【CN109765801A】基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法【专利】
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代理人 柏尚春
(51)Int .Cl . G05B 17/02(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109765801 A (43)申请公布日 2019.05.17
( 54 )发明 名称 基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的
实现方法 ( 57 )摘要
本发明公开了一种基于VISSIM仿真的车联 网设计速度调整的实现方法，应用VISSIM构建城 市道路模型，在MATLAB中建立速度优化模型以模 拟车辆联网情况下的速度优化决策，再将结果导 入VISSIM中进行实时控制，实现车辆未联网和联 网状态两种道路模型的可视化仿真，最后输出评 估数据并进行比较，从而对道路设计速度进行调 整。本发明的实例分析结果表明 ：通过MATLAB中 建立的速度优化模型，可以在VISSIM中控制并模 拟车辆联网下的行驶状况 ，获取车辆的行车速 度 、走 行时 间 、延 误时 间 等 数 据 。本 发 明 通 过 MATLAB中建立的车辆速度优化决策对VISSIM中 的道路模型控制，提供了车辆联网下设计速度调 整的实现方法。
4 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤3) 中 ，在构建的标准道路模型基础上 ，针对建立的速度优化模型 ，通过COM接 口 取 读正 在仿真运行的 交通数 据 ，以 每秒为一个时间 步长 ，取 读数 据区 车辆的 速 度、加速 度、位置等信息，通过一个C++程序储存到Excel中 ，以Excel为中间程序，作为VISSIM和 MATLAB数 据传输的中 转站 ，通过Excellink接口 调 用MATLAB ，将VISSIM中的 仿真数 据传入 MATLAB中 。MATLAB对接收 到的 速 度进行优化 ，并 返回 输出每 秒的决 策值 ，即 加速 度 ，通过
4)对车辆联网和未联网状态的采集点数据进行对比 ，得到车辆联网下设计速度的调 整。
2 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在 于 ，所 述 步 骤 1) 中 ，将 道 路 的 路 段 分 为 数 据 区 、改 道 区 和 分 流 区 ，默 认 驾 驶 采 用 Wiedemann99跟车模型，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道路模型，设置车辆输入 和路径决策等参数，仿真运行并输出评价文件。
附图说明 [0027] 图1为本发明提供的方法流程图； [0028] 图2为道路模型示意图； [0029] 图3为联网状态和未联网状态采集点的速度对比； [0030] 图4为联网状态和未联网状态采集点的加速度对比； [0031] 图5为联网状态和未联网状态下各时间段平均走行时间； [0032] 图6为联网状态和未联网状态下各时间段平均延误时间。
3 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤2) 中 ，以 总速度最大化的速度优化模型作为车辆联网状时的速度决策模型 ， 利用MATLAB的fmincon算法进行实现，速度决策模型具体如下：
上式中 ，公式 (1) 为目标函数 ，公式 (2) 为对车辆速度的 约束函数 ，公式 (3) 表示同 一时 间内每辆车的 最小距离不能大于规定值 ，这里最小距离被设置为10米 ，即Gmin＝10m ；公式 (4) 为对加速度的 约束函数 ，公式 (5) 描述了速度、加速度和距离之间的 函数关 系 ，式中i为 车道上的车辆编号 ；n为车道上的车辆总数 ；t为每个时间步长 ，表示第几秒 ；vi ,t为某一秒某 一辆车的速度；v_max为速度最大值；Gmin为相邻两辆车之间的距离最小值，xi ,t为某两车某 一秒的位置；a_min为加速度最小值；a_max为加速度最大值；ai ,t为某一秒某一辆车的加速 度。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910006280 .X
(22)申请日 2019 .01 .04
(71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市江宁区东南大 学路2号
(72)发明人 于斌 吴咪艺
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204
发明内容 [0006] 技术问题：本发明面临的技术问题包括： [0007] (1)在第一阶段车联网状态与正常状态的运行对比分析时，应设置哪些控制变量， 制定怎样的策略以便于利用仿真平台对行车状态进行进行综合评估，并得出各项参数的变 化趋势及影响因素； [0008] (2)如何利用VISSIM来捕捉区域内的车辆的运行参数信息，并设定一些约束以更 真实地模拟车辆在不同路段的交通需求； [0009] (3)如何利用MATLAB工具箱找出每种设定情况的最佳设计速度，评估因素的选择 和权重等问题。 [0010] 技术方案：为实现上述目的：本发明采用以下技术方案：
