本發(fā)明屬于信息物理系統(tǒng)控制領域，具體涉及一種面向高速公路大流量通行效率優(yōu)化的cps控制策略。

背景技術：

1、由于道路容量有限，突發(fā)大流量容易造成交通擁堵，特別是封閉運行的高速公路，擁堵難以消散，不僅給出行帶來不便，也造成經(jīng)濟損失與環(huán)境污染。此外，賽博資源(計算和通信資源)是有限的，因此，如何在賽博資源約束下優(yōu)化高速公路大流量通行效率成為值得關注的問題。

2、現(xiàn)有研究的調控途徑有可變限速控制(variable?speed?limit,vsl)、匝道控制(ramp?metering，rm)等，多采用三種模型預測控制(model?predictive?control,mpc)求解最優(yōu)控制信號：集中式mpc、局部mpc以及固定結構的分布式mpc，三者各有優(yōu)點，但是均難以在賽博資源有限約束下同時保證控制效果和實時性要求。其中，集中式mpc控制效果較好，但在計算資源有限約束下，難以滿足實時性需求；局部mpc可減少計算開銷，然而由于路段間缺乏信息共享，對高速公路整體交通通行效率的控制效果較差；固定結構的分布式mpc能夠保障實時性，但隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車(intelligent?connectedvehicles,icv)和交通流量的增加，賽博資源需求逐漸增大，該方法已難以適應賽博資源約束下的高速公路交通調控需求。此外，高速公路系統(tǒng)呈現(xiàn)出日益復雜的分布式和網(wǎng)絡化特征，不僅涉及道路及車輛間的物理關系，還存在icv和路側設備等節(jié)點及其之間的信息處理和交互等賽博關系，構成了復雜的信息物理系統(tǒng)(cyber?physical?system,cps)。因此，有必要基于cps視角，進一步探索賽博資源有限約束條件下的高速公路分布式協(xié)同控制問題。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種面向高速公路大流量通行效率優(yōu)化的cps控制策略，本發(fā)明旨在解決高速公路各路段有限計算及通信資源約束下交通大流量導致的通行效率低下問題。

2、本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：

3、一種基于icv的三層信息物理系統(tǒng)架構，包括三個層級：系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級和車輛級。其中，系統(tǒng)級根據(jù)高速公路各路段交通密度，通過動態(tài)調節(jié)網(wǎng)絡連接對路段進行分群，形成路段集群，即子系統(tǒng)；在子系統(tǒng)級，各子系統(tǒng)根據(jù)內部共享的交通信息，基于交通流量態(tài)勢觸發(fā)所轄路段對其主路車輛的優(yōu)化速度建議以及對匝道的控制信號；車輛級則基于建議速度，實現(xiàn)對主道上的icv的車速引導，同時控制匝道上的icv按匝道流量控制信號行駛。

4、基于上述系統(tǒng)架構，本發(fā)明提供了一種面向高速公路大流量通行效率優(yōu)化的cps控制策略，包括系統(tǒng)級動態(tài)分群策略、子系統(tǒng)級協(xié)同控制策略與車輛級車速引導策略，該策略的實施步驟如下：

5、s1.以路段集群結構所需通信開銷、計算開銷及集群相關程度為優(yōu)化目標，確定系統(tǒng)級目標函數(shù)；

6、s2.采用最優(yōu)集群劃分算法求解高速公路在當前交通狀態(tài)下的最優(yōu)路段集群結構；

7、s3.基于步驟s2得到的優(yōu)路段集群結構，以子系統(tǒng)內車輛總行駛時間、總行駛距離、入口匝道排隊長度、路段內限速值突變情況和匝道放行率突變情況作為優(yōu)化目標，建立五個子系統(tǒng)級目標函數(shù)，進一步以路段限速值上下界和匝道放行率上下界作為約束，建立多目標優(yōu)化問題；

8、s4.采用子系統(tǒng)級多目標優(yōu)化算法，求解步驟s3建立的多目標優(yōu)化問題，得到最優(yōu)控制決策，即各路段主道的車速建議以及匝道控制信號；

9、所述子系統(tǒng)級多目標優(yōu)化算法采用非支配排序進化算法對步驟s3建立的多目標優(yōu)化問題進行求解，得到多目標函數(shù)下的pareto最優(yōu)解集，然后，基于逼近理想解排序法，在pareto最優(yōu)解集中選擇一個最優(yōu)控制決策；

10、s5.設計路段的擁堵程度指標，并以擁堵程度指標計算子系統(tǒng)內各路段的擁堵程度，之后各路段根據(jù)自身交通狀態(tài)，與所屬子系統(tǒng)內相鄰路段的擁堵程度，判斷是否啟動主動控制措施、是否更新控制決策；

11、s6.基于所屬路段的建議速度以及本車與前車間距，計算本車期望速度；

12、s7.路段主道icv按期望速度行駛，同時匝道icv按匝道控制信號行駛。

13、進一步，所述步驟s1包括以下子步驟：

14、s1.1計算kt時刻系統(tǒng)的通信開銷ec(k)；

15、

16、式中，ci(k)為第i個子系統(tǒng)；c(k)為子系統(tǒng)集合；m表示ci(k)中的第m個路段；cm為集群內路段m發(fā)送信息的數(shù)據(jù)量；eelec為發(fā)送或接收每比特數(shù)據(jù)產生的能耗；εamp為將每比特數(shù)據(jù)發(fā)送單位平方米產生的能耗；dm,m′為路段m和m′間的距離；υ為通信環(huán)境下的傳播衰減指數(shù)；常數(shù)b為兩個路段間通信占用帶寬；|ci(k)|為集群內路段數(shù)；

