摘要：为提高超高速公路行驶安全性,使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统.该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成.安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统,阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息,同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度,读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离,利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度,并将控制参数发送给转向电机.研究结果表明,当超高速公路设计车速分别为140,160,180 km/h时,只要保证路钮间的距离分别小于1.33,1.50,1.69 m,就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m.因此,基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶,保证超高速公路的安全性.

摘要：智能网联环境下通过对车辆群体中部分关键的网联与自动驾驶车辆实施反馈控制,能够间接影响人工驾驶车辆的运行,从而在效率、安全等方面实现对整体交通流的优化。基于此提出了一种基于谱聚类的牵制控制(Spectral Clustering Based Pinning Control, SC-PC)策略,旨在优化智能网联环境下车辆群体的微观控制方法与效果,提升交通流整体运行水平。首先,面向智能网联环境下的车辆群体提出了网络模型的构建与牵制控制的定义。其次,综合考虑网络拓扑静态信息与车辆动力学动态信息,提出了一种基于谱聚类算法的关键控制节点识别方法,用于确定牵制控制的实施对象。然后,以安全和效率等多目标为导向设计了针对牵制节点车辆的反馈控制方法。最后,基于真实场景下车辆跟驰行驶的TOD数据集开展数值仿真试验,对比分析不同牵制节点识别方法与不同牵制率下的牵制控制效果,并对所提SC-PC策略的有效性进行了验证。结果表明:相较于其他牵制控制策略,所提出的SC-PC策略能够更加准确地识别出车辆群体中的关键控制节点,在交通振荡、同步性、安全性指标方面分别至少提升5.3%、11.7%和16.0%,所提方法能够在提高交通流抗干扰性的同时,实现效率与安全性的同步优化,可服务于智能网联环境下交通流优化控制问题中资源投入与控制效果的权衡。