具体实施方式 [0033] 下面结合附图对本发明做更进一步的解释。 [0034] 如图1所示，本发明一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，主要 包括以下步骤： [0035] (1)道路仿真建模 [0036] 为模拟正常驾驶状态下道路的车流情况，选取较为普适和典型的城市道路主干路 进行模拟 ，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的 道路模型 ，设置车辆输入和路径决策 等参数，仿真运行并输出评价文件，输出速度等信息。 [0037] 以城市单向两车道主干路为例，主道总长为520米，车道宽度为3 .75米，不设中间 带 ，设有南北双边分流 ，设计速度为50km/h ，最高限 速为70km/h ，换算后约为20m/s ，故速度 优化模型以20m/s为最高速度值。道路模型如图2所示。 [0038] 道路模型0至200米为区域1即数据采集控制区 ，此区域的所有车辆的速度、加速 度、位置等信息将被采集并输入到MATLAB中 ，MATLAB计算并找出最优车辆控制策略 ，再传回 VISSIM对车辆进行实时控制。由于在数据区中，车辆变道会导致车辆的编号发生改变，不利 于数据的采集和返回控制，故假设车辆在途经区域1的过程中不可变道，在图2中以实线表 示。 [0039] 200至400米为区域2即车辆改道区，由于部分车辆将在C点进行分流，一方面考虑 到数据区的 加速对分流的 影响 ，变道区不宜过长 ；二方面考虑分流有可能带来的交通拥堵 和延误，变道区不宜过短。因此将变道区设置为与数据区相同长度，以中和以上两个因素的 影响。 [0040] 400至520米为分流区，车辆将以6:2:2的比例在此进行分流，此区域允许车辆以一 切合理方式正常行驶。 [0041] (2)建立速度优化模型 [0042] 基于已建道路模型，假设车辆在数据区为自动驾驶模式，且不可变道，出了数据区 后切换到VISSIM默认的 驾驶模式行驶。数据区的车辆在行驶过程中 ，其位置、速度、加速度 等信息被输出到MATLAB里 ，MATLAB根据下面的 速度优化模型对车辆的 加速度进行决策 ，并
5Leabharlann N 109765801 A说 明 书
3/7 页
[0026] 有益效果：本发明与现有技术相比 ：本发明给无人驾驶下的设计速度调整提供了 一个平台 和思路 ，能 够解决现有设计速度规范不能完全适 用于无人驾驶的问 题。本发明公 开的设计速度调整的实现方法可以定量的对无人驾驶下的设计速度进行调整，更具科学性 和实用性。
19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请10申请公布号43申请公布日21申请号201910006280x22申请日2019010471申请人东南大学地址210000江苏省南京市江宁区东南大学路2号72发明人于斌吴咪艺74专利代理机构南京苏高专利商标事务所普通合伙32204代理人柏尚春51intclg05b170220060154发明名称基于vissim仿真的车联网设计速度调整的实现方法57摘要本发明公开了一种基于vissim仿真的车联网设计速度调整的实现方法应用vissim构建城市道路模型在matlab中建立速度优化模型以模拟车辆联网情况下的速度优化决策再将结果导入vissim中进行实时控制实现车辆未联网和联网状态两种道路模型的可视化仿真最后输出评估数据并进行比较从而对道路设计速度进行调整
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CN 109765801 A
说 明 书
1/7 页
基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法
技术领域 [0001] 本发明涉及一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，属于无人驾 驶下的道路设计技术领域。
背景技术 [0002] 城市交通需求不断增长，如何更高效便捷的出行成为交通工程师和城市规划师亟 待解决的问 题 ，自 动驾驶技术的 出现给城市交通带来了新的曙光 ，它不仅能解放驾驶者的 双手，还能通过实时的定位和通讯系统做出准确的路径决策，使交通出行更为安全快捷，大 大提高了交通通行率和道路利用率。 [0003] 由于各方面因素的限制，自动驾驶技术还未能在城市道路上广泛普及，原因主要 有如下三点。首先，与自动驾驶相关的AI人工智能技术还有很大的上升空间，在国外的很多 道路试验中 ，还存在诸如传感器精度不够高 、路径决策不够迅速、紧急情况处理方案不够科 学有效等问题 ；其次 ，自 动驾驶这项技术要普及 ，必须要有与之 相适应的 道路基础设施 ，如 公共交通站点的改进，道路分合流、纵横断面的改进、道路设计速度的改进等等；第三，在当 下的 社会背景下 ，人 们对自 动驾驶车辆的 安全性能 还持着怀疑的 态度 ，这也是这项技术广 泛普及的阻碍因素之一。 [0004] 自动驾驶车辆在联网状态下能够实时地交换信息，如附近车辆的速度、加速度、位 置、变道趋势、方向、目的地等等，以此预测交通流的趋势，完成自身车辆的行驶决策并实时 控 制。在车辆实时联网 和计算机准 确决策的 双重作 用下 ，车辆能以 最安全高效 和舒适的 方 式行驶 ，提高了交通通行率的同时也在一定程度上提高了车辆的 平均行驶速度。本文以 道 路基础设施的改 进为 切入点 ，研究 在自 动驾驶技术即将普及的 大背景下 ，车辆联网技术对 车辆行驶速度的影响，从而对道路设计速度提出建议。 [0005] 综上所述，在自动驾驶状态中，车辆联网状态下的信息实时交换是影响自动驾驶 车辆运行行为的 主要因素 ，研究车联网状态下的 行车速度 ，对道路设计速度的 确定具有重 要的意义。
