Enhancing Expressway Ramp Merge Safety and Efficiency via Spatiotemporal Cooperative Control
作者: Ting Peng, Xiaoxue Xu, Yuan Li, Jie WU, Tao Li, Xiang Dong, Yincai Cai, Peng Wu, Sana Ullah
分类: eess.SY
发布日期: 2024-08-15 (更新: 2025-02-14)
期刊: IEEE Access, vol. 13, pp. 25664-25682, 2025
DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3539370
💡 一句话要点
提出时空协同控制方法，提升高速公路匝道汇入安全性和效率
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 匝道汇入 时空协同控制 车路协同 安全距离 冲突风险评估
📋 核心要点
- 现有匝道汇入系统难以准确评估其他车辆的状态和意图，导致事故频发，安全距离维持效果不佳。
- 论文提出一种时空协同控制方法，通过车路协同预先规划车辆轨迹，减少车辆冲突风险。
- 仿真结果表明，该方法显著降低了平均延时和燃油消耗，提升了匝道汇入的整体性能。
📝 摘要（中文）
本文针对高速公路自动驾驶中匝道汇入的安全和效率问题，提出了一种结合车路协同的时空协同控制方法。该方法首先计算不同时空条件下的安全距离，考虑了车辆速度差、定位误差和时钟同步误差等因素。然后，构建了一个先进的车辆冲突风险评估模型，以碰撞加速度和紧急加速度为关键参数，更准确地评估匝道汇入过程中的潜在风险。基于安全距离和冲突风险评估，制定了主线优先的协同控制方法，预先规划车辆轨迹，有效减少车辆间的冲突。通过多种交通流量和速度场景的仿真验证，结果表明该策略显著提高了车辆汇入速度，平均延时降低了97.96%，燃油消耗降低了6.01%，从而提升了匝道汇入的整体性能。
🔬 方法详解
问题定义：高速公路匝道汇入场景中，自动驾驶车辆如何安全高效地汇入主车道是一个关键问题。现有方法通常依赖于车辆自身的感知能力，难以准确预测其他车辆的意图，导致安全距离不足和潜在的碰撞风险。此外，交通拥堵和汇入延误也会降低整体交通效率。
核心思路：论文的核心思路是利用车路协同技术，通过路侧单元获取更全面的交通信息，包括车辆的速度、位置和行驶意图等。基于这些信息，提前预测潜在的冲突风险，并协同控制车辆的行驶轨迹，从而实现安全高效的匝道汇入。主线车辆具有优先权，匝道车辆根据主线车辆的状态进行调整。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 安全距离计算模块：考虑车辆速度差、定位误差和时钟同步误差等因素，计算车辆间的安全距离。2) 冲突风险评估模块：基于碰撞加速度和紧急加速度等参数，评估车辆间的冲突风险。3) 协同控制模块：根据安全距离和冲突风险评估结果，制定主线优先的协同控制策略，预先规划车辆轨迹。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 提出了一个综合考虑多种因素的安全距离计算模型，提高了安全距离的准确性。2) 构建了一个基于碰撞加速度和紧急加速度的冲突风险评估模型，能够更准确地预测潜在的碰撞风险。3) 提出了一种主线优先的协同控制策略，能够有效减少车辆间的冲突，提高匝道汇入的安全性。
关键设计：安全距离计算中，考虑了车辆速度差、定位误差和时钟同步误差等因素，并采用加权的方式进行综合。冲突风险评估模型中，碰撞加速度和紧急加速度的权重需要根据实际交通情况进行调整。协同控制策略中，采用了模型预测控制（MPC）方法，根据车辆的动力学模型和约束条件，优化车辆的行驶轨迹。
📊 实验亮点
通过仿真实验验证，该方法在多种交通流量和速度场景下均表现出显著的性能提升。结果表明，采用该方法后，车辆的平均延时降低了97.96%，燃油消耗降低了6.01%。这些数据表明，该方法能够有效提高匝道汇入的速度和效率，并降低能源消耗。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能交通系统、自动驾驶车辆和车路协同系统等领域。通过提高高速公路匝道汇入的安全性和效率，可以减少交通事故、缓解交通拥堵、降低燃油消耗，从而提升整体交通运输效率和安全性。未来，该方法可以进一步扩展到其他交通场景，如城市道路交叉口和高速公路换道等。
📄 摘要（原文）
In the context of autonomous driving on expressways, the issue of ensuring safe and efficient ramp merging remains a significant challenge. Existing systems often struggle to accurately assess the status and intentions of other vehicles, leading to a persistent occurrence of accidents despite efforts to maintain safe distances. This study proposes a novel spatiotemporal cooperative control approach integrating vehicle-road coordination to address this critical issue. A comprehensive methodology is developed, beginning with the calculation of safe distances under varying spatiotemporal conditions. This involves considering multiple factors, including vehicle speed differentials, positioning errors, and clock synchronization errors. Subsequently, an advanced vehicle conflict risk evaluation model is constructed. By incorporating collision acceleration and emergency acceleration as key parameters, this model offers a more accurate and detailed evaluation of potential risks during the ramp merging process. Based on the calculated safe distances and conflict risk evaluations, a mainline priority coordinated control method is formulated. This method enables the pre-planning of vehicle trajectories, effectively reducing conflicts among vehicles. Through rigorous simulations using diverse traffic volume and speed scenarios, the efficacy of the proposed strategy is validated. The results demonstrate remarkable improvements, with the average delay time reduced by an impressive 97.96% and fuel consumption decreased by 6.01%. These outcomes indicate that the proposed approach not only enhances the speed of vehicle merging but also significantly reduces latency and fuel consumption, thereby enhancing the overall performance of ramp merging operations.