自动驾驶环境下高效交叉口路径规划与协同控制策略
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自动驾驶技术的日益成熟推动了交通行业的革新,特别是在交叉口车辆路径规划与最优控制方面。随着SAE自动驾驶分级体系的发展,L4及以上的高级别自动驾驶车辆具备了更高级别的信息交互能力,这使得传统的信号灯控制方式不再适用,取而代之的是以车辆为中心的智能协调系统,如Autonomous Intersection Control (AIC)。 AIC模型的核心理念是通过时间分离和空间分离策略,让每个自动驾驶车辆根据其到达时间和路径来规划通行,避免冲突。Dresner等人在2004年和2008年的研究中提出了一种基于FCFS(先到先服务)的原则,车辆按照到达顺序请求通过权限。尽管FCFS在大部分场景下能减少延误,但在过饱和和排队情况下的效果却不如信号控制策略,这一点由Levin等人的研究指出。 为提升AIC的效率,研究人员采用多种方法。例如,Li等人引入安全驾驶模式,利用生成树模型设计出四种算法,优化车辆在交叉口的行驶路径,确保安全和高效。Ahmane等人通过Petri网模型模拟自动驾驶交叉口控制策略,并将其与FCFS策略进行比较,以验证不同策略的性能。Carlino等人则考虑了出行者的个体差异,比如时间价值和驾驶员特性,以及与目的地距离等因素,构建了自动驾驶车辆通过交叉口的竞价模型,这种模型旨在平衡社会公正性和交通效率。 然而,AIC面临的挑战依然显著,包括如何处理复杂交通环境中的不确定性,如何兼顾车辆安全和整体交通流的稳定性,以及如何设计适应多种驾驶行为和需求的控制策略。这需要跨学科的合作,结合人工智能、机器学习、网络优化等技术,以期实现更智能、更高效的交叉口管理。 自动驾驶环境下交叉口车辆路径规划与最优控制的研究正处在快速发展阶段,既要解决理论模型的优化问题,又要应对实际应用中的各种挑战,以推动未来智慧交通系统的进步。
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