基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，是一种在城市道路条件下，路口信号灯为红灯时，考虑异质车辆队列特性，采用车辆运动学模型计算待行车辆队列静态长度、动态长度、通行时间、通行速度的估计方法；涉及到的待行队列估计方法主要包含基于地磁线圈的待行队列车辆数量统计方法、基于高斯分布的车辆参数随机计算方法以及基于运动学模型的队列运动轨迹计算方法，该估计方法利用现有成熟的技术条件，在智能网联汽车技术尚未大规模普及的情况下，实现城市道路路口待行队列运动轨迹的准确估计，为车辆经济性驾驶、绿色通行、路口高效通行等技术提供准确可靠的计算依据。

A waiting queue estimation method based on vehicle kinematic model

【技术实现步骤摘要】
基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法
本专利技术涉及一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，属于智慧交通领域。
技术介绍
随着汽车电子、网络通信、智能控制等领域发展，车辆与交通有机的融合为一个整体，有利于构建智慧的交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展，对提高交通效率、节省资源、减少污染、降低事故发生率、改善交通管理具有重要意义。其中，路口待行队列影响后续车辆运动速度变化，而运动速度是车辆安全、节能、高效控制的关键；在现有智能网联汽车技术(智能网联汽车指车辆与万物的信息交互与共享，例如车车通信V2V、车路通信V2I、车人通信V2P、车网通信V2N等)普及程度较低的情况下，利用现有手段合理地估计待行队列长度，并将队列估计信息广播至路口所有车辆，对于车辆经济性驾驶、绿色通行、路口高效通行等先进控制技术的应用有着重要的意义，有效地提高交通安全性、车辆节能水平、交通通行效率。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，在充分考虑实际情况和现有技术水平的前提下，对待行车辆队列的静态长度、动态长度、通行速度以及通行时间进行准确估计。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，在被控区域，路口存在待行车辆队列，首先利用地磁感应线圈获取驶入被控区域的车辆数目，然后利用高斯分布函数，在设定参数范围内，计算每辆车的车身长度、静止头距、加速或者减速延时常数以及启动延时信息，再计算车辆性能延时的加速度或者减速度，将所有信息导入车辆运动学模型，输出待行车辆队列静态长度、动态长度、通行时间以及通行速度；其中，被控区域为距离路口停止线自定义范围内的区域，在被控区域的始端安装地磁感应线圈；路口待行车辆队列定义为信号灯为红灯时，在路口停止线处等待通行的汽车组成的队列；地磁感应线圈包括第一地磁感应线圈和第二地磁感应线圈，其中第一地磁感应线圈铺设于远离路口停止线且位于被控区域边缘，第二地磁感应线圈铺设于路口停止线；作为本专利技术的进一步优选，具体包括以下步骤：初始设定，设定被控区域范围为D，初始化待行汽车数量N＝0，初始化第一地磁感应线圈计数N1，初始化第二地磁感应线圈计数N2＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元；第一步：待行车辆队列计数，将被控区域D内采集到的第一地磁感应线圈计数信息、第二地磁感应线圈计数信息通过信号线传输至信号灯控制器处；第二步：待行车辆队列参数随机化，依据城市道路实际情况，利用高斯分布模型，在车长最大值和最小值范围内随机产生每辆车长度，在静止头距最大值和最小值范围内随机产生每辆车静止头距，在启动延时最大值和最小值范围内随机产生每辆车启动延时，在加速或者减速延时常数最大值和最小值范围内随机产生每辆车的加速或者减速延时常数；第三步：车辆性能延