一种基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法

摘要

本发明涉及了一种新的基于车车通信和车路通信环境的车辆协同驾驶方法，包括：以道路上单向行驶的车辆以及信号灯为节点，建立车车通信网络、车路通信网络以及车辆行驶交通网络。三层网络相互作用，从而形成一个三层超网络构架。车车通信网络以车辆为节点，车辆相互传递相关驾驶信息；车路通信网络以一定范围内的车辆以及信号灯为节点，信号灯的相关信息传递给车辆；在车车通信网络和车路通信的基础上，车辆在车车通信路段根据车车通信下的车辆跟驰模型对速度进行调整，在车路通信路段运用单纯形法算法，对车速进行动态调整。在保证车辆安全驾驶的同时，借助无线通信的技术，降低了车辆能源消耗，提高车辆在道路上的通行效率。

说明书

技术领域

本发明涉及一种车辆协同驾驶方法，特别是涉及一种于车车通信和车路通信的车 辆协同驾驶方法。

背景技术

随着无线通信技术和移动自主网络技术的迅速发展与应用，以车为节点的信息系 统—“车联网”成为智能交通拓展的新方向。“车联网”指通过车辆收集、处理并共享大量信 息，使车与车、车与路侧设备、车与行人和自行车，以及车与城市网络能互相联结。

随着智能交通系统的发展，车车通信和车路通信都已成为可能，对于推动人、路、 车紧密协调的车联网研究具有重要的意义，探究如何对传统模型进行改进，提出适用于车- 车通信和车-路通信环节的车辆协同驾驶方法，具有重要的理论和实际意义。

在车车通信、车路通信环境下，车辆不仅能获得相邻车辆的运动状态，还可获得一 定距离范围内其他车辆的信息，车辆可以更智能地行驶，近年来，一些专家学者提出了一些 基于车车通信的微观交通流模型，这些模型大多有一个共同点：车车通信环境下道路上的 车辆，搜集前方多辆车的车间距信息，再调整车速，而对于有信号灯的路段，把车辆和信号 灯当作节点，用复杂网络的思想来考虑车车通信的研究很少。而当下对车路通信的研究主 要集中在，借助信号灯的信息，选取合适的算法对一辆车的车速进行动态优化。综上所述， 车车通信和车路通信作为车联网的重要环节，目前很少有研究把两者综合起来考虑，这和 实际情况是不相符合的；本专利考虑把车车通信路段的速度跟驰模型和车路通信路段的单 纯形法速度优化模型相结合。同时，交通网络和通信网络的结合，形成了一个以车辆和信号 灯为节点的复杂网络。用网络的观点来描述车联网也很直观，本发明由此而来。

发明内容

为了更直观地描述车联网环境下的车辆行驶、车车通信和车路通信情形，本发明 提出了一个车车通信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成的车联网超网络框 架，具体描述为：

在车车通信层，可以相互传递信息的车辆为节点，车辆之间可以相互传递信息，则 形成一条边；在车路通信层，到达车路通信范围内的车辆以及信号灯为节点，信号灯向车辆 传递信息，形成了一条单向的边；在交通网络层，每辆车和信号灯均为节点，车辆之间行驶 如果相互影响，则形成一条边，信号灯若对车辆行驶有影响，则形成一条单向的边。

本发明对车联网超网络框架中的车车通信、车灯通信以及车辆驾驶给出了具体的 算法，提供了一种基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法。基于车车实时共享运动 状态信息，以及一定范围内信号灯向车辆传递信息，车辆实时准确地优化车速，有效提升了 交通效率和车辆燃油效率。

具体采用的技术方案是：

本发明提出的一种基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法，所述方法用于 车联网环境下有信号灯路段上车辆的速度优化，所述车辆协同驾驶方法通过车辆协同驾驶 装置实现，所述车辆协同驾驶装置依次分为车车通信层、交通网络层和车灯通信层；具体步 骤如下：

(1)分别以车车通信层的车辆和车灯通信层的信号灯为节点，构造一个由车车通 信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成的车联网超网络框架；

(2)在与信号灯前方通信距离D处设置一个车路通信点，当车辆与车路通信点的距 离大于通信距离D时，所述车辆不受信号灯影响，头车按原始速度行驶，跟驰车辆按步骤(3) 则执行车车通信层的车车通信环境下的车辆跟驰模型行驶；

(3)跟驰车辆通过车辆之间的通信，得到前方多辆车辆的车间距信息，对所述车间 距信息加权、求和和归一化，得到综合的与前方多辆车的车间距信息，由此修改原跟驰车辆 的跟驰模型，得到新的车车通信环境下的车辆跟驰模型，所述跟驰车辆根据车辆跟驰模型 调整车速，具体如下：

$\frac{d^2{x}_i}{{\mathrm{dt}}^2}=\alpha \left\{\underset{j=1}{\overset{i}{\Sigma }}{w}_{ij}{D}_{ij}\right[V_j^{op}\left({\mathrm{\Delta x}}_j\right)-\frac{{\mathrm{dx}}_i}{dt}\left]\right\},$

