【摘 要】
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随着计算机技术、无人驾驶技术的逐渐发展与进步,无人驾驶车辆开始逐步进入道路交通流中。对于道路中的重要节点交叉口,其对道路的通行效率有着重大的影响。自动交叉口是一种面向无人驾驶车辆的交叉口管理系统,可以依据车辆与路况信息,利用交叉口的基础设施与车辆进行信息交互,对车辆进行控制。同时在自动交叉口的基础上,面对无人驾驶车辆长期的渗透过程,需要一种包含人工驾驶车辆与无人驾驶车辆的混合交通流的混合自动交叉口
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随着计算机技术、无人驾驶技术的逐渐发展与进步,无人驾驶车辆开始逐步进入道路交通流中。对于道路中的重要节点交叉口,其对道路的通行效率有着重大的影响。自动交叉口是一种面向无人驾驶车辆的交叉口管理系统,可以依据车辆与路况信息,利用交叉口的基础设施与车辆进行信息交互,对车辆进行控制。同时在自动交叉口的基础上,面对无人驾驶车辆长期的渗透过程,需要一种包含人工驾驶车辆与无人驾驶车辆的混合交通流的混合自动交叉口,其配合适当的控制策略能保证在无人驾驶车辆的较长过渡期内可以提高混合交叉口的通行效率。本文以自动交叉口管理系统AIM（Autonomous Intersection Management）为基础,研究了其内部的信息处理过程与整体的车路交互过程,进而提出了一种包括混合交通流且配合信号灯的混合自动交叉口,主要研究内容如下:1.分析了AIM系统交叉口管理中心内部的核心算法与信息处理过程,以及对AIM车路交互过程,分别从车辆、交叉口与车路交互整体三个方面建立了CPN（Colored Petri Net）模型,并分析了模型的状态空间,验证模型的正确性。2.以AIM系统为基础提出了混合自动交叉口（Hybrid-AIM）的基本概念与配合信号灯系统的AIM-Light基础控制策略,分析了H-AIM的系统行为与状态变化,建立了系统CPN模型。在AIM-Light策略基础上针对H-AIM系统提出了两种控制策略:车道分配策略与转向分配策略。由人工驾驶渗透率的高低可将车道分配策略细化为全车道模型与单车道模型,由转向自由度的不同可将转向分配策略分为4种转向策略,并且可进行组合。3.在AIM仿真平台上,加入了人工驾驶车辆,并根据两种策略进行了相应的二次设计,分别对两种策略进行了仿真实验,以平均延误、最大队列长度和吞吐量三个方向评估两种策略在不同的人工车辆渗透率的场景下的表现与性能。通过对比实验结果,验证了控制策略的有效性。
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