系的轴时，如图2中行车轨迹所示，使用速度与位移公式，行车轨迹进入网格的时刻和离开网格的时刻，分别由公
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式(5)和公式(6)计算：
(5)
(6)
根据行车轨迹的不同，通过公式(1)-(6)可以分别计算其行车轨迹。[0015]实施例3
在实施例1的基础上，如图1和图2所示，所述步骤3中分离车辆在交叉口内部网格的冲突，计算车辆选择不同进口车道的潜在换道次数，使用换道惩罚项，以加权总延误最小为目标函数，对到达交叉口的所有自动驾驶车辆进行交通控制，包括如下步骤：
步骤31：建立车辆在交叉口内部网格的冲突分离约束条件；步骤32：车辆的换道次数，由公式(7)计算；车辆的停车延误，由公式(8)计算：
(7) (8)
其中，集合表示到达交叉口所有自动驾驶车辆，表示一辆自动驾驶车辆，
；
表示车辆当前所在进口车道编号，表示车辆通过交叉口的最佳进口车道编号；表示车辆最佳驶入交叉口的时刻，表示车辆到达交叉口的预计时刻；表示车辆的换道次数，表示车辆的停车延误；
步骤33：添加权重因子，车辆的加权延误，由公式(9)计算：
(9)
其中，表示权重因子；表示车辆的加权延误；
步骤34：以到达交叉口所有自动驾驶车辆的加权总延误为目标函数，对交叉口所有自动驾驶车辆进行交通控制，计算每台车辆通过交叉口的最佳进口车道和最佳驶入交叉口时刻，由公式(10)计算：
(10)
步骤35：引入
两个变量对公式(7)和(10)进行变换，得到公式(11)和(12)：
(11)
(12)
实施例1的基础上，以
为车辆换道的权重因子，对到达交叉口的16辆车进行交通
控制，可获得此16辆车的最佳驶入交叉口时刻和通过交叉口的最佳进口车道编号。因此，车辆1有
、
；车辆2有
10
、；车辆3有、；车辆
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、
；车辆5有；车辆8有；车辆11有、
、
、
、、
；车辆14有
。
、
；车辆6有；车辆9有
；车辆12有
、
、、
、
；车辆15有
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4有
、、
13有
；车辆7有；车辆10有
；车辆
、
；车辆16有
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