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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请涉及交通控制系统技术领域，特别涉及一种混合交通流下单信号交叉口车辆协同控制方法，其中，方法包括：采集单信号交叉口路段协同控制区域车辆视频信息，并生成车流状态感知数据；确定当前混合交通队列的领航车辆，并结合车流状态感知数据计算当前混合交通队列的最优车速；发送最优车速至目标人工驾驶车辆，并基于领航车辆类型、最优车速和协同控制策略，控制每个目标网联自动驾驶车辆和人工驾驶车辆执行相应的驾驶操作。由此，解决了在现有技术中，随着通信车辆的增加，人工驾驶车辆无法满足大量网联车的同时通信的需求，且射频信号通信等方式存在信号干扰和频谱资源匮乏等缺陷，极大影响混合交通队列在信号控制交叉口的通行效率等问题。

主权项：1.一种混合交通流下单信号交叉口车辆协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集预设单信号交叉口路段中目标协同控制区域的车辆视频信息，并根据所述车辆视频信息生成所述目标协同控制区域对应的车流状态感知数据；所述采集预设单信号交叉口路段中目标协同控制区域的车辆视频信息，并根据所述车辆视频信息生成所述目标协同控制区域对应的车流状态感知数据，包括：将所述车辆视频信息输入至预先训练的目标检测模型，以输出所述车辆视频信息中每个视频帧对应的每个待检测车辆的检测框；根据所述每个待检测车辆的检测框确定所述每个待检测车辆在所述车辆视频信息中相邻两帧的检测框位置和所述相邻两帧中检测框位置对应的时间差；基于所述检测框位置和所述时间差，计算所述每个待检测车辆的瞬时车速，并根据所述每个待检测车辆的瞬时车速计算所有待检测车辆的平均速度，以通过所述平均速度得到所述目标协同控制区域对应的车流速度；获取所述目标协同控制区域对应的车流量信息，并通过所述车流量信息计算所述目标协同控制区域的车流密度，以根据所述车流量信息、所述车流密度和所述车流速度确定所述目标协同控制区域对应的车流状态感知数据；通过所述目标协同控制区域内当前混合交通队列中的至少一个目标网联自动驾驶车辆确定所述当前混合交通队列中的领航车辆，并基于所述领航车辆和所述车流状态感知数据，计算所述当前混合交通队列的最优车速；所述通过所述目标协同控制区域内当前混合交通队列中的至少一个目标网联自动驾驶车辆确定所述当前混合交通队列中的领航车辆，并基于所述领航车辆和所述车流状态感知数据，计算所述当前混合交通队列的最优车速，包括：控制目标路侧单元将所述车流状态感知数据发送至目标LED显示设备，并通过所述目标LED显示设备显示所述车流状态感知数据，同时利用预设的专用短程通信协议和可见光通信策略，将所述车流状态感知数据发送至所述当前混合交通队列中所述至少一个目标网联自动驾驶车辆中的每个目标网联自动驾驶车辆；获取所述预设单信号交叉口路段的红绿灯配时信息，并根据所述红绿灯配时信息和所述车流速度计算所述当前混合交通队列在当前绿灯时段内通过预设单信号交叉口路段停止线的目标车辆的数量，以通过所述目标车辆的数量判断所述当前混合交通队列中领航车辆；如果目标网联自动驾驶车辆为所述目标车辆中的领航车辆，或者所述目标网联自动驾驶车辆在所述当前绿灯时段内无法通过所述预设单信号交叉口路段停止线，但为下一绿灯时段所述当前混合交通队列中的领航车辆时，则所述当前混合交通队列中领航车辆为所述目标网联自动驾驶车辆，否则所述当前混合交通队列中领航车辆为目标人工驾驶车辆；在所述目标网联自动驾驶车辆或所述目标人工驾驶车辆作为所述当前混合交通队列中的领航车辆，且在所述当前绿灯时段内所述领航车辆能够通过所述预设单信号交叉口路段停止线的情况下，将预设车道最高限速作为所述每个目标网联自动驾驶车辆或所述至少一个目标人工驾驶车辆中每个目标人工驾驶车辆的目标车速，并根据所述目标车速构建第一最优车速目标函数，以利用所述第一最优车速目标函数计算所述当前混合交通队列对应的最优车速；在所述目标网联自动驾驶车辆或所述目标人工驾驶车辆无法在所述当前绿灯时段内通过所述预设单信号交叉口路段停止线，但作为所述下一绿灯时段所述当前混合交通队列中的领航车辆的情况下，获取所述领航车辆与所述预设单信号交叉口路段停止线之间的行驶距离，并根据所述行驶距离和所述红绿灯配时信息构建第二最优车速目标函数，以通过所述第二最优车速目标函数计算所述当前混合交通队列对应的最优车速；根据预设可见光通信策略将所述最优车速发送至所述当前混合交通队列中的至少一个目标人工驾驶车辆，并基于所述领航车辆、所述最优车速和预设协同控制策略，控制所述至少一个目标网联自动驾驶车辆和所述至少一个目标人工驾驶车辆执行相应的驾驶操作。

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