A Dynamic CAV-Dedicated Lane Allocation Method With the Joint Optimization of Signal Timing Parameters and Smooth Trajectory in a Mixed Traffic Environment

可控性 控制理论(社会学) 弹道 交叉口(航空) 信号定时 轨迹优化 计算机科学 信号(编程语言) 接头(建筑物) 穿透率 工程类 模拟 最优控制 数学优化 实时计算 交通信号灯 控制(管理) 数学 物理 航空航天工程 人工智能 建筑工程 岩土工程 程序设计语言 应用数学 天文
作者
Xiancai Jiang,Qingpeng Shang
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (6): 6436-6449 被引量:20
标识
DOI:10.1109/tits.2022.3172942
摘要

Owing to the difference in utilization efficiency of road between a connected-automated vehicle (CAV) and connected human-driven vehicle (CHV), caused by trajectory controllability, the optimization methods reported in literature for the mixed traffic of CAVs and CHVs at signalized intersections do not consider the dynamic adjustment of the approach lane utilization due to variations in the CAV penetration rate and traffic demand. Accordingly, a dynamic CAV-dedicated lane allocation method with the joint optimization of signal timing parameters and smooth trajectory is proposed to avoid using transitional or inefficient CAV-dedicated lanes and improve the performance of the intersections. In addition, a CAV trajectory control model for the CAV-dedicated lane is built to avoid the start-up loss time and maximize the utilization of green time. The delay and stops are weighted to form an integrated performance index (PI), and a PI model is established to evaluate the proposed method. A simplified solution procedure is designed to solve the joint optimization problem. The simulation results show that the proposed method in this paper can reduce the average PI per vehicle at intersections by 15.7% or more compared with that of a fully actuated signal control scheme, which indicates that it is necessary to drive the CAVs in one or more CAV-dedicated lanes when the CAV penetration rate exceeds a certain threshold. Compared with the existing signal and trajectory control approaches, the proposed method is more suitable for multi-lane signalized intersection with high saturation and high CAV penetration rate.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Psycho发布了新的文献求助10
1秒前
蔚蓝发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
JJ完成签到,获得积分20
2秒前
egg2完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
lijiuyi发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
好好好发布了新的文献求助10
5秒前
rose123456发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
胡芜湖完成签到,获得积分10
7秒前
无唉完成签到,获得积分10
8秒前
彭于晏应助de采纳,获得10
8秒前
小学生完成签到 ,获得积分10
11秒前
胡芜湖发布了新的文献求助10
11秒前
rive发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
水谷隆也发布了新的文献求助10
13秒前
蓝莓橘子酱应助朱文韬采纳,获得10
15秒前
cloud完成签到,获得积分10
16秒前
科研任你行完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
laodai8855发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
斯文败类应助节节高采纳,获得10
17秒前
可可西里发布了新的文献求助10
17秒前
zy发布了新的文献求助30
18秒前
风清扬发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
Psycho完成签到,获得积分10
19秒前
Darren发布了新的文献求助10
20秒前
fzzzzlucy发布了新的文献求助10
20秒前
嘻嘻发布了新的文献求助20
21秒前
布布完成签到 ,获得积分10
22秒前
尤娅莹发布了新的文献求助20
22秒前
rose123456完成签到,获得积分20
23秒前
24秒前
外向的藏今完成签到,获得积分10
25秒前
曦阳发布了新的文献求助10
26秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6032003
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7716984
关于积分的说明 16198607
捐赠科研通 5178730
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2771460
邀请新用户注册赠送积分活动 1754768
关于科研通互助平台的介绍 1639821