基于V2X 环境下考虑多因素的信控交叉口车路协同优化

黄宇达 李学威 赵红专 王迤冉

(1、周口职业技术学院 信息工程学院，河南 周口 466000 2、桂林电子科技大学 建筑与交通工程学院，广西 桂林 541000 3、周口师范学院 网络工程学院，河南 周口 466000)

1 概述

随着现代交通的发展，人们的日常出行伴随着多种选择，但在多种选择之下，城市交通拥堵仍是目前亟需解决的问题，日益增长的车辆和城市空间容纳量的有限性，需要引入智能交通解决传统交通问题。V2X(Vehicle to everything, V2X) 技术的发展实现了车辆间信息传递，实现车车交互，同时将人车路三者联系起来。例如，基于V2X 技术的车辆[1]行驶过程中能够为驾驶人定制合适的速度、提高路况预警、交通优先权、减速地带和施工地段预警、停车位和充电桩寻位等驾驶辅助功能，并为驾驶人提供实时更新的云服务等。

信号交叉口因其交通组成复杂性、位置、环境等各种因素影响，其通行效率和通行能力远低于普通路段，交通事故率远高于其它路段。交叉口是众多不可预知因素的发生地，实时影响着城市道路交通安全和行人出行安全。在整个城市交通路网中，交叉口是交通冲突点集中的地方，如何使车辆和行人安全、快速、舒适地通过V2X 环境下的信控交叉口是本文研究的主要内容。

查阅国内外相关文献，车路协同行驶系统的信号交叉口区域侧重于车辆行驶的生态研究。早期，国外学者提出了基于交叉口空间离散的自动驾驶交叉口控制(Autonomous Intersection Control, AIC)模型[2]，将交叉口内部空间离散化为等距的小网格，自动驾驶车辆基于先到先服务的原则，通过预定占用网格的时间，从而顺利地通过交叉口，有效提高交叉口的通行效率；同时基于空间离散模型的研究遵循先到先服务的原则，但这对于多变的交通流有一定的局限性，很难在此基础上得到全局最优解；吴伟等[3]提出了面向交叉口自由转向车道的AIC 模型以及郭凤香等人[4]系统总结了交叉口复杂度的计量模型。但上述研究对于交通量较多的交叉口仍然存在局限性，同时在交叉口复杂的通行环境中，没有考虑到行人的安全通行。

针对上述问题，本文在车路协同技术下自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)车辆交叉口灯态互联模型[5]和物联网技术的交叉口感应信号实时控制[6]的基础上提出基于V2X 环境下灯车路三态互联模型。通过进入交叉口路网的车辆与云端以及车辆之间进行信息交流，获得交叉口的信号相位信息，动态控制交通信号灯的相位时间，车辆根据云端提供的信息以便安全、高效的通过信控交叉口，提高驾驶人通过信控交叉口的舒适性；基于V2X 技术和智能交通信号灯获取的信息设置行人通过交叉口专用相位时间，保证行人通过信控交叉口的安全性，其技术路线如图1 所示。

图1 基于V2X 环境下考虑多因素的交叉口车路协同优化技术路线

2 交叉口存在的问题

2.1 交叉口的设计种类

道路交叉口的设计是由交叉口所在地理位置、周边建筑群以及当地交通通行量等众多因素确定的。由于受到城市规划和地形等因素的影响，出现了很多设计不合理和畸形交叉口，例如错位交叉口，复合交叉口，Y 形交叉口等等，这些交叉口因其通行能力有限，很大程度容易导致交通混乱和交通堵塞，大大增加了车辆通行的难度。

2.2 交叉口设计面积

道路交叉口的面积受相交道路的渠化、转弯半径及停止线位置的影响，但其面积并不是越大越好。面积过大，虽然一定程度上改善了道路的通行能力，但信号灯的控制时间会相对增加，这也就增加了行人通过交叉口的时间。交叉口的面积过小会导致车辆频繁的制动刹车再启动，增加了车辆的尾气排放和降低驾驶人的驾驶体验。随着车辆不断汇入，交叉口的冲突点、合流点及分流点不断增多，发生交通事故的概率会增大，驾驶安全则得不到有效保障。

