專利名稱：利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種交通運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法，可廣泛應(yīng)用于單車道車輛模擬運(yùn)行、無(wú)人車輛的自主駕駛、智能交通系統(tǒng)、交通控制與管理等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城市化進(jìn)程的加快以及汽車數(shù)量的急劇增加，導(dǎo)致城市交通擁擠、阻塞現(xiàn)象日益惡化，由此引發(fā)的事故、噪聲和環(huán)境污染等已成為日益嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題，即使是交通設(shè)施十分發(fā)達(dá)的國(guó)家，也無(wú)法避免日益尖銳的交通問(wèn)題。然而在現(xiàn)實(shí)的生活中僅僅靠不斷擴(kuò)大交通路網(wǎng)，不僅消耗大量的人力、物力，而且由于道路里程的增長(zhǎng)速度往往落后于汽車增長(zhǎng)的速度，仍然不能從根本上解決交通問(wèn)題，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期和廣泛的研究，很多科學(xué)家解決交通擁堵問(wèn)題已經(jīng)開(kāi)始從主要依靠修建更多的道路、擴(kuò)大路網(wǎng)規(guī)模來(lái)解決日益增長(zhǎng)的交通需求，逐漸轉(zhuǎn)移到用高新技術(shù)來(lái)改造現(xiàn)有的道路運(yùn)輸系統(tǒng)及其管理體系，從而大幅度地提高了路網(wǎng)的通行能力和減緩交通擁堵。在我國(guó)北京、上海作為特大型城市，隨著城市規(guī)模的快速擴(kuò)大，城市人口和車輛迅速增加，車、人和路之間的矛盾日益突出，城市交通已成為城市發(fā)展的“瓶頸”，因此，減緩交通擁堵已經(jīng)成為未來(lái)城市發(fā)展定位的關(guān)鍵點(diǎn)。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，M.Bando等在《Physical Review E》(物理評(píng)論E輯)(1995，511035-1042)上發(fā)表的(“Dynamical model of trafficcongestion and numerical simulation”)(“交通擁塞動(dòng)態(tài)模型及數(shù)值仿真”)一文，在該文中第一次運(yùn)用跟馳模型模擬了實(shí)際交通流的許多定性特征，如交通失穩(wěn)、堵塞演化、走走停停等，并分析了交通擁堵現(xiàn)象產(chǎn)生的原因。隨后很多相應(yīng)的模型也被提出來(lái)對(duì)交通車流行為特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，重點(diǎn)闡述了交通擁堵沿著交通車流傳播等重要特性。然而在上述所有研究工作中，都只是表述了現(xiàn)實(shí)交通活動(dòng)中交通擁堵現(xiàn)象的出現(xiàn)及其原因，沒(méi)有提出目前迫切需要解決的減緩和防止交通擁堵方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明給出了一種利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法。在智能交通系統(tǒng)中，每一輛車都可以通過(guò)控制中心得到其他車輛的信息，在得到其他車輛的信息的基礎(chǔ)上，確定適合自身的車輛最優(yōu)駕駛方式。本發(fā)明中提到的減緩交通擁堵方法正是利用該類智能交通信息，給出了車輛行駛的最佳控制方式，在滿足擁堵產(chǎn)生和傳播交通情形時(shí)可以起到減緩和防止交通擁堵的效果。
本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)，本發(fā)明的方法步驟如下(1)交通情形設(shè)定，通過(guò)運(yùn)動(dòng)可控的車輛來(lái)設(shè)定需要模擬的交通情形；(2)選取參數(shù)值，根據(jù)設(shè)定的交通情形選取描述本發(fā)明運(yùn)動(dòng)方程中未知參數(shù)的取值，包括參數(shù)速度駕駛員反應(yīng)時(shí)間的倒數(shù)k、調(diào)節(jié)系數(shù)λ，和經(jīng)過(guò)標(biāo)定的最優(yōu)速度函數(shù)；(3)獲取所有車輛的初始狀態(tài)，車輛n在時(shí)刻t(t≥0)的狀態(tài)由其所在位置xn(t)、速度vn(t)以及加速度an(t)共同定義，n＝1，…，N，N為所有車輛的總數(shù)，在這一步驟中t＝0，即確定xn(t)、vn(t)和an(t)，n＝1，…，N；(4)考察t＞0時(shí)車輛隊(duì)列的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，假定干擾車按照預(yù)先指定的方案運(yùn)動(dòng)，而車輛隊(duì)列中的車輛按照基于智能交通信息的駕駛方法進(jìn)行跟馳駕駛，考察t＞0時(shí)所有車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛的速度與位置xn(t)、vn(t)和an(t)，n＝1，…，N。
