面向网联自动驾驶电动汽车的基于最优控制的生态匝道合流系统

我们当前的交通系统在安全性、机动性和环境可持续性方面存在诸多问题。创新智能交通系统（ITS）技术，特别是网联自动驾驶车辆（CAVs）的出现，为解决上述问题提供了许多机遇。在本文中，我们提出了一种分层匝道合流系统，该系统不仅为匝道上的 CAVs 汇入主线车流生成微观协同操控，还提供对匝道流入率的可控性，从而实现宏观交通流控制。提出了一种基于集中式最优控制的方法，以平滑合流、提高系统整体机动性并降低网络的总体燃油消耗。开发了有限时域和滚动时域形式的线性二次跟踪器，以在路径规划和序列确定方面求解优化问题，其中应用了微观车辆燃油消耗模型。使用 PTV VISSIM 进行了大量交通仿真运行，以评估所提系统对加利福尼亚州科罗纳 SR-91 E 路段的影响。结果证实，在受控流入率下，与传统匝道计量和无任何控制方法的匝道相比，所提系统可避免潜在交通拥堵，将机动性（如 VMT/VHT）提高至 147%，并节省 47% 的燃油。