【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通系统，涉及一种硬路肩行驶与可变限速协同控制方法及系统，具体涉及一种混合交通流环境下硬路肩行驶与可变限速协同控制方法及系统。
技术介绍
1、高速公路常常由于合流、突发事件等因素产生交通瓶颈区域，经常在节假日、通勤高峰期等特殊时段承担极大运输压力，瓶颈区域效率与安全问题的出现制约着整个高速公路的运输能力，目前硬路肩形式与可变限速是热门的主动交通管理措施。
2、硬路肩行驶(hard shoulder running, hsr)策略是一种解决高速公路瓶颈路段交通拥挤的主动管理措施，根据条件开放高速公路硬路肩车道，允许行车道车辆借道行驶。但现阶段，硬路肩行驶大多基于非智能网联环境，即允许人工车辆借道硬路肩行驶，但硬路肩车道宽度往往小于行车道，且高速公路车辆速度高，人工车辆在硬路肩车道上的横向控制难度大，硬路肩行驶的安全性难以得到保障，且硬路肩行驶策略的实时控制问题难以得到解决。在未来混合交通流环境下，只允许网联自动驾驶车辆(connected and automatedvehicles, cav)借道硬路肩有助于解决上述问题。这是由于cav行驶稳定性高，能够保障硬路肩行驶安全性，且cav能够接收应急车辆或救援车辆需求信息，保障硬路肩车道的基础需求。
3、与一般行车道类似，如果不对硬路肩车道采取限速措施容易出现安全问题，需要规定硬路肩车道的限速值。目前高速公路限速措施一般为固定限速，这种限速措施不够灵活，不能对交通系统的实时变化做出响应。传统的可变限速(variable speed limit,
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种硬路肩行驶与可变限速协同控制方法及系统，可用于拥堵严重的高速公路入口匝道路段，能够降低路网平均行程时间与二氧化碳排放量，为我国智慧高速公路高效低碳目标提供了新的方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是采用下述技术方案实现的。
3、第一方面，本专利技术提出了一种硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，包括以下步骤：
4、采集交通数据，所述交通数据包括交通信息和限速值；所述交通信息包括入口匝道路段交通量、控制路段与瓶颈路段的占有率、瓶颈路段所有车辆的平均速度、二氧化碳排放量以及网联自动驾驶汽车的位置、速度以及加速度；所述限速值包括控制路段限速值；
5、根据网联自动驾驶汽车的借硬路肩车道行驶动机、借道安全条件、应急或救援车辆需求，判断网联自动驾驶汽车能否借硬路肩车道行驶；
6、将采集到的交通数据输入预先构建的ddpg算法中，以确定ddpg算法的状态、动作空间以及奖励函数，输出最优限速值；构建经验回放池，将采集到的交通信息、限速值存入经验回放池，后续训练利用优先经验回放方法进行采样；
7、将能够借硬路肩车道行驶的结果与ddpg算法结合，得到所述硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，通过ddpg算法生成控制路段每条车道的最优限速值，网联自动驾驶汽车根据最优限速值调整车速，人工驾驶汽车驾驶员同样根据最优限速值调整车速。
8、结合第一方面，进一步地，路侧单元将最优限速值传递给可变情报板显示，人工驾驶汽车驾驶员根据可变情报板显示的最优限速值调整车速。
9、结合第一方面，进一步地，采集交通数据的具体方法为：
10、在控制路段、瓶颈路段、入口匝道分别设置若干检测器，检测器用于获得入口匝道路段交通量、控制路段与瓶颈路段的占有率、瓶颈路段所有车辆的平均速度、二氧化碳排放量以及网联自动驾驶汽车的位置、速度以及加速度；其中，入口匝道路段交通量、控制路段与瓶颈路段的占有率、网联自动驾驶汽车的位置、速度以及加速度通过检测器采集直接得到；瓶颈路段所有车辆的平均速度通过采集瓶颈路段所有车辆的速度后计算得到；二氧化碳排放量通过检测器采集的数据再通过仿真软件直接计算得到；
11、在路侧布设路侧单元，网联自动驾驶汽车能够与路侧单元进行信息交互；所述路侧单元用于收集网联自动驾驶汽车的位置、速度以及加速度，并向网联自动驾驶汽发送控制路段限速值；网联自动驾驶汽车能通过路侧单元获取其他网联自动驾驶汽车的位置、速度以及加速度；