所述的基于智能交通信息的減緩交通擁堵的駕駛方法，其運(yùn)動(dòng)方程dvj(t)dt=k[V(Δxj(t))-dxj(t)dt]+λΣl=0nαlΔvj+l(t)]]>αl=(15)(l+1)]]>其中n＝1，…，N；V(x)為優(yōu)化速度函數(shù)；αl為權(quán)值系數(shù)，λ為正常數(shù)，表示模型中考慮的所有前面駕駛員為適應(yīng)當(dāng)前交通狀況而進(jìn)行的調(diào)節(jié)系數(shù)。k為駕駛員敏感系數(shù)，其他參數(shù)分別被標(biāo)定為k＝0.85s-1，V1＝6.75m/s，V2＝7.91m/s，C1＝0.13m-1，和C2＝1.57。
所有車輛的速度與位置，按照一定的規(guī)則更新，其計(jì)算公式速度vn(t+Δt)＝vn(t)+an(t)×Δt，n＝1，…，N；位置xn(t+Δt)=xn(t)+vn(t)×Δt+12×an(t)×(Δt)2,]]>n＝1，…，N。
其中Δt為加速度調(diào)節(jié)時(shí)間。
相較于傳統(tǒng)的單車輛駕駛方式，本發(fā)明中車輛駕駛的運(yùn)動(dòng)方程中對(duì)速度差項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整，在運(yùn)動(dòng)中綜合了前述車輛的速度信息(即運(yùn)動(dòng)方程右面第二項(xiàng))。
基于智能交通信息的減緩交通擁堵方法具體含義是當(dāng)駕駛員發(fā)現(xiàn)其前進(jìn)方向上n輛車得到的綜合速度比他快時(shí)，他總是希望加快自己的速度，并且車頭間距越大，獲得刺激的值越大以獲得較大的加速度(或較小的減速度)；反之當(dāng)駕駛員發(fā)現(xiàn)其前進(jìn)方向上n輛車得到的綜合速度比他慢時(shí)，他會(huì)減慢速度以避免碰撞，這時(shí)，車頭間距越小，獲得刺激的值越小以獲得較小的加速度(或較大的減速度)。
本發(fā)明，加速度調(diào)節(jié)時(shí)間Δt的加入表示駕駛員根據(jù)t時(shí)刻的刺激和t時(shí)刻的調(diào)節(jié)來(lái)決定時(shí)刻t+Δt的行為。實(shí)際上，在時(shí)刻t，若前面n輛車的綜合速度大于跟車速度，則進(jìn)行了基于智能交通信息調(diào)節(jié)的速度差項(xiàng)的取值在時(shí)刻t+Δt應(yīng)該為正以得到更大的加速度或更小的減速度，并且在時(shí)刻t的車頭間距越大，取值也應(yīng)該越大；反之，在時(shí)刻t，若前面n輛車的綜合速度小于跟車速度，則基于智能交通信息調(diào)節(jié)的速度差項(xiàng)在時(shí)刻t+Δt應(yīng)該為負(fù)以得到更小的加速度或更大的減速度，同樣在時(shí)刻t的車頭間距越大，取值也應(yīng)該越大。
本發(fā)明方法使得當(dāng)滿足模擬交通擁堵產(chǎn)生和傳播條件時(shí)，可以減緩和防止交通擁堵的出現(xiàn)，并且易于理解和處理。


圖1.運(yùn)用本發(fā)明中的減緩交通擁堵方法得到的車輛在t＝10000s～10150s時(shí)的所有車輛車間距的時(shí)空演化圖(k＝2，λ＝1)，(a)n＝0，(b)n＝1，(c)n＝2，(d)n＝3。
圖2.運(yùn)用本發(fā)明減緩交通擁堵方法得到的車輛在t＝10000s時(shí)的所有車輛車間距(k＝2，λ＝1)，(a)n＝0，(b)n＝1，(c)n＝2，(d)n＝3。
圖3.本發(fā)明中實(shí)施例2中車輛隊(duì)列駕駛運(yùn)動(dòng)圖示具體實(shí)施方式
為了更好地理解本發(fā)明提出的方法，選取一種典型的交通狀況來(lái)進(jìn)行模擬，結(jié)合附圖1、2、3與實(shí)施例作進(jìn)一步詳細(xì)的敘述。
(1)交通情形設(shè)定在一條長(zhǎng)度為400米的環(huán)形道路上選取100輛正勻速行駛的車輛隊(duì)列，車間距均為h0＝4m；設(shè)定零時(shí)刻(初始時(shí)刻)時(shí)在車輛隊(duì)列隊(duì)列中其中引導(dǎo)車輛出現(xiàn)了小的擾動(dòng)，車輛總數(shù)為N＝100，引導(dǎo)車編號(hào)為1，按行駛方向依次為車輛編號(hào)。
(2)選取參數(shù)值本發(fā)明采用一個(gè)單調(diào)上升的最優(yōu)速度函數(shù)如下V(Δxj(t))＝tanh(Δxj(t)-hc)+tanh(hc)其中hc為車輛的安全間距，本發(fā)明設(shè)定為4m，設(shè)定的K＝2，λ＝1。
