新型混合交通流场景下交叉口信号控制和轨迹控制协同优化方法OA北大核心CSTPCD
Joint Optimization of Intersection Signal Control and Trajectory Control in Novel Heterogenous Traffic Flow Scenarios
针对人类驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)和智能网联车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)组成的新型混合交通流场景,现有的交叉口协同控制方法中,集中控制和单车控制分别对中央控制器的算力和车载计算单元的算力要求较高.本文研究了1种将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)与双层规划模型相结合的协同优化方法,利用可调整的元胞长度平衡求解信号控制与CAV轨…查看全部>>
In scenarios of mixed traffic flows consisting of human-driven vehicles(HDVs)and connected and auton-omous vehicles(CAVs),existing intersection joint optimization methods place high computational demands on ei-ther centralized controllers or on-board computing units due to centralized and individual vehicle controls,respec-tively.This paper studies a joint optimization method that integrates the cell transmission model(CTM)with a bi-level programming model.T…查看全部>>
王方凯;杨晓光;江泽浩;刘聪健
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 200092同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 200092华中科技大学土木与水利工程学院 武汉 430074华中科技大学土木与水利工程学院 武汉 430074
交通运输
交通控制新型混合交通流信号控制与轨迹优化双层规划模型
traffic controlnovel heterogenous traffic flowsignal control and trajectory optimizationbi-level pro-gramming model
《交通信息与安全》 2024 (1)
76-83,123,9
国家自然科学基金项目(52102377、52072264)、道路与交通工程教育部重点实验室(同济大学)开放基金项目(K202201)资助
评论