V2I技术在ACC车辆交叉口灯态互联模型中的应用研究

"车路协同技术下ACC车辆交叉口灯态互联模型" 本文主要探讨了在自动驾驶技术日益发展的背景下，如何利用车路协同（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）技术与自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control，ACC）技术相结合，优化车辆在信号灯控制交叉口的通行特性。车路协同技术是智能交通系统中的关键组成部分，它通过车辆与基础设施之间的信息交互，提高交通安全和效率。 作者陈燎和李金桐基于HELLY跟驰模型，对车辆的行驶行为进行了深入研究。HELLY模型是一种经典的交通流理论模型，用于描述车辆之间的跟随行为。在此基础上，他们扩展定义了敏感系数C1和C2，这两个系数能够反映车辆对前车动态变化的响应程度，从而更准确地模拟实际驾驶情况。通过这两个系数，他们构建了一个V2I技术应用下的ACC车辆灯态互联模型，该模型能够根据信号灯的状态调整车辆的行驶策略。 在模型中，作者将车辆的运行状态分为三种：绿灯直行、红灯停车和黄灯决策。针对这三种状态，他们分别建立了对应的特征方程，以描述车辆在不同信号灯状态下的行驶行为。然后，借助MATLAB进行仿真模拟，比较了有无V2I技术参与下，ACC车辆通过交叉口时的速度和加速度变化。仿真结果显示，V2I技术的应用显著改善了车流运行效益，特别是在减速刹车和加速起步阶段，车辆的行驶更加平稳，减少了不必要的急停和急加速。 为了进一步验证模型的可行性，作者还搭建了实车试验场景，收集了实车数据。通过对时空轨迹图的分析，他们发现V2I技术可以使车辆更早地预判并执行加减速操作，从而提高了车流在交叉口的运行稳定性。这一发现对于优化城市交通管理、减少交通拥堵和提高行车安全具有重要意义。 本文的研究工作为车路协同技术在智能交通系统中的应用提供了理论基础和实践支持，尤其是在自动驾驶和自适应巡航控制领域。V2I技术与ACC的结合，不仅提升了车辆在交叉口的通行效率，还有助于实现更加安全、顺畅的交通环境。这一研究对于未来智能交通系统的规划和设计提供了有价值的参考。