车联网下道路交叉口车速引导信息管理系统

(长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064)

车联网是一个以交通大数据为基础，以交通核心参与者(人、车、路)作为网络节点，通过多源交通信息感知与融合技术，借助泛在网络的通信交互和普适计算能力，提供本地和远程综合信息服务的复杂系统。交叉口信号灯是保障道路交通安全的一项重要组成部分，它不仅可以减少交通事故，而且能够提高道路使用效率。然而，非车联网环境下的车辆对信号灯信息的获取主要依赖于驾驶员的视觉感知，由于信号灯的周期性变换，驾驶员在道路交叉口处只能根据驾驶经验进行车辆控制，这种随机差异化的行驶策略容易影响交叉口的行车安全和通行效率。这也使得交叉口车速引导成为近年来智能交通的一个研究热点。

针对交叉口车辆通行效率低和车辆的停车频率高的问题，目前有两种解决策略，一种是通过对交通信号灯实现优化控制，另一种方法是基于现有的信号控制策略，对车辆行驶进行分析引导。文献[1]和文献[2]提出两种有轨电车信号优先策略，分别是通过使用MAXBAND模型和MAXBAND MILP-Tram模型，结合动态配时策略来保证有轨车优先通过。文献[3]根据现代有轨电车通过交叉口为离散交通流，提出特定的延误公式，并以此构建以人均延误最小为目标函数的固定信号配时优化模型。文献[4]提出基于比例分配解码方法的遗传算法(GA-PDD)协调控制技术来实现对交通信号配时优化，从而达到降低车辆平均停车次数和延误时间的效果。文献[5]提出了一种基于加减速引导的双周期干道绿波协调控制方法，利用加速策略来降低车辆的行驶时间、延误时间与停车次数，减速策略在不提高行程时间和延误时间前提下，用来有效降低车辆的停车次数。文献[6]提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法，对降低车辆平均停车次数和延误时间也有较好的作用。现有车速引导方法主要基于车辆通过交叉口的可能性以及对信号灯的协同控制来实现，但是对信号灯的动态控制在实际操作中实现难度较大，且在对车速进行引导的过程中没有考虑驾驶员的舒适感，容易在一定程度上对驾驶员的身体和心理造成较大的负担。

同时，道路交叉口作为车联网中的一个典型应用场景，其中的联网车辆和路侧设备每时每刻都有巨量数据产生，这些数据蕴含着丰富的信息内容，如何对这些信息进行高效管理也是一项重要且艰巨的任务。目前的车联网信息管理系统仍旧存在着对动态数据不能及时进行分析和反馈的问题。本文提出了一种基于车联网环境的道路交叉口的车速引导信息管理系统，系统通过对车辆之间的位置关系、信号灯信息以及人体能承受的舒适加速度综合分析车辆的最佳车速，降低车辆在交叉口处的停车次数，提高交叉口处的车辆通行效率。

1 交叉口车速引导模型

在非车联网环境下单个车辆通过交叉口的速度主要根据驾驶员的驾驶经验判断得出，由于驾驶员驾驶经验的差异性，导致了车辆在交叉口处不同的通过时间，例如对于驾驶经验不足的驾驶员来说，通过交叉口的时间一般相对较长。为了提高车辆在交叉口处的通行效率，车辆需要根据当前交叉口的行车环境进行车速引导以便能够安全快速地通过交叉口。针对这一问题，提出了一种基于车联网环境的交叉口车速引导模型。模型利用靠近交叉口处道路区域内车辆及其周围车辆的信息，结合交叉口信息进行分析计算，得到车辆的瞬时最佳速度，对车辆进行实时引导。

本文的车速引导模型基于以下假设条件：

① 车辆之间可以实现数据的共享；

② 车辆可以与路侧设备实现通信；

③ 不考虑行人和非机动车的影响；

④ 只考虑车辆直行通过交叉口的情形；

定义正在进行车速引导的车辆为目标车辆，通过分析目标车辆在靠近交叉口路段的行驶环境，车速引导可分为车辆前方无其他车辆和车辆前方有其他车辆两种情形。相对前方有其他车辆的情形，在对前方没有其他车辆的车辆进行引导时，要对车辆进行限速控制。

车辆在加速过程中，驾驶员对加速度的承受能力有限，研究结果表明，人体感受到的最大舒适加速度为2.5 m/s2[7]，定义称该最大加速度为舒适加速度ac，当车辆的加速度超过舒适加速度时，驾驶舒适感明显降低。

在车辆车速进行引导的过程中，车速的变化主要来自于车辆的加速度变化，假设系统信息处理的频率f(1 Hz)，对车辆引导时，车辆的推荐速度vnext就可以表示为

vnext=vcurrent+a/f

(1)