$\left(\begin{array}{c}{w}_{ij}^{\prime }=\frac{1}{2}[\tan 5(\frac{j}{i}-\frac{1}{2})+1],\\ \begin{array}{cc}{w}_{ij}=\frac{w_{ij}^{\prime }}{\underset{j=1}{\overset{i}{\Sigma }}{w}_{ij}^{\prime }},& (j=1,\mathrm{...}i)\end{array}\end{array}\right)$

$V_j^{op}\left({\mathrm{\Delta x}}_j\right)=\frac{V_{\max }}{2}[\tanh ({\mathrm{\Delta x}}_j-x_c)+\tanh \left(x_c\right)],$

其中，x_i(t)是第i辆车在t时刻的位置，△x_i(t)＝x_i+1(t)-x_i(t)表示第i辆车在t时 刻的前车距，α为敏感系数，w_ij是第j辆车对第i辆车的跟驰影响权值系数，随着车i和车j距 离增大而减小，且一定范围内，邻近车辆整体相对较远处车辆，对当前车影响更大。变形的 双曲正切函数满足要求，D_ij为车车通信环境下，车j到车i的连通性。如果接收到信息，D_ij＝ 1，否则D_ij＝0。当i＝j，D_ij＝D_ji＝1；

是优化速度，其中V_max表示最大速度，x_c为安全距离。

(4)当车辆到达车路通信点，跟驰车辆开始接收到信号灯的相关信息，根据搜集的 信号灯信息以及跟驰车辆自身的驾驶信息，运用单纯形法算法，对跟驰车辆的车速进行进 一步优化调整，在速度得到优化的同时跟驰车辆必须满足跟驰特性，其安全间距根据车车 通信进行优化，运用VT-Micro模型来评价车辆的燃油效率，具体为：

首先车辆接收到的信号灯信息包括红灯或绿灯的状态，与信号灯的距离，以及红 灯的剩余时长t_r或绿灯的剩余时长t_g，为使车辆的油耗尽量小，行驶尽量通畅，选取加速度 和油耗的权值函数为目标函数，

目标函数L＝w₁|a|+w₂f(a,v_i)：

其中，D为通信距离，为到达通信点时的初始速度，t₁为加速、减速所需时间，t为 车路通信路段的行驶总时间，a为加速度，为了车辆的油耗尽量小，行驶尽量通畅，希望加速 度尽量小。t_r(t_g)分别表示当前信号灯状态变为红灯(绿灯)需要的时间，车辆通过车路通信 得到。d_safe表示安全间距；

保证车辆在车路通信优化速度过程中保持与前方车辆有一定的安全间距，保证跟 驰车辆在车路通信优化速度过程中保持与前方车辆有一定的安全距离，在车车通信环境 下，安全间距结合了前方多辆车的速度瞬时值，取其平均值：

$\left(\begin{array}{c}{d}_{safety}=\frac{1}{3}\left[\frac{(v_i^2-v_{i+1}^2)+(v_{i+1}^2-v_{i+2}^2)+(v_{i+2}^2-v_{i+3}^2)}{2a_{\min }}\right]\\ =\frac{v_i^2-v_{i+3}^2}{6a_{\min }}\end{array}\right)$

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、建立了一个车车通信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成的车联 网超网络框架，直观性强。

2、车车通信和车路通信同时考虑，更符合车联网环境的实际情况。

3、在车车通信环节，建立了车车通信网络，车辆之间存在耦合映射关系，车辆之间 的影响程度随着距离的不同，通过加权系数体现，更能反映真实交通的情形。

4、在一定范围内加入车路通信环节，节约了通信成本；通过算法的约束，满足了跟 驰特性，大大简化了问题。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明提出的车联网的超网络框架图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

实施例1：

(1)一种基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法,该方法基于车车实时共 享运动状态信息，以及信号灯一定范围内向车辆传递信息，车辆在不同的路段，采取不同的 驾驶策略，实时准确地优化车速，有效提升了交通效率和车辆燃油效率。具体包括以下步 骤：

a.构造一个车车通信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成的车联网 超网络框架，在车车通信层，可以相互传递信息的车辆为节点，车辆之间可以相互传递信 息，则形成一条边；在车路通信层，到达车路通信范围内的车辆以及信号灯为节点，信号灯 向车辆传递信息，形成了一条单向的边；在交通网络层，每辆车和信号灯均为节点，车辆之 间行驶如果相互影响，则形成一条边，信号灯若对车辆行驶有影响，则形成一条单向的边。

b.在车联网环境的路段上，考虑车辆位置，当在车路通信范围外时，车辆行驶满足 车车通信环境下的车辆跟驰模型，考虑了前方多辆车的前车距。模型的具体描述如下：

$\frac{d^2{x}_i}{{\mathrm{dt}}^2}=\alpha \left\{\underset{j=1}{\overset{i}{\Sigma }}{w}_{ij}{D}_{ij}\right[V_j^{op}\left({\mathrm{\Delta x}}_j\right)-\frac{{\mathrm{dx}}_i}{dt}\left]\right\},$

