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智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型
被引量：
9
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作者
罗孝羚
蒋阳升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期94-100,共7页
为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2阶段基于第1阶段的最优时序,优化...
为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2阶段基于第1阶段的最优时序,优化车辆轨迹.根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗.
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关键词
公路运输
智能网联车
高速公路匝道汇合
时序优化
轨迹优化
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职称材料
题名
智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型
被引量：
9
1
作者
罗孝羚
蒋阳升
机构
西南交通
大学
交通运输与物流学院
西南交通
大学
综合交通大数据应用技术国家
工程
实验室
重庆交通
大学
重庆市交通运输
工程
重点实验室
亚利桑那大学土木建筑工程与力学系
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期94-100,共7页
基金
国家自然科学基金(71402149)
重庆市交通运输工程重点实验室开放基金(2018TE04)
西南交通大学博士研究生创新基金(D-CX201826)~~
文摘
为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2阶段基于第1阶段的最优时序,优化车辆轨迹.根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗.
关键词
公路运输
智能网联车
高速公路匝道汇合
时序优化
轨迹优化
Keywords
highway transportation
connected automated vehicles
vehicle merging at ramp
time sequence optimization
trajectory optimization
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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被引量
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1
智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型
罗孝羚
蒋阳升
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
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