若系统计算得到的加速度a可取的值为一定区间内的值时，系统在推荐时会选取区间中值作为最优的加速度。

根据《中华人民共和国道路交通安全法》及其施行法令规定，黄灯亮时，未跳过终止线的车辆不得通行，故在建模过程中，认为黄灯情况下的速度引导模型与红灯时的速度引导模型相同，其中设定绿灯的相位周期为TG，黄灯的相位周期为TY，红灯的相位周期为TR。黄灯情况下，设定黄灯相位剩余时间为tY，信号灯距离下次变为绿灯相位的时间为“tY+TR”。

图1 应用场景图

1.1 车辆前方无其他车辆

当车辆前方无其他车辆时，车辆通过交叉口所受到的影响全部来自于交通信号灯，根据交通信号灯的类型分为以下情况。

1.1.1 信号灯为绿灯

设定车辆当前时刻的速度为v0，距离交叉口的距离为s0，绿灯剩余时间为tG。

当s0

(2)

(3)

(4)

1.1.2 信号灯为红灯

设定车辆当前时刻的速度为v0，距离交叉口的距离为s0，绿灯剩余时间为tR。

(5)

1.2 车辆前方有其他车辆

当车辆前方有其他车辆时，车辆此时通过交叉口所受到的影响不仅来自于交通信号灯，同时还与前方的最后一辆车的行驶状态有关。根据《中华人民共和国道路交通安全法》第四十三条规定：同车道行驶的机动车，后车应当与前车保持足以采取紧急制动措施的安全距离。交管部门有关人士对“足以采取措施”的解释是：“足以”是指同一车道的后车与前车必须保持足够的行车间距。当机动车时速为60 km/h，行车间距应为60 m以上；时速为80 km/h，行车间距为80 m以上，以此类推。将“公里”转换为“米每秒”，根据以上定义，则可以列出安全距离ss计算公式为

ss=3.6v

(6)

根据交通信号灯的类型分为以下情况。

1.2.1 信号灯为绿灯

设定当前车辆当前时刻的速度为v1，距离交叉口的距离为s1，当前车辆前方的最后一辆车的车长为L0，速度为v0，距交叉口的距离为s0，绿灯剩余时间为tG。

此时车辆的安全行驶距离为s=s0-s1-ss-L0，由于此时车辆的所有行驶都要取决于前方车辆的行驶状态。当满足式(7)时，车辆以当前速度v1可以继续安全前行，并通过交叉口。

(7)

当满足式(8)时，车辆可以通过采取加速措施提高通过交叉口的可能性，即

(8)

此加速措施中加速度须满足式(9)：

(9)

(10)

1.2.2 信号灯为红灯

设定当前车辆当前时刻的速度为v1，距离交叉口的距离为s1，当前车辆前方的最后一辆车的车长为L0，速度为v0，距交叉口的距离为s0，绿灯剩余时间为tR。

通过对信号灯周期的分析，当信号灯为红灯时，下一个出现的信号灯颜色为绿色。当车辆前方的信号灯为红灯时，为保证车辆高效通过交叉口，此时最好的措施为保证车辆在红灯时间内不停车，同时还要保证车辆在剩余红灯时间内所行驶的距离小于车辆与交叉口之间的距离。

当v1≥v0时，车辆要保证不与前方车辆发生碰撞且在绿灯速度不为0，就要满足式(11)。

(11)

(12)

当车辆前方的车辆通过交叉口后，车辆就成为整个车队的首车，根据系统信息处理的频率，运用前方无车辆的模型对车辆进行引导，保证车辆安全通过交叉口。

2 系统设计与实现

系统平台设计的是软件系统，是智能化管理交通的集中体现。用户通过登录系统，可以远程查看某一辆车辆的当前行驶数据以及历史行驶数据，也可以对车辆进行针对性的引导。系统通过自动化数据分析和数据引导，减少了车辆的停车次数，提高了道路的车辆通行率，对道路交叉口处的交通智能化管理有极大的促进作用。

系统主要包括4个模块，分别为系统用户信息管理模块、车辆信息管理模块、交叉口处路侧设备信息管理模块以及车速引导模块。图2为系统功能模块图。

图2 系统功能模块图

(1) 系统用户管理模块。

登录系统需要用户权限，用户输入账号、密码和用户类型之后，系统将数据与数据库中的用户信息进行匹配，分析用户是否拥有登录此系统的权限。若匹配成功，则用户进入系统；否则，用户不具有权限，登录失败。依据用户权限的不同，用户可以分为“普通用户”和“管理员”。普通用户拥有较低的浏览权限，仅可以对系统中的信息进行浏览，没有对信息进行更改的权利；管理员则拥有更高的权限，对系统中的信息进行浏览的同时，还可以对系统中信息进行更改，以及对普通用户的信息进行管理。

(2) 车辆信息管理模块。

系统中分为用户信息管理模块、车辆信息管理模块、交叉口路侧设备信息管理模块以及车速引导模块。在车辆信息管理模块中，当车辆进入道路交叉口车速引导区域，车辆与系统进行信息交互，自动上传车辆的静态信息(车辆的车牌号、OBU终端编号、车型等)和动态行驶数据(车辆的瞬时速度、加速度、方向、GPS坐标等)，上传频率为1 Hz。

