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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了混合交通流环境下以自动驾驶轨迹消散交通激波的方法，包括步骤1、设置控制区域；步骤2、获取前2辆人工驾驶车辆行驶轨迹；步骤3、计算人工驾驶车辆行驶参数；步骤4、预测第p辆人工驾驶车辆行驶轨迹；步骤5、预测每辆自动驾驶车辆的行驶轨迹；步骤6、自动驾驶车辆速度控制；步骤6‑1、划分空间离散点；步骤6‑2、规划行驶约束条件；步骤6‑3、速度和加速度规划。本发明能够减少车辆在交通激波发生队列中的行驶时间，有利于提高固定瓶颈区域的整体通行效率，降低瓶颈区域的潜在交通事故风险和燃油消耗，在缓解城市固定瓶颈区域的交通拥堵问题上具有实际的工程应用价值和意义。

主权项：1.一种混合交通流环境下以自动驾驶轨迹消散交通激波的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、设置控制区域：设自动驾驶车辆队列行进的高速公路的每个交通汇流区域均形成为一个瓶颈区域，每个瓶颈区域的入口均形成为瓶颈点位；在每个瓶颈点位的上游均设置一个控制区域；其中，自动驾驶车辆队列具有N辆自动驾驶车辆，从前至后编号依次为1、2、3、……、i、……、N；当自动驾驶车辆队列距离控制区域入口具有设定长度L时，自动驾驶车辆队列前方具有p辆人工驾驶车辆，从前至后编号依次为1、2、……、p；；其中，p≥3；步骤2、获取前2辆人工驾驶车辆行驶轨迹：使p辆人工驾驶车辆中的第1辆和第2辆进入控制区域，交通计算中心检测并捕获第1辆人工驾驶车辆的行驶轨迹曲线C和第2辆人工驾驶车辆的行驶轨迹曲线H；步骤3、计算人工驾驶车辆行驶参数：将步骤2获取的行驶轨迹曲线C和H，根据曲线匹配理论，推导出人工驾驶车辆行驶参数；人工驾驶车辆行驶参数包括人工驾驶车辆的平均反应时间τ和有效车长l；步骤4、预测第p辆人工驾驶车辆行驶轨迹：根据行驶轨迹曲线C、平均反应时间τ和有效车长l，预测得到第p辆人工驾驶车辆行驶轨迹xpt；步骤5、预测每辆自动驾驶车辆的行驶轨迹：设第1辆自动驾驶车辆与第p辆人工驾驶车辆之间的期望车头时距、以及相邻两辆自动驾驶车辆之间的期望车头时距，均为d；则根据xpt、自动驾驶车辆平均车长l0和d值，计算得到第i辆自动驾驶车辆的行驶轨迹Xit；其中，1≤i≤N；步骤6、自动驾驶车辆速度控制，包括如下步骤：步骤6-1、划分空间离散点：将第i辆自动驾驶车辆的行驶轨迹Xit均按照设定空间采样间隔δ划分为K个空间离散点，从起始点至瓶颈点位依次编号为1、2、3、……、j、j+1、j+2、……、K；其中，1≤j≤K；j＝K表示第i辆自动驾驶车辆行驶至瓶颈点位；且空间离散点的计算K公式为： 式中，Xit0表示第i辆自动驾驶车辆起始时刻t0时的空间位置坐标；Xit1表示第i辆自动驾驶车辆在预测结束时刻t1且处于瓶颈点位时的空间位置坐标；步骤6-2、规划行驶约束条件：第i辆自动驾驶车辆在从起始点行驶至瓶颈点位的过程中，需满足四个行驶约束条件，分别为：速度约束、加速度约束、第1辆自动驾驶车辆与第p辆人工驾驶车辆之间的规划车头时距约束、以及相邻两辆自动驾驶车辆之间的规划车头时距约束；步骤6-3、速度和加速度规划：在满足步骤6-2的行驶约束条件下，按照如下公式计算得到平滑后的第i辆自动驾驶车辆在第j个空间离散点时的速度vij和加速度aij，具体为： 式中，tij+1为第i辆自动驾驶车辆在第j+1个空间离散点的规划时间；tij+2为第i辆自动驾驶车辆在第j+2个空间离散点的规划时间。

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权利要求：

百度查询： 东南大学 混合交通流环境下以自动驾驶轨迹消散交通激波的方法