[发明专利]一种消解无信号交叉口两车交通冲突的方法

权利要求书

1.一种消解无信号交叉口两车交通冲突的方法，其步骤包括如下：

(1)采集两车信息：

分别采集两车的速度、加速度以及两车分别与冲突域之间的距离信息；

(2)利用车辆动力学方程，分别预测两车到达冲突域的时间；

(3)判断两车到达冲突域的相隔时间是否大于时间阈值，若是，执行步骤(4)，否则，执行步骤(1)；

(4)确定两车到达冲突域的优先级：

(4a)将两车距无信号交叉口距离、车型、车流量、两车到达时间作为层次分析结构的因素层，将两车到达冲突域优先顺序的标准作为层次分析结构的决策层，建立层次分析结构；

(4b)分别对因素层中的两车距无信号交叉口距离、车型、车流量、两车到达时间因素进行两两比较，将比较结果构成一个判断矩阵；

(4c)采用权重公式，计算因素层中各因素的权重；

所述的权重公式如下：

X×W＝α×W

其中，X表示判断矩阵，W表示层次分析结构因素的权重，α表示由矩阵实验室MATLAB中的eig函数得到判断矩阵的最大特征值；

(4d)将因素层中各因素的权重最大的因素作为两车到达冲突域优先级的标准，确定优先通行的车辆；

(5)确定两车冲突消解策略：

(5a)将比例积分微分PID控制器的比例项系数、积分项系数、微分项系数作为种群个体，随机产生一个初始种群；

(5b)按照下式，计算两车与冲突域的绝对距离：

f＝|L₁-L₂|

其中，f表示两车与冲突域的绝对距离，L₁、L₂分别表示两车距冲突域的距离，|·|表示绝对值操作；

(5c)将两车与冲突域的绝对距离作为适应度，初始种群个体按照适应度从大到小进行排序；

(5d)采用二进制编码方案，八个二进制表示一个因子，三个因子组成一个码串，对比例积分微分PID控制器的比例项系数、积分项系数、微分项系数进行编码；

(5e)按照下式，计算初始种群个体被选择的概率：

$P_i=\frac{f\left(x_i\right)}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}f\left(x_i\right)}$

其中，P_i表示初始种群个体x_i被选择的概率，f(x_i)表示初始种群个体x_i的适应度，N表示初始种群的个体数，∑表示求和操作；

(5f)将初始种群个体按照初始种群个体被选择的概率从大到小进行两两配对，并对配对的两个初始种群个体进行交叉操作，得到交叉后的种群个体；

(5g)对交叉后的种群个体进行变异操作；

(5h)判断初始种群个体的最大适应度变化是否小于适应度变化阈值，若是，执行步骤(5i)，否则，执行步骤(5a)；

(5i)将适应度最大个体的比例项系数、积分项系数、微分项系数作为最优解输出；

(5j)按照下式，计算时间间隔的期望值：

e(t)＝T-ΔT

其中，e(t)表示时间间隔的期望值，T表示时间阈值，ΔT表示两车到达冲突域的相隔时间；

(5k)将选出的适应度最大个体的比例项系数、积分项系数、微分项系数作为比例积分微分PID控制器的参数，按照下式，计算时间间隔的控制量：

u(t)＝K_p^*e(t)+K_i∫e(t)dt+K_de'(t)

其中，u(t)表示时间间隔的控制量，K_p表示比例积分微分PID控制器的比例项系数，e(t)表示时间间隔的期望值，K_i表示比例积分微分PID控制器的积分项系数，∫·dt表示积分操作，K_d表示比例积分微分PID控制器的微分项系数；

(6)优化两车冲突消解策略：

(6a)将两车作为博弈的参与者，将两车“加速”和“减速”两种状态作为博弈的策略集，建立两车交叉口博弈模型；

(6b)按照下式，计算两车加速通过交叉口的时间增益：

Y₁＝-ap+b(1-p)

其中，Y₁表示两车加速通过交叉口的时间增益，a表示两车在交叉口减速的增益，p表示两车在交叉口加速的概率，b表示两车在交叉口加速的增益，1-p表示两车在交叉口减速的概率；

(6c)按照下式，计算两车减速通过交叉口的时间增益：

Y₂＝-bp-b(1-p)

其中，Y₂表示两车减速通过交叉口的时间增益，b表示两车在交叉口加速的增益，p表示两车在交叉口加速的概率，1-p表示两车在交叉口减速的概率；

(6d)判断两车加速通过交叉口的时间增益与两车减速通过交叉口的时间增益是否相等，若是，执行步骤(6e)，否则，执行步骤(6a)；

(6e)按照下式，计算两车在交叉口加速的概率：

$p=\frac{2b}{a+b}$

其中，p表示两车在交叉口加速的概率，a表示两车在交叉口减速的增益，b表示两车在交叉口加速的增益；

(6f)按照下式，计算两车通过交叉口的最短时间：

Y＝pF(T₁+T₂)

其中，Y表示两车通过交叉口的最短时间，p表示两车在交叉口加速的概率，F(·)表示归一化操作，T₁、T₂分别表示两车到达冲突域的时间。