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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及智能网联车避撞技术领域，具体指一种基于复合网络的混合流环境下智能网联车多车协同避撞方法、设备以及计算机可读存储介质，包括：建立由智能网联车状态节点和联系弧组成的复合网络，依据智能网联车行驶状态寻找安全可行操作集；将避撞问题转换为网络流优化问题，通过寻找最优网络估算多车最优决策；通过动态迭代多车速度与位置实现主动换道和避撞；通过SUMO软件进行模拟仿真；本发明提出新型避撞模型应用范围更加广泛；充分运用CACC技术避免发生交通拥堵；基于现实车流构建虚拟复合网络，优化复合网络，提高了道路交通效率，改善了交通环境；将网络模型构建、最优决策模型和仿真验证三合一，充分验证了模型的有效性和可行性。

主权项：1.一种基于复合网络的混合流环境下智能网联车多车协同避撞方法，其特征在于，包括：在智能网联车与人类驾驶车辆行驶过程中，当车道上出现故障车辆时，分别对预设范围车道上正常行驶的所有智能网联车，设置各个智能网联车的下一时刻行驶操作；基于协同自适应巡航控制系统，根据安全距离模型，识别各个智能网联车下一时刻行驶操作是否可行，得到各个智能网联车的下一时刻可行行驶操作；分别标记预设范围车道上正常行驶的所有智能网联车的位置，记为对应智能网联车的初始状态节点；根据各个智能网联车的下一时刻各个可行行驶操作，得到各个智能网联车的各个虚拟车辆位置，并标记为各个智能网联车的虚拟车辆状态节点；根据各个智能网联车的初始状态节点和对应的各个虚拟车辆状态节点，得到各个智能网联车的节点集合，并得到各个智能网联车的操作序列集合；用联系弧表示各个智能网联车节点集合中各个节点与其余智能网联车节点集合中各个节点之间的联系，根据所有智能网联车状态节点和联系弧，建立网联车避撞行为复合网络；基于协同自适应巡航控制系统，对于任一智能网联车，获取其执行可行行驶操作前，该智能网联车行驶在当前车道上的加速度、以及该智能网联车后方其他智能网联车的加速度；获取其执行可行行驶操作后，该智能网联车行驶在目标车道上的加速度、以及该智能网联车后方其他智能网联车的加速度；设置礼貌因子和收益因子，并根据获取的各个加速度，定义联系弧的属性表示两个节点之间的负收益，从而得到各个智能网联车不同联系弧的值；在复合网络中，设置决策函数，结合联系弧，建立目标智能网联车的目标函数；同时为确保目标智能网联车当前节点和下一节点被选择时，当前节点和下一节点均被选择，设置约束条件；且规定在每次选择联系弧时目标智能网联车的所有决策函数之和为1；根据复合网络中的所有联系弧和节点，得到目标智能网联车迭代直至达到预设迭代次数时的不同驾驶路线，根据各个驾驶路线中各个联系弧的值，计算每条驾驶路线中所有联系弧和的值，通过比较所有联系弧和的值，求解目标函数，得到当迭代直至预设迭代次数时，目标智能网联车所有联系弧和最小时对应的驾驶路线，该驾驶路线为目标智能网联车的最优驾驶路线；基于上述目标智能网联车的最优驾驶路线的获取过程，依次得到所有智能网联车的最优驾驶路线，从而使得故障智能网联车后方道路上正常行驶的所有智能网联车，根据其对应的最优驾驶路线提前变道，避开预设的故障智能网联车影响范围。

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权利要求：

百度查询： 苏州大学 基于复合网络的混合流环境下CAV多车协同避撞方法