摘要：为明晰无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究的局限性及发展方向,系统梳理了协作式交叉口碰撞预警(CICW)的研究进展。首先,分类梳理了现有交叉口行车冲突检测方法的优势与不足;其次,总结了不同预警级别、机制和模式的适用性;再次,归纳了CICW有效性及安全性评价指标,对比了仿真、实车以及虚实融合测试的技术特征;然后,分析了驾驶人不确定性与通信不可靠对CICW的影响及优化思路;最后,对CICW的发展方向进行了展望。结果表明:行车风险场模型是解决现有CICW冲突检测方法中综合交通风险、冲突严重程度表征问题的可行方案,但仍需进一步研究适当的环境参数、风险指标及阈值的设定;CICW应用场景下的驾驶人驾驶特征的建模、预测和在线识别,以及CICW预警模式的自适应构建是设计可靠有效CICW应用的可行解决思路;实现对CICW的全方面客观评估,有赖于研究搭建综合评价机制及大规模试验平台;车联网通信不可靠严重影响CICW的有效性,需要进一步研究信道拥塞控制机制与基于通信故障/失效预测的CICW容错机制。

摘要：针对无信控交叉口碰撞事故多发的问题,面向网联人工驾驶环境,研究提出了一种基于车车通信的无信控交叉口网联车辆碰撞动态风险检测与预警策略。在构建典型无信控交叉口场景的基础上,设计了一种基于多项式拟合的车辆轨迹模型;融合利用碰撞到达时间和风险暴露时间作为风险检测指标,构建了一种圆形-双圆车辆模型实现车辆碰撞风险检测;综合考虑了驾驶人异质性及其交互行为,提出一种基于博弈论和遗传算法的两级碰撞预警策略;基于SUMO搭建仿真环境对预警策略的有效性及适用性进行测试分析。结果表明,所提策略能够准确识别出所有的碰撞事件并触发预警,预警成功率达到100%;在不同比例驾驶人组成测试工况下,所提预警策略均能显著降低碰撞率和平均碰撞动能。

摘要：为了提升网联交叉口车辆通行效率与燃油经济性,设计了一种网联信控交叉口协同控制应用场景,提出了一种分层解耦式网联交叉口信号-车辆轨迹协同优化控制方法,其中顶层采用“作业调度”和遗传算法以最小化交叉口平均旅行时间延误为优化目标实现信号配时与相序优化;底层结合最优配时结果,采用分段优化方法以最小化平均燃油消耗为优化目标实现车辆轨迹优化。仿真结果表明,本文中提出的协同控制方法在交叉口车流量均衡与不均衡、低密度和高密度工况下,均可以有效提升交叉口通行效率和燃油经济性;提出方法效果随最小绿灯时长的减小、V2X通信范围的增加而更加显著,综合考虑交通公平性和建设成本等因素,提出的网联信控交叉口协同控制系统最小绿灯时长应设置为5 s,有效V2X通信范围设置为800 m。

摘要：在由智能网联汽车(CAV)与网联人工驾驶汽车(CHV)组成的混合交通环境下,以提升网联信控交叉口的行车效率、降低燃油消耗量为目标,设计了网联信控交叉口场景,在完成车辆运动学、跟驰及油耗建模的基础上,提出了一种基于车辆编队的网联车辆协同诱导策略,以平均行驶延误时间和平均燃油消耗量为评价指标,基于SUMO平台完成仿真测试。测试结果表明:在稀疏、欠饱和及过饱和交通流量条件下,随CAV渗透率的提升,通行效率和燃油经济性不断提高;在CAV渗透率低于60%时,CHV驾驶员服从度对协同行车诱导策略性能的影响更为显著。