基于车辆群体的交通控制方法：应用于混合交通环境中的孤立信号化交叉口

《IEEE Transactions on Vehicular Technology》：A Vehicle-Group-Based Traffic Control Approach at Isolated Signalized Intersections in Mixed Traffic Environments

两阶段优化框架提升混合交通中CAV与HDV协同控制效率，动态规划算法解决信号时序优化难题，车辆组协同轨迹降低延误和燃油消耗，异步滚动控制应对HDV随机行为。

　　

摘要：

在过去的几十年里，交通信号灯在城市交叉口控制中发挥了关键作用。随着联网车辆（CAVs）和自动驾驶车辆（CAVs）的出现，通过精确规划CAVs的行驶轨迹，可以进一步改善交叉口的交通控制。在本文中，我们提出了一种基于车辆组的交通控制方法，以优化混合交通环境中的信号灯时序和车辆行驶轨迹，这些交通环境同时包含CAVs和人类驾驶的车辆（HDVs）。该方法在继承集中式交通控制方式的基础上，融入了分散式车辆控制方法的优点。我们提出了一个两阶段优化框架：第一阶段考虑控制区域内的所有车辆来优化信号灯时序，并设计了一种采用贪婪分配策略的动态规划算法；第二阶段将车辆组织成车辆组，由CAVs引导HDVs行驶，然后在组层面优化CAVs的行驶轨迹。这种车辆组的概念不需要严格的领导者-跟随者关系或指定的巡航状态，从而提高了交叉口控制的灵活性。为了考虑HDV行为的随机性，我们设计了一个同时适用于交通信号灯和车辆的实现框架，该框架采用了异步滚动时域控制方案和多种执行模式。我们进行了全面的对比实验，将提出的方法与八种不同的基准方法进行了对比，实验场景涵盖了不同的交通需求、CAVs的市场渗透率（MPRs）以及各种随机性水平。实验结果不仅表明，与现有基准方法相比，提出的方法在减少车辆延误和降低燃油消耗方面表现更优，而且还证明了该方法能够实现车辆间的协调，从而在性能上优于分散式车辆控制...

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引言

随着通信和传感技术的进步，未来预计将看到联网车辆（CAVs）的广泛采用。在完全实现CAVs的时代到来之前，混合交通环境（包含CAVs和人类驾驶的车辆HDVs）将持续存在。凭借先进的传感器和复杂的控制算法，CAVs有望在多个方面改善交通状况，包括降低燃油消耗[1]、提高乘客舒适度[2]以及增加交通容量[3]。在城市地区，由于不同行驶方向的车辆之间存在复杂的冲突，交叉口成为主要的瓶颈[4]。因此，研究人员投入了大量精力研究存在CAVs时的交叉口交通控制方法[5]。