课题基金 / 基金详情

近信号控制区混合交通的信息物理建模与群体智能控制研究

批准号:
62073049
项目类别:
面上项目
资助金额:
59.0 万元
负责人:
孙棣华
依托单位:
学科分类:
系统建模理论与仿真技术
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
孙棣华

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
自动驾驶和网联汽车的发展,可为车辆协同行驶提供调控新途径,也会带来混合交通异质交通主体间交互关系更为复杂的新问题。掌握近信号控制区异质车辆协同行驶的内在机制,进而形成群体协同控制策略,对优化该区域交通、提升路网运行效率具有重要意义。.事实上,混合交通异质车辆的感知与控制决策机制存在本质差异,车辆协同行驶的信息物理融合特性更加突出。同时,在近信号控制区受车道属性、信号调控等影响,车流体现出一定的群集效应。为此,课题拟从信息物理融合视角解析异质车辆之间的耦合关系,探索构建车流信息物理基元模型,分析研究基元交联特性,进而揭示近信号控制区混合交通的演化规律。在此基础上,探明异质主体信息不对称和智能水平不均衡对集群协同行驶的影响机理,建立基于群体智能的近信号控制区混合交通多尺度协同控制策略。.研究成果将为突破近信号控制区混合交通群体协同控制问题提供探索,也为信息物理建模这一挑战性问题提供借鉴。
英文摘要
The development of automated driving and connected vehicles brings new ways of improving cooperative driving, as well as new problems due to raising interaction complexity among heterogeneous vehicles. Under the mixed traffic condition, it is of great significance to grasp the internal mechanism of the cooperative driving of heterogeneous vehicles, based on which a new kind of cooperative control strategy could be established to optimize the traffic in the vicinity of traffic signals..In fact, there are essential differences in terms of the network communication and decision-making mechanism among heterogeneous vehicles in mixed traffic, and the cyber-physical characteristics of the driving process become more prominent. Meanwhile, the traffic flow in the vicinity of traffic signals shows some flocking effect due to the lane properties, signal control and so on. Therefore, this project intends to analyze the coupling relationship among heterogeneous vehicles from the perspective of cyber-physical fusion, explore the cyber-physical motif modeling and the interconnect relationship of adjacent motifs, then reveal the evolution characteristics of mixed traffic in the vicinity of traffic signals. On the basis above, the impact of information asymmetry and intelligence imbalance of heterogeneous vehicles on cooperation emergence will be explored, and a multi-scale cooperative control strategy for mixed traffic in the vicinity of traffic signals based on swarm intelligence will be proposed..The research results will not only provide an exploration for breaking through the cooperative control problem of mixed traffic in the vicinity of traffic signals, but also provide a reference for the challenging problem of cyber-physical system modeling.
本项目针对近信号区混合交通环境,提出了多维度的信息物理基元建模方法,并发展了一系列控制策略以优化混合交通流的效率。项目的研究内容主要包括以下几个方面:.1. 本项目提出了一种近信号区混合交通的信息物理基元建模方法。针对现有模型未充分考虑车车耦合关系及车辆异质性等问题,项目组利用卷积神经网络提取多维度因素特征,量化周围车辆对本车的影响。针对车辆异质性和换道行为的跳变效应,提出了一种适用于近信号区多车道场景的混合交通基元模型,为混合交通环境下的车辆行为建模提供了新的思路。.2. 本项目深入研究了信息物理基元中本车行为的动态演化及基元间的交联特性。通过基元拓扑分析,研究了混合交通流中不同主体的交互机制,并提出基于信号相位周期划分的分群协同策略,以提高交通流的协调性与效率。结合信号灯周期性变化与车辆换道行为对交通流宏观演化的影响,项目组提出了一种基于信号灯剩余时间、交通流密度等因素的宏观模型,成功模拟了近信号区的交通流动态演化过程。.3. 本项目制定了近信号区混合交通的纵向群体智能协同控制策略。首先,项目组提出了一种有限时间耦合控制策略,确保传统人驾车切入混合车队后能在有限时间内恢复车队稳定性,提升交通流效率与安全性。其次,基于分布式MPC方法,优化了信号灯约束下的车流,并结合纵向与横向控制,通过信息恢复机制应对不确定性因素,确保混合车队在非理想信息条件下的稳定性与高效性。.4. 本项目提出了综合考虑换道行为的混合交通群体智能协同控制策略。为解决车辆在不同尺度之间的协同问题,项目组设计了双闭环控制器优化车辆行驶状态。为平衡个体目标与群体目标之间的冲突,项目组提出了换道间隙决策算法和混合车辆合并序列策略,最大化了车道使用效率并提高了整体交通流畅性。.综上所述,本项目提出的混合交通信息物理基元模型与控制策略,不仅为混合交通环境下的车辆行为建模提供了新的理论方法,也为提高近信号区交通流效率提供了有效的控制手段。
V2X环境下近信号控制区车辆行驶的信息物理融合机制研究
  • 批准号:
    61573075
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    孙棣华
  • 依托单位:
国内基金
海外基金