拥堵混合自动驾驶网络中的联合路由与定价控制
系统与控制
2021-08-10 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
互联自动驾驶车辆（CAV）的路由可控性已被证明能减轻自私路由对网络效率的不利影响。然而，假设CAV车主会为了系统利益而轻易接受中央机构外部控制的设想并不现实。本文提出一种联合路由与定价控制方案，旨在通过节省通行费来激励CAV寻求集中控制的系统最优（SO）路由，而寻求用户均衡（UE）的有人驾驶车辆（HV）则需缴纳拥堵费。该问题被表述为一个双层优化程序：上层利用网络基本图（NFD）优化动态费率，下层是一个考虑不同SO寻求CAV组合的基于混合均衡仿真的动态交通分配模型（SBDTA）。我们采用基于反馈的控制器来求解最优的空间差异化基于距离的拥堵费，SO寻求CAV可豁免该费用，而UE寻求HV进入市中心则需缴费。为捕捉混合自动驾驶交通中CAV独特的微观行为，我们还在SBDTA模型中实现了自适应路段基本图（FD）。所提出的联合控制方案鼓励CAV车主寻求SO路由，从而减少系统总行程时间，并阻止UE寻求HV拥堵市中心。我们在澳大利亚墨尔本的小型网络和大型网络上验证了该方案的性能。
引用
@article{arxiv.2009.10907,
title = {Joint routing and pricing control in congested mixed autonomy networks},
author = {Mohammadhadi Mansourianfar and Ziyuan Gu and S. Travis Waller and Meead Saberi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10907},
year = {2021}
}