2.3 交叉口信号灯相位时间

在交叉口路网中，信号灯相位时间是一个特别重要的因素[7]。在传统的道路驾驶中，由于驾驶人的反应时间和一些人为因素影响，交叉口的通行效率会受到这些因素的影响，在设置有黄灯的交叉口路网中，有些车辆会因抢时间而超速通过交叉口。在交叉口这种复杂的路网中，车辆汇入、行人等一系列不确定的因素使得这种行为极大的增加了交叉口的事故率。

综上所述，以上三个因素显著影响着交叉口的通行效率和通行安全。事实上，在错综复杂的交叉口还有许多不可预知的因素，它们极大的影响着驾驶人体验感和行人通行安全。在基于以上三个因素以及交通事故率、驾驶人心理状态、车速路段标准差等因素建立概率神经网络预测模型，从而对路段安全程度得到初步的了解，基于V2X 技术的车辆在通过该交叉口时会得到相应数据从而进行合理决策。

3 基于物联网的灯车路三态互联系统优化

3.1 物联网概述

物联网(Internet Of Things, IOT)从提出到现在一直没有一个具体的定义，目前比较符合大多数学者认定的是在中国物联网大会提出来的，它的描述是：一切利用传感技术去感知物体的特征，并且依照特有的协议，在任何时候都能实现人与人、人与设备、设备与设备之间互通互联、智能识别和定位跟踪管理的网络就是物联网。广泛感知、高可靠传输信息和智能处理决策信息是物联网的主要特点。本文主要研究基于物联网的智能交通信号灯。其系统架构主要由感知层、网络层和应用层组成[8]。

伴随着物联网产业的飞速发展，形成了形形色色的产业链和生态，拥有一个完整的、可持续的商务运营模式是物联网产业发展的必要条件。在智能交通领域，物联网和交通与通信技术、信息技术、人工智能多学科交叉，成为了一个新的研究方向和热点，对于该领域，最主要是将物联网技术与交通领域深度融合，形成车、路、人、设备互通有无的生态。车辆自组网是物联网在汽车领域衍生出的一个应用，是智能交通系统的一个重要的组成部分。

3.2 优化原则

基于V2X 环境下优化交叉口的通行问题，从通行安全，经济性和提高驾驶体验出发，达到人、车、路协调，为保证交叉口车辆通行安全，采用基于V2X 环境下智能驾驶ACC 模型，在车辆进入信控交叉口路网时车辆进行ACC 跟驰行驶，以较低速度有序通过等待线，进而加速至最高速度通过信控交叉口。采用车路协同技术和V2X 技术，信控交叉口中左转、直行、右转三个方向的车辆同时行驶，车车之间进行信息交互，获取彼此的信息，在冲突区域通过速度的动态调整得到的时间差从而避免交通冲突。为了提高经济性和行人通行安全与效率，采用基于物联网的智能交通信号灯时间控制模型，本着以人为本的原则，增加基于人流量动态控制的行人专用相位时间，在保证行人安全通过交叉口的前提下，尽量压缩时间进而提高车辆通行效率。

3.3 优化方法

如图2 所示，在道路交叉口安装基于物联网的交通智能信号灯和车流量、人流量采集设备，采集设备负责动态监控交叉口的车流量和人流量，将数据传输到云端，由制定的相位时间动态控制算法将采集的数据进行处理，科学合理的分配智能调控交叉口的信号灯相位时间和行人专用相位时间，从而提高交叉口的通行效率和行人通行安全；当红灯时间进入倒计时，智能信号灯将此信号发送至云端，车辆自组织网络访问云端获取数据后提前做好通过交叉口的准备，发动车辆低速行驶穿过等待线，在信控交叉口区域车车可信交互获得彼此车辆的速度和方向盘转角等信息，通过速度的动态调整产生的时间差避免交通冲突，最后以最大期望速度通过该交叉路口。

图2 基于V2X 环境的灯车路三态互联模型示意图

4 基于三态互联模型建立安全性、舒适性、经济性的评估机制

基于上述建立的三态互联模型从信号灯相位时间、车辆获取有效信息、道路周围环境等方面保证车辆行驶的安全性。基于此，通过上述多因素的分析，建立车辆在信控交叉口安全通行的评估机制，此机制将从安全性、舒适性、经济性三个方面进行评估。

