车路协同环境下的信号交叉口车速引导优化研究
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本文探讨的是基于车路协同环境的信号交叉口车速引导方法,旨在提高交通效率,减少油耗和环境污染。随着车路协同技术的发展,车辆与交通控制系统之间的实时通信使得主动的车速引导成为可能,这能够弥补传统信号控制下车辆的被动响应局限。文章列举了当前研究中不同的车速引导模型及其特点,包括多级可变速度限制、车辆引导速度与绿波相位差的优化、车队速度引导策略、单车辆速度控制以及加/减速引导的绿波协调控制等。同时,文中指出这些方法在选择速度限制、跟驰模型、目标函数一致性、车辆间相互影响以及多车辆优化等方面存在待解决的问题。 作者们分别对各种方法进行了分析,例如安实等提出的多级可变速度限制方法在速度选择和跟驰模型上可能未达到最优;龙科军等的集成车速引导和绿波优化模型需要验证目标函数的一致性;刘欢等的方法忽略了车辆间的相互作用;鹿应荣等的平滑速度变化策略仅针对单车,未考虑多车情况;雷朝阳等和荆彬彬等的工作则关注于减少停车次数和车辆延误,以及油耗的降低;孟竹等的研究聚焦于生态驾驶策略;Tang等引入了车辆跟驰模型来优化多交叉口的驾驶行为和油耗;崔洪军等基于智能驾驶模型设计了不同控制模式下的诱导策略;Liu等和Chen等分别提出了速度引导算法以优化单个或多个车辆的行驶时间;He等的多阶段控制模型考虑了车辆队列和信号状态;而Simon Stebbins等的工作则涉及了生态速度控制系统的实际应用问题。 这些研究展示了车速引导方法的多样性和复杂性,同时也揭示了未来研究的挑战,如如何综合考虑交通效率、驾驶舒适性、环保和车辆动态等因素,以及如何通过优化算法实现更精确、适应性强的车速引导策略。此外,实际部署时的系统稳定性和可靠性,以及驾驶员的接受度也是需要考虑的关键因素。因此,未来的车路协同环境下信号交叉口的车速引导研究需要结合实际交通状况,发展更为全面和智能的控制策略,以实现更高效、安全和环保的交通运行。
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