[发明专利]车辆轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种车辆轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：以智能网联车辆作为头车，将混合车队划分为多个子车队，每个子车队均包括一个智能网联车辆和至少一个全人工驾驶车辆；选取状态变量，根据状态变量建立混合车队的状态向量；选取控制变量，并基于控制变量、车辆运动学模型以及速度差应激‑反应模型建立车队连续时域状态转移方程；对连续时域状态转移方程进行离散化，获得增广形式状态方程；建立优化目标函数，并确定优化目标函数的约束条件，基于优化目标函数以及约束条件获得混合车队的车辆轨迹。本发明可对由多个智能网联车辆和多个全人工驾驶车辆组成的混合车队中各车辆的行驶进行协同控制，提高了混合车队通行效率。

技术领域

本发明涉及车队轨迹控制技术领域，具体涉及一种车辆轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

城市路网环境下车辆通行效率受通行路径上路口信号配时影响巨大，现实情况下往往存在绿灯资源分配不合理，车辆无法根据红绿灯实时情况调整运动状态，达到合理利用红绿灯资源的目的。随着城市路网中智能网联基础设施建设落地，高等级自动驾驶汽车逐步开展商业化运营，研发智能网联环境下路口车辆轨迹控制方法意义重大，可帮助车辆与城市交通提升运行效率的同时，亦可到达节约油耗的目的。

现有的车辆轨迹控制方法主要分为单车车速引导和全智能网联车队通行两种。前者主要基于红绿灯配时与车辆实时运动状态进行计算，通过给予合理的建议速度或者加速度，尽可能达到不停车通过路口的目的，帮助车辆提升运行效率，优化出行服务，但是该方法大多考虑单车通行，无法针对路口多辆车组成的车队进行整体或差异化通行速度优化，对于路口交通效率提升的帮助有限。后者通过对多辆智能网联车辆组成的车队整体进行研究，基于通行车队纵向控制，可大幅度提升车队通行效率，然而考虑到目前智能网联车辆渗透率有限，非刻意为之的实际运营场景下，无法满足全智能网联车辆组成车队的苛刻条件，绝大多数情况是由智能网联车辆与全人工驾驶车辆混合组成的车队。

因此，急需提供一种车辆轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质解决现有技术中无法对实际应用场景中由智能网联车辆和全人工驾驶车辆组成的混合车队进行轨迹控制，从而导致混合车队通行效率较低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种车辆轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的无法对实际应用场景中由智能网联车辆和全人工驾驶车辆组成的混合车队进行轨迹控制，从而导致混合车队通行效率较低的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种车辆轨迹控制方法，用于对混合车队中各车辆的轨迹进行控制，所述混合车队包括多个智能网联车辆和多个全人工驾驶车辆，所述车辆轨迹控制方法包括：

以所述智能网联车辆作为头车，将所述混合车队划分为多个子车队，每个所述子车队均包括一个所述智能网联车辆和至少一个所述全人工驾驶车辆；并选取车辆位置和车辆速度作为状态变量，根据所述状态变量建立所述混合车队的状态向量；

选取所述智能网联车辆的加速度作为控制变量，并基于所述控制变量、车辆运动学模型以及速度差应激-反应模型建立车队连续时域状态转移方程；

对所述连续时域状态转移方程进行离散化，获得增广形式状态方程；

以所述智能网联车辆在路口停车线处运动状态与理想状态差最小及所述混合车队的累积油耗最小为目的建立优化目标函数，并确定所述优化目标函数的约束条件，基于所述增广形式状态方程、所述优化目标函数以及所述约束条件获得所述混合车队中智能网联车辆和所述全人工驾驶车辆的车辆轨迹。

在一些可能的实现方式中，所述基于所述控制变量、车辆运动学模型以及速度差应激-反应模型建立车队连续时域状态转移方程，包括：

基于所述控制变量以及所述车辆运动学模型建立所述智能网联车辆的头车状态方程；