图3 为车辆信息查询界面，通过输入车牌号对车辆进行唯一性确定，当单击“确定”按钮之后，系统会对车辆的行驶数据进行展示，供用户浏览。

图3 车辆查询界面

(3) 交叉口路侧设备信息管理模块。

系统中路侧设备信息模块会实时对道路交叉口处车速引导区域中的道路信息以及设备信息进行管理，其中道路信息包括停车线的位置等信息，设备信息包括信号灯的位置坐标、相位周期、当前相位以及剩余灯时等动态信息，上传频率也为1 Hz。

(4) 车速引导模块。

车速引导模块主要是系统实时对车辆的动态数据以及交叉口处信号灯的信息进行分析，运用车速引导模型，实时计算车辆与交通信号灯之间的距离，分析得到车辆下一时刻的最佳速度，系统将分析得到的最佳速度反馈给车辆，从而实现对车辆引导。在车速引导模块，首先要选择目标信号灯确定车速引导区域，当选定目标信号灯之后，系统会对目标信号灯监测范围内的车辆进行显示，用户从引导区域中选择要引导的车辆，然后单击“开始引导车速”按钮，系统会从当前时刻，以1 Hz的频率对车辆进行车速引导。图4为选择引导车辆的软件界面图。

图4 选择引导车辆的界面

图5为系统对车辆进行引导后，实时监测到的车辆的速度变化情况。

图5 车速变化曲线

3 实验仿真

实验场所选择长安大学汽车试验场，如图6所示，引导区域为图6中红线区域，设定车速引导区域长度为100 m，信号灯周期为68 s，红灯周期为35 s，绿灯周期为30 s，黄灯周期为3 s。

图6 长安大学汽车试验场

实验通过驾驶经验丰富的驾驶员和无人车进行对比测试，分析单辆车情况下系统在车辆通过交叉口中的影响。车辆驾驶员通过10次随机驾驶，检测车辆跨入车速引导区时车辆的速度，记录驾驶员所进行的驾驶操作，并记录车辆通过停车线的情况。同时以驾驶员跨入车速引导区的车速作为无人车进入车速引导区的初始车速，无人车以系统提示的车速进行行驶，并记录车辆通过停车线的情况。

表1 单车环境实验测试数据

在单车实验测试中，实验结果如表1所示，除第6组实验之外，驾驶员驾驶的车辆和无人车在进入车速引导区域后所采取的驾驶操作是相同的；在第6组实验中，驾驶员驾驶的车辆采取了减速停车操作，而无人车采取了减速操作，但并无停车。通过对实验数据的分析发现，当信号灯为红灯且剩余时间较长的情况，人为判断会使减速停车等待信号灯变化，而车速引导模型会为避免车辆的停车操作提前做出减速但并不停车的操作，从而降低车辆的发动机空转情况。

由于实测条件限制，采用Vissim仿真平台对车速引导模型进行多车仿真，在Vissim中建立单车道试验环境，以长安大学汽车试验场中信号灯配时作为Vissim中信号灯的配时标准，车速引导区域长度仍设定为100 m，设定道路最大通行速度为60 km/h，车辆的初始速度值在25～45 km/h之间，对200辆、400辆目标车辆分别采用车速引导模型、不采用车速引导模型进行实验，记录不同车辆从进入引导区域到通过道路交叉口所用的时间。通过多次仿真实验，分别计算车辆在采用车速引导模型和不采用车速引导模型下的平均通过时间。实验结果如表2所示。

表2 多车环境车辆平均通过时间 单位：s

通过对表2实验数据进行分析得到，当车辆数目为200辆，实验次数为20、30、40次时，采用车速引导模型时全部车辆通过交叉口的平均时间相对于为采用车速引导模型车辆的平均通过交叉口时间分别减少6.83%、7.01%、7.15%；车辆数目为400辆，实验次数分别为20、30、40次时，采用车速引导模型时全部车辆通过交叉口的平均时间相对于未采用车速引导模型车辆的平均通过时间分别减少7.17%、7.22%、7.38%。综上可得出结论，当道路中车辆数目较多的情况下，车辆在采用车速引导模型后，车辆的平均通过交叉口时间相对不采用车速引导模型的平均通过交叉口时间更低，即该车速引导模型可以提高车辆在交叉口的通行效率。

4 结束语

本文设计了一种基于车联网环境的道路交叉口车速引导信息管理系统，对交叉口处车辆的数据进行分析处理，不仅实现了道路交叉口处设备和车辆信息的管理，同时也对进入交叉口车速引导区域的车辆进行车速引导。实验验证，车辆在运用该系统后，交叉口的车辆通过率相对于未使用该系统的交叉口通行率有所提高，车辆在交叉口处的停车率大大降低，同时在引导区域长度为100 m时，车辆在交叉口的平均通行时间降低大约7%。