时的加速度或者减速度计算，采用一阶惯性环节模型结合第二步生成的随机参数，进行车辆延时特性描述，并计算待行车辆队列中每辆车的加速度或者减速度；第四步：待行车辆队列静止长度计算，假定车辆质心位置位于车身正中间，并采用质心位置标记车辆位置，依据第二步生成的随机车身长度和静止头距，计算每辆车静止时的位置及距离路口停止线的长度，尾车距离停止线的长度即待行车辆队列长度；第五步：待行车辆队列估计，基于第三步计算的加速度或者减速度、第四步计算的车辆位置、待行车辆队列长度，采用运动学模型，计算待行车辆队列动态长度、通行速度、通行时间，规定尾车通过路口停止线的时间即为待行车辆队列通行时间，尾车运动距离即可以表示待行车辆队列长度动态变化；结束，当信号灯由红灯转为绿灯，待行车辆队列内尾车驶过路口停止线时，完成对待行车辆队列的估计；作为本专利技术的进一步优选，第二步中利用高斯分布模型进行计算的具体步骤为：定义车身最大长度为Lmax，车身最小长度为Lmin，车辆最大静止头距为Hmax，车辆最小静止头距为Hmin，车辆最大启动延时为Zmax，车辆最小启动延时为Zmin，车辆最大加速或者减速延时常数为τmax，车辆最小加速或者减速延时常数为τmin，路口待行车辆数目为N，第j辆车的长度为Lj，第j辆车的头距为Hj，第j辆车的启动延时为Zj，第j辆车的加速或者减速延时常数为τj，单位矩阵生成函数为ones()，克罗内克积为σ和μ为为高斯函数参数，j为控制区域内车辆标记，头车为1，尾车为N，则基于高斯分布的车辆参数为：作为本专利技术的进一步优选，第三步中采用一阶惯性环节模型进行计算的具体步骤为：定义aj为第j辆车加速度或者减速度，amax为车辆最大加速度，amin为车辆最大减速度，||为逻辑或关系符号，t为当前时刻，s为一阶惯性环节标志，则采用一阶惯性环节的车辆加速度或者减速度为：作为本专利技术的进一步优选，第四步中对待行车辆队列静止长度计算的具体步骤为：定义Sj为第j辆车距离路口停止线初始位置，Dqj为到第j辆车的待行车辆队列初始长度，Dq为待行车辆队列初始总长度，则第j辆车距离路口停止线初始位置Sj为：则以第j辆车为尾车，待行车辆队列初始长度Dqj为：Dqj＝Sj+0.5Lv待行车辆队列初始静止长度Dq由尾车位置车长度决定：Dq＝DqN+0.5LN；作为本专利技术的进一步优选，第五步中对待行车辆队列估计的具体步骤为，建立以时间离散化的问题，定义离散时间间隔为Δt，信号灯从当前状态转为下一状态的时间为ts，信号固定配时为tin，信号灯由红灯转为绿灯时间为tgr，信号灯保持红灯时间为tre，信号灯状态为P(P＝0表示红灯，P＝1表示绿灯)，vmax为道路限制的最高车速，采用离散化计算方法，则在第k步第j辆车运动速度vj为：依据信号灯时间定义可得tre＝tgr＝ts，则在第k步第j辆车行驶长度dqj为：待行车辆队列是否通过路口依据尾车是否通过决定，则整个待行车辆队列运动长度由尾车决定dq(k)＝dqN(k)，由此可以计算待行车辆队列通行时间tq为：作为本专利技术的进一步优选，第一地磁感应线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时汽车数量计数加1，第二地磁感应线圈检测到汽车前轮和后轮同时通过时汽车数量计数加1，两者之差即为被控区域内待行车辆数量，N＝N1-N2；第一地磁感应线圈检测到只有汽车前轮经过时N1计数保持并设定待行车辆队列静止长度为控制区域长度D，第二地磁感应线圈2检测到只有汽车前轮经过时N2计数保持；信号灯控制器集成了待行车辆队列估计功能，与第一地磁感应线圈、第二地磁感应线圈通过信号线连接。通过以上技术方案，相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术考虑到智能网联汽车通信技术尚未普及的现状，难以准确获取交通中全部信息，针对较为典型的城市交通场景，准确估计待行车辆队列静止长度、动态长度、通行时间、通行速度，有利于车辆经济性驾驶、绿色通行、路口高效通行等技术的应用；...