4.1 驾驶员舒适性评判标准

建立的基于V2X 环境下灯车路三态互联模型保证了车辆安全性；车辆加速度的变化间接反映驾驶人和乘客的舒适性。根据文献[9-10]引用车辆加速度表示舒适性，其关系如表1 所示。将车辆间获取的行驶信息传递云端，进而控制智能交通信号灯，使车辆快速、舒适通过交叉口。根据车车交互获取的车辆加速度信息，对照表1 判断车辆行驶舒适性。

表1 横向加速度的值与驾驶员舒适感的关系

4.2 车辆在信控交叉口燃油消耗评估

车辆通过信控交叉口会根据前方车辆行驶情况进行加减速，但是有时突然的加减速会导致车辆油耗增加，产生污染。车辆类型的不同导致燃油消耗也不同，通过调查研究得知目前市场小汽车使用汽油较多，故此次主要分析燃油小汽车在信控交叉口的油耗特征。

文献[11]采用比功率法研究车辆在信控交叉口尾气排放估计，并考虑了车辆速度的变化。赵红星[12]采用比功率法对信号交叉口车辆排放进行分析。比功率法多应用与交叉口尾气排放研究并取得较好的成果，此次本文采用比功率法判断车辆尾气排放。

VPS 表示车辆比功率；m 为车辆质量；v 为车辆行驶速度；a 为车辆加速度；εi为质量因子；CR为车轮滚动的阻力系数；ga为重力加速度；CD为风阻力系数；A 为车辆前言面积；grade 为道路坡度；pa为空气密度；vm为车辆顶风风速。

化简上述方程式可得：

通过比功率法定量估计车辆尾气排放，比功率与车辆燃油消耗间的关系如表2 所示。

表2 不同比功率区间油耗率排放率 ER（ g /s ）平均值

表2 不同比功率区间油耗率排放率 ER（ g /s ）平均值

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通过文献[13]将VPS 区间划分，不同的值对应的尾气排放量不同，表中ERPC为油耗率。通过VPS 排放量估计尾气含量，进而将其与车辆油耗相结合，从而得出车辆在信控交叉口的尾气排放，以尾气总排放最低和交叉口延误最低等目标建立基于膜计算的多目标优化模型，得到的这些数据通过V2X 技术传递到云端，分析之后通过智能信号灯进行反馈。调节智能信号灯使车辆比功率在一定范围内，尽最大努力减少油耗排放，减少污染。

5 结论

本文基于V2X 环境的前提下，在获取路网交通流和车辆信息的基础上，以信控交叉口通行安全、经济性和驾驶人驾驶体验为研究内容和研究目的。提出了基于V2X 环境下的考虑多因素的交叉口车路协同优化方法。得到结论如下：

5.1 通过对交叉口设计种类，设计面积，相位时间，历史事故发生率，驾驶人心理状态，车速路段标准差等因素建立概率神经网络模型，该模型可以实现对路段交叉口的安全程度做出预测，保证了车辆通过信控交叉口的安全性。

5.2 使用物联网与交通领域协同来解决信控交叉口通行效率和舒适性的问题。其中交通流信息用车流检测设备来收集，例如激光雷达，将此数据传输至云端经过算法处理，再传到智能信号灯动态控制交叉口的相位时间，建立的多目标优化模型从全局控制，提高信控交叉口通行效率，车灯路三态互联的优化方法从时间控制层面提高交叉口的通行能力，提高驾驶人的驾驶体验。

5.3 该优化方法在一定程度上增加了车辆的等待时间，但在红灯时间内车辆已经行驶至等待线，可以相应抵消一部分损失时间，考虑到行人通过交叉口存在的安全隐患问题，设置行人专用相位时间保证行人安全通过交叉口，为V2X环境下的交叉口通行安全和行驶效率的相关应用提供参考方案。

5.4 基于三态互联模型建立安全性、舒适性、经济性的评估机制，结合V2X 环境下收集的人车路信息，在车辆行驶安全模型的基础上增加延误，能耗等指标建立基于膜计算的多目标优化模型，使结果达到全局最优。