人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略_李霞.pdf
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1、收稿日期:2022-05-13*国家自然科学基金项目(51908187)资助 第一作者(通信作者)简介:李霞(1981),博士,副教授.研究方向:智能交通.E-mail:人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略*李霞1李明烨1张孝铭2崔洪军1马新卫1(1.河北工业大学土木与交通学院天津 300401;2.帝国理工大学商学院伦敦 SW72AZ)摘要:因交织区的强制换道存在紧迫性,车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为,这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响;在人机混驾情形下,不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的
2、基础上,将换道类型分为保守型换道和激进型换道;在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为,构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型;以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下,构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据,分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数;考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用,提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台,考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性,以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标,确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最
3、佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示:在交织区长度为250 m,自动驾驶渗透率分别为0.2,0.5,0.8时,自动驾驶换道模型切换点分别在180,80,50 m处达到最佳,即随着自动驾驶渗透率的提高,换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动,且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显;在较高渗透率下,由于协同换道出现频率增高,自动驾驶强制性换道行为比例降低,换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据关键词:智能交通;人机混驾;换道模型;换道点;交通仿真中图分类号:U491.5+4文献标识码:Adoi
4、:10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.06.005Switching Control Decision of Lane-changing Model in Interweaving Areasof Mixed Traffic Flow with Human-driving and Autonomous VehiclesLI Xia1LI Mingye1ZHANG Xiaoming2CUI Hongjun1MAXinwei1(1.School of Civil and Transportation Engineering,Hebei University of Techn
5、ology,Tianjin 300401,China;2.Imperial College Business School-London,London SW72AZ,UK)Abstract:Due to the urgency of forced lane change in weaving areas,lane-changing behaviors occur in the secondhalf of a weaving segment due to a strong desire to change lanes,which will have a certain impact on tra
6、ffic flow.Ina situation of mixed traffic flow with human-driving and autonomous vehicles,different lane change control modelscan affect the capacity of weaving areas.Based on analyze the characteristics of lane-changing behaviors in theweaving areas with the mixed traffic flow,they are divided into
7、two types:conservative lane-changing and radicallane-changing.Based on an acceptable safety gap model and the cooperative behavior among autonomous vehicles,a cooperative lane changing model for autonomous vehicles in a conservative state is constructed;and the radicallane change model under the inf
