交通信号处排队长度估计：配备测距传感器的网联车辆

如今，车辆正成为丰富的数据源，因为它们配备了定位或跟踪技术以及无线通信技术。随着对自动化或自动驾驶技术兴趣的日益增长，车辆还配备了测距传感器（例如激光雷达、立体相机和超声波）以检测周围环境中的其他车辆和物体。可以设想，此类车辆可将其数据共享给交通基础设施要素（例如交通信号控制器），以实现不同的移动性与安全性应用。这些网联车辆的数据随后可用于实时估计系统状态。本文开发了基于配备测距传感器的网联车辆的排队长度估计器。通过扩展先前的公式，开发了无需真实排队长度即可进行排队长度估计的简单即插即用模型。所提方法实现简单，可适用于具有已知相位长度的交通信号循环排队。推导的模型使用微观交通仿真数据进行评估。数值实验表明，在低于20%的市场渗透率下，带测距传感器的排队长度估计（QLE）模型在方差均值比上误差改善达25%，在变异系数上改善5%。