人机混驾环境下交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

秦雅琴; 刘小云; 刘拥华; 张森; 谢济铭; 赵仕林

doi:CNKI:SUN:CGGL.0.2025-03-001

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (03) : 1 -9. DOI: CNKI:SUN:CGGL.0.2025-03-001

人机混驾环境下交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

秦雅琴, 刘小云, 刘拥华, 张森, 谢济铭, 赵仕林

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摘要

为解决现有信号控制交叉口场景中自动驾驶车辆(connected automated vehicles, CAV)轨迹优化方法计算量大，模型难以求解，以及人机混驾冲突对CAV车辆轨迹产生的负面影响，构建两阶段异步轨迹优化模型，在给定信号时序和CAV已知周围车辆的轨迹信息的情况下对CAV纵向轨迹进行优化；采用滚动优化算法动态求解轨迹优化模型，在每个时间步长确定未来时域内的车辆最优轨迹，提高轨迹优化模型的求解速度；基于Matlab平台进行仿真实验，结果表明：所提出的协同优化控制策略可以有效改善人工驾驶车辆和混合交通的运行性能，随着CAV渗透率的提高，自动驾驶车辆、人工驾驶车辆的平均行程时间、停车次数和车辆延误均呈下降趋势，且自动驾驶车辆数量越多，人工驾驶车辆在交叉口通行效率受益越大。