1、前言
随着近些年来计算处理、感知融合、通信交互以及人工智能等技术快速地发展与不断地突破,下一代智能交通系统和智能网联汽车的研究探索已被提上日程。而交叉路口作为道路环境中车辆最为频繁交汇与疏散的区域备受关注,越来越多的经济损失与安全事故也与路口区域的交通拥堵相关。车路协同技术是提高道路交通的安全性和效率的有效途径[1]。因此,智能交通系统中最重要的目标之一是解决多车在路口区域协作通行的问题,从而显著地提升交通系统的通行安全、通行效率、节能减排等性能指标;而智能网联车辆的理想功能也应当包括通过车辆间的信息共享,控制自主车辆安全、平顺、经济、舒适地通过路口区域。本文分别基于极小值原理和模型预测控制两种方法来解决无信号灯路口智能网联车辆多目标协同调度问题,并通过仿真验证其有效性。另外,在此基础上分别设计三组仿真,分析和对比所提出的两种方法在不同性能评价指标下的优劣性。深入探讨交叉路口交通事故产生机理，寻找相应的控制措施，对于改善交叉路口运行效率、减少交叉路口交通事故、提高整体交通安全水平均具有十分重要的意义[2]。
- 研究现状
世界汽车行业为顺应现代社会发展要求, 正朝着智能、安全、节能、环保的方向发展, 美国、日本及欧盟等国家和地区的高科技公司、研究机构亦在无人驾驶、新能源领域频频发力, 并取得了开创性成果[3]。中国智能网联汽车发展已上升至国家战略层面, 发展定位从原来以车联网概念的一个重要组成部分, 向智能制造、智能网联等智能化集成行业转移[4]。所谓路口区域多车协同调度是指通过分布式或者集中式的方法控制道路上的智能网联多车安全平顺地通过道路上的匝道入口或者交叉路口区域[5]。多车协同的调度方法分类可根据任务是否至少由一个全局控制系统执行，分为分布式控制方法和集中式控制方法。
国外学者研究结果：
国外智能车辆的研究巧始于２０世纪７０年代末，主要集中在美国、Ｒ本及欧洲的几个发达国家[6]。Dresner和 Stone首次提出的reservation算法控制行驶在不同车道上两车经过同一路口时避免发生碰撞。算法的核心思路是控制两车不能同时行驶在路口内。对于路口集中式控制系统，只要两车其一请求通过路口，另外一辆车必须等前车通过后其请求才会被允许[7]。而此后也有一些基于reservation算法的研究对路口多车协同的求解方法和优化目标作出改进[8][9][10]。
Murgovski等人于22015年基于凸规划的方法对所有车辆到达路口的时间进行预交叉排列，选取最优时间序列。该方法将基于时间控制问题转化为基于空间控制问题，使用车速的倒数代替车速进行优化控制。仿真结果验证了该方法的有效性[11]。
Levin于2018 年基于元胞传输模型（cell transmission model, CTM）对通过连续多个路口的交通流进行建模，所有智能网联车辆按照先进先出（First In First Out, FIFO）的方式进出路口。仿真结果表明，优先权越高的车辆行驶时间越短[12]。
国内研究成果:
罗霞等人本文以无信号交叉口为研究对象，探讨了－种车联网环境下交叉口基于冲突消减的车辆协同滚动优化控制方法。先利用遍历树搜索求解进人控制区域的车辆按照安全不冲突原则的所有协同方案，将交叉口划分为变速控制区域和匀速行驶区域，实现整个交叉口通行策略的整体最优[13]。
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