12、所述检测器和路侧单元将收集到的交通信息发送至交通控制中心，交通控制中心对接收到的交通信息进行计算，得到控制路段的最优限速值。
13、结合第一方面，进一步地，判断网联自动驾驶汽车是否有借硬路肩车道行驶动机的具体方法为：
14、有借硬路肩行驶动机指网联自动驾驶汽车在当前行车道无法以预期速度行驶，且硬路肩车道条件能够满足当前网联自动驾驶汽车以期望速度行驶；有借硬路肩行驶动机的具体判断方法为：
15、；
16、；
17、其中：为网联自动驾驶汽车与前车的车头间距，为网联自动驾驶汽车的长度，指网联自动驾驶汽车的速度，指网联自动驾驶汽车的加速度，指网联自动驾驶汽车的最大速度，为网联自动驾驶汽车与硬路肩车道前车的车头间距。
18、结合第一方面，进一步地，有借硬路肩行驶动机的车辆是否满足借道安全条件的具体判断方法为：
19、换道行为不会干扰硬路肩车道后车的正常行驶，且换道行为满足安全间隙要求；满足借道安全条件的具体判断方法为：
20、；
21、；
22、其中：为当前网联自动驾驶汽车与硬路肩车道后车车头间距，是硬路肩车道后车速度，指硬路肩车道前后车安全间隙；为安全车头时距，指硬路肩车道后车加速度，为网联自动驾驶汽车车辆的最大制动减速度。
23、若交通控制中心收到应急或救援车辆需要进入硬路肩车道的需求，通过路侧单元与网联自动驾驶汽车的通信，此时行车道的网联自动驾驶汽车不能借硬路肩车道，硬路肩车道上的非应急网联自动驾驶汽车尽快驶离硬路肩车道。若无应急或救援车辆进入硬路肩车道需求，同时满足借道动机与借道安全条件的网联自动驾驶汽车能够借硬路肩车道行驶。
24、结合第一方面，进一步地，确定ddpg算法的状态、动作空间以及奖励函数的具体方法为：
25、构建ddpg算法的价值网络与策略网络，所述策略网络的输入层基于状态，输出层基于动作，策略网络参数为；所述价值网络的输入层基于状态和动作，价值网络参数为；策略网络的输入层基于的状态和价值网络的输入层基于的状态皆为控制路段与瓶颈路段的占有率，策略网络的输出层基于的动作为限速值，动作空间为行车道与硬路肩车道的车道数总和；
26、利用检测器采集控制路段与瓶颈路段的占有率，记为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：采集交通数据的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：判断网联自动驾驶汽车是否有借硬路肩车道行驶动机的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：有借硬路肩行驶动机的车辆是否满足借道安全条件的具体判断方法为：
5.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于，确定DDPG算法的状态、动作空间以及奖励函数的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于，将能够借硬路肩车道行驶的结果与DDPG算法结合，得到所述硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，利用采集的交通数据优化DDPG算法的价值网络和策略网络参数，生成最优限速值，具体方法为：
7.一种硬路肩行驶与可变限速协同控制系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其上存
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～6中任一项所述的协同控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：采集交通数据的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：判断网联自动驾驶汽车是否有借硬路肩车道行驶动机的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于：有借硬路肩行驶动机的车辆是否满足借道安全条件的具体判断方法为：
5.根据权利要求1所述的硬路肩行驶与可变限速协同控制方法，其特征在于，确定ddpg算法的状态、动作空间以及奖励函数的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的硬...
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