17、s1.2計算kt時刻系統(tǒng)的計算開銷tcal；

18、

19、式中，tevo為優(yōu)化算法的進化操作時間；t1、t2為待擬合常數(shù)；m表示總路段數(shù)；

20、s1.3計算kt時刻系統(tǒng)的集群相關程度rd(k)；

21、

22、

23、式中，ρm,i(k)為kt時刻路段m第i個區(qū)間的密度；為路段m的臨界密度；

24、s1.4根據(jù)步驟s1.1～s1.3，確定系統(tǒng)級目標函數(shù)為：

25、

26、式中，κc、κt分別表示通信開銷和計算開銷權重；kt＝kt/tt，tt表示系統(tǒng)級控制周期；kt表示第k個路段信息采樣周期的結束時刻，k表示常數(shù)，t表示路段信息采樣周期。

27、進一步，所述步驟s2中的最優(yōu)集群劃分算法是基于動態(tài)規(guī)劃設計的，包含主算法和子算法；

28、主算法用于根據(jù)高速公路多路段區(qū)域內各路段的擁堵程度初步分割可能組成路段集群的子區(qū)域，以及調用子算法；

29、子算法用于計算子區(qū)域內最優(yōu)協(xié)同路段集群劃分決策。

30、進一步，所述步驟s3包括以下子步驟：

31、s3.1建立五個子系統(tǒng)級目標函數(shù)；

32、i.建立以子系統(tǒng)內車輛總行駛時間jtts(kc)為優(yōu)化目標的目標函數(shù)；

33、

34、式中，um為路段m∈cj的一個控制決策，包括主道控制區(qū)域的限速值vslm,i及入口匝道控制區(qū)域的匝道放行率rm,i；np為預測時域步數(shù)；z＝tc/t，kc＝k/z，tc為子系統(tǒng)級控制周期；wm′,i(zkc+p)表示路段m′的第i分段在zkc+p時刻對應入口匝道的排隊長度；p為整數(shù)且p∈{zkc,zkc+1,···,z(kc+np)}；表示路段m′的所有分段集合；lm′,i表示路段m′的第i分段的長度；λm′,i表示路段m′的第i分段的車道數(shù)；ρm′,i(zkc+p)表示路段m′的第i分段在zkc+p時刻的密度；

35、ii.建立以總行駛距離jttd(kc)為優(yōu)化目標的目標函數(shù)；

36、

37、式中，vm′,i(zkc+p)表示路段m′的第i分段在zkc+p時刻分段內車輛的平均速度；

38、iii.以入口匝道排隊長度為優(yōu)化目標的目標函數(shù)；

39、

40、

41、式中，jw為預測時域步數(shù)np內對子系統(tǒng)cj中入口匝道排隊長度懲罰；wm',i(k)為kt時刻對應入口匝道的排隊長度；為對應入口匝道最大排隊車輛數(shù)；

42、iv.以路段內限速值突變情況為優(yōu)化目標的目標函數(shù)；

43、

44、式中，jδvsl為控制時域步數(shù)nc內對路段m內限速值的突變懲罰；vslm,i表示路段m第i區(qū)間的限速值；c為整數(shù)且c∈{0,1,···,nc-1)}；

45、v.以路段內匝道放行率突變情況為優(yōu)化目標的目標函數(shù)；

46、

47、式中，jδr為控制時域步數(shù)nc內對路段m內匝道放行率的突變懲罰；rm,i表示路段m第i區(qū)間的匝道放行率；

48、s3.2基于步驟s3.1建立的五個子系統(tǒng)級目標函數(shù)，以限速值上下界、匝道放行率上下界作為約束，建立如下所示的多目標優(yōu)化模型：

49、

50、式中，vslmin和vslmax分別為限速值上界和下界；rmin和rmax分別為匝道放行率上界和下界。

51、進一步，所述步驟s5包括以下子步驟：

52、s5.1計算路段的擁堵程度；

53、

54、式中，mcm表示路段m的擁堵程度指標；為路段m第i個區(qū)間的臨界密度；

55、s5.2定義分別為控制觸發(fā)時刻序列、控制決策更新時刻序列，計算表達式如下：

56、

57、

58、式中，θc、σu和θu均為超參數(shù)。

59、進一步，所述步驟s6中，期望速度的計算表達式為：

60、

61、

62、式中，為當前路段中車道l上本車與前車的車間距；為建議速度；表示當前路段中車道l上icv均勻分布時的車輛間距；lveh為icv的平均車長。

63、有益效果：

64、1、本發(fā)明所提策略能夠根據(jù)各路段交通狀態(tài)，動態(tài)調節(jié)路側設備間網(wǎng)絡連接關系，實現(xiàn)有針對性的信息共享與協(xié)同控制，避免不必要的通信資源開銷以及對交通效率提升無效的計算資源開銷，實現(xiàn)賽博資源有限約束下高速公路的分布式協(xié)同控制。

65、2、依據(jù)車輛級車速引導策略，icv能夠根據(jù)建議車速結合周邊交通狀態(tài)實現(xiàn)單車速度控制，可保證路段內車輛的均勻分布，以避免icv在交通流中的隨機和非均勻分布給高速公路交通通行效率帶來的負面影響。

66、本發(fā)明的其他優(yōu)點、目標和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進行闡述，并且在某種程度上，基于對下文的考察研究，對本領域技術人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實踐中得到教導。本發(fā)明的目標和其他優(yōu)點可以通過下面的說明書來實現(xiàn)和獲得。