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龙图腾网恭喜吉林大学;吉林大学青岛汽车研究院申请的专利一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119479332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510039553.6，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法是由付尧;罗嘉良;刘科;雷雨龙;张玉洲设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明适用于交通控制与智能车控制技术领域，提供了一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法，先构建一个双向六车道的信号交叉口场景，对交叉口进行功能区的划分，控制器控制车辆在换道区先完成换道，再进行速度控制。然后针对高车流量出现控制效果恶化的情况，经过仿真分析得到一个考虑交通流量的阈值，并在控制器中设计两类控制方法，第一类应用于中低车流量下的车路协同控制，基于逻辑判断与计算，以当前车辆参数和交通信息划分四类控制模型，以减少停车次数和通行时间为导向，兼顾经济性；第二类应用于高流量下的交叉口速度控制，以车辆能耗经济性为导向，并考虑由第一类控制方法得到的车速，设置可调权重因子，尽可能提升通行效率。

本发明授权一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑效果阈值的信号交叉口节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建一个双向六车道的单信号交叉口场景，利用监控设备对所构建的单信号交叉口场景的交通流量进行统计，基于Webster配时法对交叉口进行配置；步骤2：完成智慧信号交叉口的功能区划分；在进行速度协同控制以前完成车辆对于目标车道的换道，然后再进行速度控制；步骤3：设计第一类控制方法，基于逻辑判断和计算，以当前车辆参数和交通信息划分四类控制模型，得到不同类别优化后的速度；步骤4：利用第一类控制方法对所构建的单信号交叉口场景的流量进行仿真标定，得到一个控制效果出现恶化的阈值；步骤5：当交通流量达到阈值时，控制器切换到第二类控制方法；其中第二类控制方法：利用动态规划算法求解得到考虑经济性的控制车速，同时考虑第一类控制方法得出的车速并施以可调权重，得到最终的车辆控制优化速度；匀速行驶的控制模型如下：（1）绿灯状态：车辆进入调速区之后，如果以当前车速继续行驶能在当前绿灯结束时间内能够顺利通过停车线，则表明时间足够，即： ；则返回CAV匀速行驶的指令，其速度调整如下： ；其中：tg为当前绿灯剩余时间，单位：s；d为此时车辆在调速区内的位置到交叉口中心的距离，单位：m；V0为优化前的原始速度，单位：ms；Vad为优化后的目标车速，单位：ms；（2）红灯或黄灯状态：车辆进入调速区后，如果车辆仍以当前车速行驶，能够在下一次绿灯期间顺利通过停止线，则返回CAV匀速行驶的指令，其速度调整同前一种情况；加速行驶的控制模型如下：（1）绿灯状态：车辆进入调速区之后，如果以当前速度继续行驶不能在当前绿灯时间内顺利通过停车线，但是车辆加速到交叉口最高限速可以顺利通过时，即表明车辆需要适当提速才能够通过信号交叉口，即： ； ；则返回CAV加速行驶的指令，优化目标车速如下： ；其中：a为预先设定的车辆加速度，为正值，单位：ms2；Vmax为车辆在交叉口所能达到的最高车速，单位：ms；（2）红灯或黄灯状态：车辆进入调速区之后，如果车辆以当前车速继续行驶不能在下一绿灯结束前及时通过停车线，但加速到交叉口所允许的最大车速后可以时，即表明车辆需要适当加速行驶才能不停车通过交叉口，即： ； ；则返回CAV加速行驶的指令，优化目标车速如下： ；其中：tge为当前时刻到下一次绿灯结束时刻的时间间隔，单位：s；tgs为当前时刻到下一次绿灯开始时刻的时间间隔，单位：s；减速行驶的控制模型如下所示：（1）绿灯状态：车辆进入调速区之后，即使当车辆加速到最高车速时，也不能在此次绿灯结束的时候顺利通过停车线，同时车辆减速到所允许的最低车速时，可以在红灯结束后顺利通过，即表明车辆需要适当减速才能通过信号交叉口，即： ； ；则返回CAV减速行驶的指令，取下一绿灯开始和结束时间的平均值： ；计算其优化目标车速： ；其中：ad为预先设定的车辆减速度绝对值，单位：ms2；Vmin为车辆所能达到的最低车速，单位：ms；tgm为下一绿灯开始和结束时间的平均值，单位：s；（2）红灯或黄灯状态：车辆进入调速区之后，如果车辆以当前车速行驶到交叉口停车线时的信号灯状态仍为红灯，但是以车辆所允许的最低车速行驶时可以在下一绿灯亮起后及时通过，即表明车辆需要进行适当减速，即： ； ；则返回CAV减速行驶的指令，如下所示： ；行驶到交叉口后停车的控制模型如下：（1）绿灯状态车辆进入调速区之后，即使当车辆加速到最高车速时，也不能在此次绿灯结束的时候顺利通过停车线，同时当车辆减速到所允许的最低车速，在下次绿灯亮起前车辆仍然没有到达交叉口停止线，表明车辆需要停车，即： ； ；则返回CAV减速行驶