【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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).
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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%,
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