8、luence of the vehicle type behind the target lane in the radical state.By analyzingthe track data from the field survey of Jinbao Interchange and the track data of the US-101 weaving area in NGSIM,the distribution functions of switching points of conservative and radical lane changing models are fit
9、ted,respective-ly;Considering the characteristics of different vehicle driving behaviors and their interactions,the logic decision oflane change model switching control under the condition of the mixed traffic flow is proposed.The SUMO simula-tion software is used to develop an experimental platform
10、.Considering the distribution characteristics of the switch-人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略李霞李明烨张孝铭崔洪军马新卫45交通信息与安全2022 年6 期第 40卷总 241期0引言在人机混驾交通流下,交织区车辆的换道行为因换道压力、自动驾驶车辆信息交流的存在而与一般换道行为存在差异1,且自动驾驶车辆换道行为可在一定程度上实现主动控制,故可对人机混驾交通流交织区换道模型及自动驾驶汽车控制策略进行研究。近年人机混驾条件下无人驾驶车辆换道行为研究较多,Kanaris等2对无人驾驶车辆合流和换道问题进行了分析并给出了在紧急制动条件
11、下换道最小安全距离的计算方法,并针对不同类型车辆制动情况给出特定最小安全距离;黄玲等3基于深度学习理论,构建了人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型;孟鑫4以博弈论思想为基础,量化计算自动驾驶车辆换道收益,采用纳什均衡的方法对模型进行求解,得到交织区人机混驾下自动驾驶车辆最优换道策略;Liu 等5以传统元胞自动机模型为基础,针对自由换道行为和强制换道行为设计了2套换道规则,通过仿真分析了自动驾驶车辆对异构交通流动力学的影响;田勇达6在混流条件下对协同换道中的后车减速协同与强制性换道进行了区分,并建立了多主体动态协同换道模型。现有研究多集中于人机混驾交通流中基本路段和分合流区的换道
12、行为研究,且多数考虑了人工驾驶车辆的换道行为对自动驾驶车辆的换道策略的影响。故交织区换道行为研究也需在对人工驾驶车辆影响因素,应考虑人工驾驶换道行为统计分析的基础上,从宏观交通流的总体通行效率、稳定性出发,确定自动驾驶车辆换道决策。在交织区换道研究方面,刘有军等7在构建交织区元胞自动机模型时考虑了换道压力对换道行为的影响,换道车辆在靠近交织区末端仍未实施换道时会减速并迫使目标车道后车减速以提供足够的换道间距。对交织区的换道模型选取可通过空间位置进行划分,彭博等8基于高精度车辆轨迹数据,划分上下游、交织影响区等多个分区,独立设置变量与规则进行建模;Hao等9提出了描述交织区换道位置特征的强制换道
13、概率密度模型;曹珊10对车辆换道行为的特性进行了深入剖析,对已有的换道模型进行归纳总结,比较它们的优缺点,再根据元胞自动机的原理建立了城市道路换道模型,考虑换道的各种情况和驾驶员的自身的影响因素,提出了换道压力的概念,并据此对于强制性换道和自由性换道分别给出了换道概念模型。现有研究指出在交织区的不同区段人工驾驶车辆换道行为存在明显差异,且行为变化分布存在一定规律,故有必要分区段构建其换道模型,并基于实车数据统计分析其换道行为切换点分布规律,为自动驾驶车辆模型切换决策提供依据。目前,已有学者关注到分流区模型切换方面的研究,即在饱和交通流下,驾驶员会采取激进型和保守型2种不同的强制换道策略11。G
14、ong等12提出了出口匝道由保守型换道至激进型换道的位置优化模型;钟异莹等13在此基础上基于正态分布提出了分流区保守型换道和激进型换道的切换条件。交织区车辆换道行为特性与基本路段存在较大差异,因其换道均属强制换道,人工驾驶车辆会随距出入口位置的不同呈现不同的换道特性。现已有学者关注到普通交通流分流区行为变化即换道模型切换对道路通行能力的影响,但交织区交通流运行状态与分流区有显著差异,主路与匝道车辆之间的干扰更突出,对于换道模型的切换条件仍需进一步分析得出。自动驾驶车辆的模型切换点位置控制较于人工ing points of the lane-changing model of the manua
15、l vehicles,and aiming at optimizing the maximum flow rate,theoverall vehicle running speed in the weaving area,and the speed of the lane-changing vehicles,the optimal conser-vative-aggressive lane changing model switching points of the autonomous vehicles under different penetrationrates of the auto
16、nomous vehicles are determined.The simulation results show that when the length of the weavingarea is 250 m and the penetration rate of autonomous vehicles is 0.2,0.5,0.8,the switching point of automaticlane-changing model reach the best at 180,80,and 50 m respectively,with the increase of the penet