的指令，其优化目标车速如下： ；（2）红灯或黄灯状态：车辆进入调速区之后，如果车辆以车辆所允许的最低车速行驶到交叉口停车线时，下一绿灯仍未及时亮起，表明车辆需要停车，即： ；则返回CAV减速停车行驶的指令，如下所示： ；在所述步骤4中，利用传感器设备对一天的车流量进行统计获得车流量变化规律，验证控制结果；以递增工况对现有控制策略进行仿真标定可得到验证结果；在所述步骤5中，第二类控制方法的具体实施方案如下：步骤a：车辆动力学模型和状态方程建立；对于第二类控制方法，由车辆速度和加速度得到汽车驱动力平衡方程如下： ；式中，Ft为汽车行驶时平衡外界阻力所需要的驱动力，单位：N；G为汽车重力，单位：N；f为滚动阻力系数；v为车辆速度，单位:ms；i为道路坡度，即坡高和底长之比；CD为空气阻力系数；A为迎风面积，即汽车行驶方向的投影面积，单位：m2，δ为旋转质量换算系数；m为整车质量，单位：kg；a为车辆加速度或减速度，单位：ms2；为了便于求解，作出一定假设并对驱动力方程进行简化：将信号交叉口道路的滚动阻力系数f近似为相同；将信号交叉口的道路坡度i近似为0；将车辆在交叉口行驶时的风阻忽略不计；旋转质量换算系数取δ=1.2；综上，在交叉口行驶的车辆驱动力平衡方程可简化如下： ；综上，汽车纵向动力学模型离散化后表示为： ；对整个调速区内的速度曲线分阶段进行求解，由每一阶段的速度和加速度得到一个当前状态下整车需要的功率和发动机转矩值，则对于第k阶段而言： ； ；式中，Pek为整车在第k阶段状态下所产生的功率，单位：w；Ftk为第k阶段的车辆总的需要的驱动力，单位：N；vk为第k阶段内的速度，单位：ms；ηt为传动系的机械效率；Ttqk为整车在第k阶段状态下所需要的发动机转矩，单位：Nm；r为车轮半径，单位：m；ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；进一步得到累积的能量消耗： ；式中，Lenergy为总的消耗的能量，wk为第k阶段消耗的能量，单位：J；Δs为距离步长，设为固定步长，单位：m；综上得控制优化目标函数及其对应约束条件： ； ；式中，amin为预先设定不会引起人生理性不适的最大减速度，单位：ms2；amax为预先设定不会引起人生理性不适的最大加速度，单位：ms2；ak为第k阶段的加速度，单位：ms2；vmin为道路限制的最低车速，单位：ms；vmax为道路限制的最高车速，单位：ms；Tmin为发动机输出的最小转矩，单位：Nm；Tmax为发动机输出的最大转矩，单位：Nm；Δtk为第k个阶段所花费的时间，单位：s；步骤b：动态规划算法的构建和求解；1）阶段划分与离散化：经济性参考车速的求解是一个时间域上的连续问题，为了进行动态规划求解，将其进行转化和离散，将路程d分成N个阶段进行离散化，将速度求解过程分成若干个相互联系的阶段，其中k表示第k个阶段；2）状态变量与控制变量的选取：经济性参考车速求解中选取速度和驱动力作为状态变量，如下所示： ；式中，xk表示第k阶段的状态，vk表示第k阶段的速度状态，Ftk表示第k阶段的驱动力状态；选取车辆的驱动力变化率作为经济性车速动态规划的控制变量，如下所示： ；3）状态转移方程的定义：动态规划的状态转移方程如下所示： ；动态规划状态转移代价函数如下： ；动态规划初始阶段的累计代价初始值如下： ；则动态规划终点的累计代价： ；式中，J*[xk]表示第k阶段某状态对应的累积代价，J*[xk+1]表示第k+1阶段某状态对应的累积代价，Xk表示第k阶段所有状态的集合，Uk表示第k阶段向第k+1阶段发生状态转移时所有可能的控制变量的集合，L[xk,uk,k]表示第k阶段到第k+1阶段的状态转移代价；4）代价函数的构造：将整车所消耗的能量作为优化目标： ；式中：Lenergy为能量消耗代价，Lt为时间代价，用于防止为了节约整车能量而使得所规划的时间过长；wt为时间消耗代价权重函数；同时由于两个代价单位量纲和数量级不同，为了便于权重系数的调整，引入能量消耗和时间的归一化常数Cenergy和Ct；能量消耗代价如下： ；所花时间代价为： ；式中，tref为设定的参考时间，偏离越多对交通效率越不利；5）动态规划算法求解：逆向寻优，正向求解；依次求解出第N阶段，N-1阶段，第k+1阶段，第2阶段和第1阶段的最优控制变量u*k，由此得到u*[x0]和J*[x0]，然后根据系统初始状态x0逆序遍历出全局最小累积代价下的最优控制序列： ；得到最优状态序列： ；最优阶段累计代价序列： ；在最优状态序列中包含整个过程的经济车速序列，进而得到经济车速曲线；步骤c：速度控制曲线输出；假定求解过程输出的控制优化速度为V2，而由第一类控制方法输出的控制优化速度为V1；V2考虑经济性，V1考虑通过性，为了便于进行动态调整以应对高车流量下车流的频繁变化，引入可调权重因子，故最终车辆控制优化速度为： ；式中：V为最终车辆控制优化车速，单位：ms；λ为可调权重因子；步骤d：第二类控制方法持续，传感器设备持续监测车流量；步骤e：传感器持续检测到当前车流量小于设定阈值，并持续一定时间后，表明当前交叉口已切出早晚高峰期，交叉口更改控制策略，控制器自动切换为第一类控制方法；步骤f：重复步骤a。

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