$\left(\begin{array}{c}{w}_{ij}^{\prime }=\frac{1}{2}[\tan 5(\frac{j}{i}-\frac{1}{2})+1],\\ \begin{array}{cc}{w}_{ij}=\frac{w_{ij}^{\prime }}{\underset{j=1}{\overset{i}{\Sigma }}{w}_{ij}^{\prime }},& (j=1,\mathrm{...}i)\end{array}\end{array}\right)$

$V_j^{op}\left({\mathrm{\Delta x}}_j\right)\frac{V_{\max }}{2}[\tanh ({\mathrm{\Delta x}}_j-x_c)+\tanh \left(x_c\right)],$

其中，x_i(t)是第i辆车在t时刻的位置，△x_i(t)＝x_i+1(t)-x_i(t)表示第i辆车在t时 刻的前车距，α为敏感系数，w_ij是第j辆车对第i辆车的跟驰影响权值系数，随着车i和车j距 离增大而减小，且一定范围内，邻近车辆整体相对较远处车辆，对当前车影响更大。变形的 双曲正切函数满足要求，D_ij描述了车车通信环境下，车j到车i的连通性。如果可以接收到信 息，D_ij＝1，否则D_ij＝0。当i＝j，D_ij＝D_ji＝1。是优化速度，其中V_max表示最大速度，x_c为安全距离。

c.车辆到达了车路通信点，接收到信号灯的相关信息，根据信号灯信息对车速进 行优化调整具体为：车辆接收到的信号灯信息包括红绿灯的状态，距离信号灯的距离，以及 红灯(绿灯)的剩余时长t_r(t_g)，

目标函数L＝w₁|a|+w₂f(a,v_i)：

其中，D为通信距离，为到达通信点时的初始速度，t₁为加速、减速所需时间，t为 车路通信路段的行驶总时间，a为加速度，t_r(t_g)分别表示当前信号灯状态变为红灯(绿灯) 需要的时间，车辆通过车路通信得到。d_safe表示安全间距，保证车辆在车路通信优化速度过 程中保持与前方车辆有一定的安全距离，在车车通信环境下，安全间距不再仅仅考虑当前 车和前方车辆的速度，而是结合了前方多辆车的速度瞬时值，取其平均值：

$\left(\begin{array}{c}{d}_{safety}=\frac{1}{3}\left[\frac{(v_i^2-v_{i+1}^2)+(v_{i+1}^2-v_{i+2}^2)+(v_{i+2}^2-v_{i+3}^2)}{2a_{\min }}\right]\\ =\frac{v_i^2-v_{i+3}^2}{6a_{\min }}\end{array}\right)$

为了车辆的油耗尽量小，加速度尽量小。选取加速度和油耗的权值函数为目标函 数。w₁表示车辆在车灯通信路段加速度的权重系数，w₂表示燃油效率的权重系数，运用VT- Micro模型来评价车辆的燃油效率:

其中，f(a_i,v_i)表示当加速度和速度分别为a_i和v_i时车辆的瞬时燃油量，L_p,j和M_p,j均为回归系数。

(2)上述的一种基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法主要由车车通信跟 驰模型和车路通信下的车速动态优化过程，通过对车辆燃油效率的仿真比较，该发明的优 越性得到证实。

图1是基于车车通信和车路通信的车辆协同驾驶方法的具体流程，在车联网环境 下，我们分别就车车通信和车路通信，对车辆的驾驶行为进行优化，按照图1对以下各步骤 进行详细描述：

在步骤1中，建立一个车车通信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成 的车联网超网络框架，如图2所示，直观描述了车联网环境下的车车通信和车路通信情形。 然后判断车辆的位置。

在步骤2中，车辆在车路通信范围之外，车辆行驶不受信号灯的影响，但是车车通 信发挥作用，在车车通信网络层，车辆之间交换前车距信息，综合这些信息，融合到传统车 辆跟驰模型中，形成车车通信环境下的车辆跟驰模型，车辆也依照此调整车速。

在步骤3中，车辆到达了车路通信范围点，在车路通信网络层，信号灯的相关信息 (周期，红绿灯当前状态及剩余时长)传递给车辆，加速度和燃油效率的权值函数为目标函 数，运用单纯形法算法，对车辆的运动行为进行规划，车辆之间有安全距离的约束，安全距 离借助车车通信的车辆信息传递进行优化，综合前方多辆车的速度信息，在保证车辆不碰 撞的前提下，得到了更为合理的安全间距。

图2表示一个车车通信网络、车路通信网络以及交通网络相互作用而形成的车联 网超网络框架，在车车通信层，可以相互传递信息的车辆为节点，车辆之间可以相互传递信 息，则形成一条边；在车路通信层，到达车路通信范围内的车辆以及信号灯为节点，信号灯 向车辆传递信息，形成了一条单向的边；在交通网络层，每辆车和信号灯均为节点，车辆之 间行驶如果相互影响，则形成一条边，信号灯若对车辆行驶有影响，则形成一条单向的边。