17、ration rate of au-tonomous vehicles,the best position of the lane change switching point will gradually move towards the entrance ofthe weaving segment,and the change of this lane change switching point is more obvious when the penetration rateof autonomous vehicles is low;At higher permeability,due
18、 to the increased frequency of cooperative lane-changing,the proportion of autonomous vehicle forced lane changing behavior decreases,and the impact of lane-changing mod-el switching points on the capacity of weaving area gradually decreases.This study provides a basis for lane changecontrol decisio
19、ns of autonomous vehicles in freeway weaving areas under the condition of mixed traffic flow.Keywords:intelligent transportation;man-machine mixed driving;lane-change model;lane-change point;trafficsimulation46驾驶车辆模型切换更容易实现,故有必要结合交织区交通流运行状态分别构建各区段人工驾驶车辆和自动驾驶车辆换道模型,并在统计分析人工驾驶车辆换道行为切换点分布函数的基础上,从宏观交通流总
20、体通行效率、稳定性出发,确定自动驾驶车辆模型切换点,以期提高人机混驾条件下高速公路交织区通行能力。基于最小安全距离模型构建自动驾驶保守型换道即协同换道模型,并分别选取了交织区人工驾驶保守型、人工驾驶激进型、自动驾驶激进型换道模型通过分析NGSIM在交织区的轨迹数据,得出人工驾驶换道车辆保守型换道及激进型换道的位置分布规律,在SUMO微观交通仿真平台对自动驾驶换道模型不同切换位置下的混合交通流进行仿真,进而分析自动驾驶车辆保守型和激进型换道对交织区交通流的影响,得出自动驾驶车辆模型最佳切换位置。1车辆换道模型构建1.1自动驾驶车辆换道模型相对于传统的人工驾驶车辆,自动驾驶车辆对安全距离、可接受间
21、隙的判断不同,换道所需反应时间和加速度不同,自动驾驶车辆之间还可通过信息交流实现协同换道。文中自动驾驶车辆指完全自动驾驶等级,即由车辆自主完成所有驾驶操作,并会感知到周围联网车辆的换道决策信息,从而形成协同换道现象。在交织区的换道可分为不实施协同换道和协同换道;而协同换道可分为与前车协同换道和与目标车道前车协同换道2种情况。2种情况下换道所需间隙也不同,论文基于人工驾驶最小安全距离及自动驾驶协同换道行为相关研究14-15,构建不同类型自动驾驶车辆间协同换道所需间隙的计算方法。1)不实施协同换道。当换道车辆为自动驾驶车辆,原车道前车或目标车道后车同为自动驾驶车辆但无换道需求,或原车道前车及目标车
22、道后车均为人工驾驶车辆时,换道车辆无法实施协同换道,换道过程无需附近车辆配合。设换道车为M,原车道前车为O,目标车道前车为DL,目标车道后车为DF,换道类型为强制性换道。设L1为M与原车道前车OL的距离,L2为M与目标车道前车DL的距离,L3为M与目标车道后车DF的距离。设t时刻M车前进方向轨迹切线与车道边界线夹角为,则有L1min=max|Lf+Lfsin(t)-0t|VM+taMdt dt+VOL22aemg,0(1)L2min=max|L+Lsin(t)-0t|VM+taMdt dt+VDL22aemg,0(2)L3min=maxL+0t|VM+taMdt dt-0tVDFdt,0(3)
23、式中:L为车身长度,m;为M车前进方向轨迹切线与车道边界线夹角,;V为车辆速度,m/s;为反应时间,s;t为M换道过程所需时间,s;aM为车辆换道跟驰过程中的加速度,m/s2,应根据自动驾驶和手动驾驶的差异性分别进行设置;aemg为车辆紧急刹车的加速度,m/s2。2)与前车协同换道。在换道间隙达到一定长度时,具有换道需求的前后2辆车可同时进行换道,此时所需换道间隙相较2辆车单独换道间隙之和更小。此类换道车辆编号与位置关系见图1。L3L2L1DFDLMOL图1协同换道示意图Fig.1Schematicdiagramof cooperativelanechange在与前车协同换道时,因2辆车均为自
24、动驾驶车辆,所需反应时间较短可忽略,自动驾驶车辆进行速度调整以满足协同换道所需间隙要求,则可根据式(1)(3)所采取换道间隙计算方法对该类协同换道所需间隙进行改进。其中,因M与OL协同换道,L1保持为M实施换道过程中因车身偏转而产生的最大纵向位移;L2须同时考虑OL换道所需间隙,则有L1,L2计算见式(4)(5)。L1min=maxL+Lsin(t)-0t|VM+0taMdt dt+0t|VOL+0taOLdt dt,0(4)L2min=max2(L+Lsin(t)-0t|VM+0taMdt dt+VDL22aemg,0(5)3)与目标车道前车协同交叉换道。当换道车人机混驾交通流交织区换道模型
25、切换控制策略李霞李明烨张孝铭崔洪军马新卫47交通信息与安全2022 年6 期第 40卷总 241期辆和目标车道前车同时有换道需求时,换道车辆与目标车道前车的换道决策对应目标分别为对方的原车道。换道车辆与其目标车道前车的换道决策会互相影响,2辆车同时换道时所需换道间隙更小。此类换道车辆编号与位置关系见图2。L3L2L1DFDLMOL图2交叉协同换道示意图Fig.2Schematicdiagramof cross coordinatedlanechange在与目标车道前车协同换道时,因M与DL协同换道,L1须考虑M与DL换道过程中所需间隙;L2须同时考虑M与OL换道所需间隙,则有L1,L2计算见式
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