【技术保护点】
1.一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，在被控区域，路口存在待行车辆队列，其特征在于：首先利用地磁感应线圈获取驶入被控区域的车辆数目，然后利用高斯分布函数，在设定参数范围内，计算每辆车的车身长度、静止头距、加速或者减速延时常数以及启动延时信息，再计算车辆性能延时的加速度或者减速度，将所有信息导入车辆运动学模型，输出待行车辆队列静态长度、动态长度、通行时间以及通行速度；/n其中，被控区域为距离路口停止线自定义范围内的区域，在被控区域的始端和路口停止线位置安装地磁感应线圈；/n路口待行车辆队列定义为信号灯为红灯时，在路口停止线处等待通行的汽车组成的队列；地磁感应线圈包括第一地磁感应线圈和第二地磁感应线圈，其中第一地磁感应线圈铺设于远离路口停止线且位于被控区域边缘，第二地磁感应线圈铺设于路口停止线。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，在被控区域，路口存在待行车辆队列，其特征在于：首先利用地磁感应线圈获取驶入被控区域的车辆数目，然后利用高斯分布函数，在设定参数范围内，计算每辆车的车身长度、静止头距、加速或者减速延时常数以及启动延时信息，再计算车辆性能延时的加速度或者减速度，将所有信息导入车辆运动学模型，输出待行车辆队列静态长度、动态长度、通行时间以及通行速度；
其中，被控区域为距离路口停止线自定义范围内的区域，在被控区域的始端和路口停止线位置安装地磁感应线圈；
路口待行车辆队列定义为信号灯为红灯时，在路口停止线处等待通行的汽车组成的队列；地磁感应线圈包括第一地磁感应线圈和第二地磁感应线圈，其中第一地磁感应线圈铺设于远离路口停止线且位于被控区域边缘，第二地磁感应线圈铺设于路口停止线。


2.根据权利要求1所述的基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
初始设定，设定被控区域范围为D，初始化待行汽车数量N＝0，初始化第一地磁感应线圈计数N1，初始化第二地磁感应线圈计数N2＝0，初始化时间t＝0，初始化控制器计算单元；
第一步：待行车辆队列计数，将被控区域D内采集到的第一地磁感应线圈计数信息、第二地磁感应线圈计数信息通过信号线传输至信号灯控制器处；
第二步：待行车辆队列参数随机化，依据城市道路实际情况，利用高斯分布模型，在车长最大值和最小值范围内随机产生每辆车长度，在静止头距最大值和最小值范围内随机产生每辆车静止头距，在启动延时最大值和最小值范围内随机产生每辆车启动延时，在加速或者减速延时常数最大值和最小值范围内随机产生每辆车的加速或者减速延时常数；
第三步：车辆性能延时的加速度或者减速度计算，采用一阶惯性环节模型结合第二步生成的随机参数，进行车辆延时特性描述，并计算待行车辆队列中每辆车的加速度或者减速度；
第四步：待行车辆队列静止长度计算，假定车辆质心位置位于车身正中间，并采用质心位置标记车辆位置，依据第二步生成的随机车身长度和静止头距，计算每辆车静止时的位置及距离路口停止线的长度，尾车距离停止线的长度即待行车辆队列长度；
第五步：待行车辆队列估计，基于第三步计算的加速度或者减速度、第四步计算的车辆位置、待行车辆队列长度，采用运动学模型，计算待行车辆队列动态长度、通行速度、通行时间，规定尾车通过路口停止线的时间即为待行车辆队列通行时间，尾车运动距离即可以表示待行车辆队列长度动态变化；
结束，当信号灯由红灯转为绿灯，待行车辆队列内尾车驶过路口停止线时，完成对待行车辆队列的估计。


3.根据权利要求2所述的基于车辆运动学模型的路口待行队列估计方法，其特征在于：第二步中利用高斯分布模型进行计算的具体步骤为：
定义车身最大长度为Lmax，车身最小长度为Lmin，车辆最大静止头距为Hmax，车辆最小静止头距为Hmin，车辆最大启动延时为Zmax，车辆最小启动延时为Zmin，车...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷国栋，董昊轩，庄伟超，徐利伟，刘赢，王法安，彭湃，陈浩，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32