(3)獲取所有車輛的初始狀態(tài)根據(jù)步驟(1)和(2)，令Δxj(0)＝Δxj(1)＝4.0m，(j≠50，51)Δxj(0)＝Δxj(1)＝4.0-0.1，(j＝50)Δxj(0)＝Δxj(1)＝4.0+0.1，(j＝51)(4)首先，選取本發(fā)明中基于智能交通信息的減緩交通擁堵的方法來(lái)確定所有車輛的駕駛方式。圖1(a)和圖2(a)為不考慮前面任何車輛速度差信息的情況下各車輛在10000秒后各車輛車間距演化圖，從圖中可知，當(dāng)車輛經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng)時(shí)間后，因車輛密度落在不穩(wěn)定區(qū)域而形成了重度的走走停停交通。圖1(b)和圖2(b)是在考慮前面一輛車的速度差信息后各車輛車間距演化圖，在這里可以發(fā)現(xiàn)走走停停交通依然出現(xiàn)，但是程度得到了緩解。圖1(c)和圖1(d)為分別考慮前面2輛車和三輛車在相同條件下車輛運(yùn)行的演化圖，圖2(c)和圖2(d)是所有車輛在10000秒時(shí)刻車輛的車間距，從這里可以清晰地看出隨著更多車輛的速度差信息的引入，交通擁堵得到了有效的緩解和節(jié)制，特別是當(dāng)考慮前面3輛車的情況下交通擁堵現(xiàn)象已經(jīng)消失。
權(quán)利要求
1.一種利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法，其特征在于，包括如下步驟(1)交通情形設(shè)定；(2)選取參數(shù)值；(3)獲取所有車輛的初始狀態(tài)，車輛n在時(shí)刻t的狀態(tài)由其所在位置xn(t)、速度vn(t)以及加速度an(t)共同定義，n＝1，…，N，N為所有車輛的總數(shù)，其中t≥0，在這一步驟中t＝0，即確定xn(t)、vn(t)和an(t)，n＝1，…，N；(4)考察t＞0時(shí)車輛隊(duì)列的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，假定干擾車按照預(yù)先指定的方案運(yùn)動(dòng)，各車輛能夠接收到別的車輛的交通信息，而車輛隊(duì)列中的車輛按照基于智能交通信息調(diào)節(jié)的方法進(jìn)行跟馳運(yùn)行，考察t＞0時(shí)所有車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛的速度與位置xn(t)、vn(t)和an(t)，n＝1，…，N；所述的基于智能交通信息調(diào)節(jié)的控制方法，其運(yùn)動(dòng)方程dvJ(t)dt=k[V(ΔxJ(t))-dxJ(t)dt]+λΣl=0nαlΔvJ+l(t)]]>αl=(15)(l+1)]]>其中n＝1，…，N；V(x)為優(yōu)化速度函數(shù)；λ為前面各車輛的速度差總和項(xiàng)的調(diào)節(jié)系數(shù)，k為敏感系數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法，其特征是，所述的步驟(1)，是指通過(guò)運(yùn)動(dòng)可控的干擾車來(lái)設(shè)定需要模擬的交通情形設(shè)定。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法，其特征是，所述的步驟(2)，根據(jù)設(shè)定的交通情形選取描述基于智能交通信息的車輛駕駛方式的運(yùn)動(dòng)方程中未知參數(shù)的取值，包括參數(shù)速度駕駛員反應(yīng)時(shí)間的倒數(shù)k、調(diào)節(jié)系數(shù)λ，和經(jīng)過(guò)標(biāo)定的最優(yōu)速度函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法，其特征是，所述的所有車輛的速度與位置，其計(jì)算公式速度vn(t+Δt)＝vn(t)+an(t)×Δt，n＝1，…，N；位置xn(t+Δt)=xn(t)+vn(t)×Δt+12×an(t)×(Δt)2]]>，n＝1，…，N。
全文摘要
一種用于智能交通技術(shù)領(lǐng)域的利用智能交通信息的減緩交通擁堵方法。步驟如下(1)交通情形設(shè)定；(2)選取參數(shù)值；(3)獲取所有車輛的初始狀態(tài)，車輛n在時(shí)刻t的狀態(tài)由其所在位置x
文檔編號(hào)G08G1/123GK1971655SQ20061011925
公開(kāi)日2007年5月30日 申請(qǐng)日期2006年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月7日
發(fā)明者李志鵬, 劉允才 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)