2) 基于建立的 标准道路模型 ，利 用MATLAB建立车辆 总速度最大化的 速度优化模型 ，模 拟车辆联网状态下车辆实时交换信息并以最优决策行驶的自动驾驶行为；
3) 使 用C++来检 测并 输出 VI SSIM的 车辆数 据 ，利 用Excel 作为主控程 序调控MATLAB 和 VISSIM间的数据输入和输出；
[0018]
[0019] [0020] [0021]
[0022]
[0023] 上式中，公式(1)为目标函数，公式(2)为对车辆速度的约束函数，公式(3)表示同 一时间内每辆车的最小距离不能大于规定值，这里最小距离被设置为10米，即Gmin＝10m；公 式 (4) 为对加速度的 约束函数 ，公式 (5) 描述了速度、加速度和距离之间的 函数关 系 ，式中i 为车道上的车辆编号 ；n为车道上的车辆总数 ；t为每个时间步长 ，表示第几秒 ；vi ,t为某一秒 某一辆车的速度；v_max为速度最大值；Gmin为相邻两辆车之间的距离最小值，xi ,t为某两车 某一秒的位置；a_min为加速度最小值；a_max为加速度最大值；ai ,t为某一秒某一辆车的加 速度。 [0024] 进一步地，所述步骤3)中，在构建的标准道路模型基础上，针对建立的速度优化模 型 ，通过COM接口 取读正在仿真运行的交通数据 ，以 每秒为一个时间步长 ，取读数据区车辆 的 速度、加速度、位置等信息 ，通过一个C++程序储存到Excel中 ，以 Excel为中间程序 ，作为 VISSIM和MATLAB数据传输的中转站，通过Excel link接口调用MATLAB，将VISSIM中的仿真 数 据传入MATLAB中 。MATLAB对接收 到的 速度进行优化 ，并返回 输出每秒的决 策值 ，即 加速 度，通过Excel link储存到Excel中，通过COM借口取读Excel中的优化决策，并利用COM接口 与Excel进行对接，使用C++介入模型的内核对车辆进行控制。 [0025] 进一步地，所述步骤4)中，根据步骤3)输出的结果，绘制车联网和未联网状态下各 采集点的平均速度、加速度关系图 ，得到车辆联网下的设计速度调整结果。
权利要求书2页 说明书7页 附图3页
CN 109765801 A
CN 109765801 A
权 利 要 求 书
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1 .一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征在于：包括以下步 骤：
1)结合正常驾驶状态下道路的车流情况，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道 路模型；
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CN 109765801 A
权 利 要 求 书
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Excel link储存到Excel中，通过COM借口取读Excel中的优化决策，并利用COM接口与Excel 进行对接，使用C++介入模型的内核对车辆进行控制。
5 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤4) 中 ，根据步骤3) 输出的结果 ，绘制车联网 和未联网状态下各采集点的平均 速度、加速度关系图 ，得到车辆联网下的设计速度调整结果。
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CN 109765801 A
说 明 书
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[0011] 一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，包括以下步骤： [0012] 1)结合正常驾驶状态下道路的车流情况，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准 的道路模型； [0013] 2)基于建立的标准道路模型，利用MATLAB建立车辆总速度最大化的速度优化模 型，模拟车辆联网状态下车辆实时交换信息并以最优决策行驶的自动驾驶行为； [0014] 3)使用C++来检测并输出VISSIM的车辆数据，利用Excel作为主控程序调控MATLAB 和VISSIM间的数据输入和输出； [0015] 4)对车辆联网和未联网状态的采集点数据进行对比 ，得到车辆联网下设计速度的 调整。 [0016] 进一步地，所述步骤1)中，将道路的路段分为数据区、改道区和分流区，默认驾驶 采用Wiedemann99跟车模型，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道路模型，设置车辆 输入和路径决策等参数，仿真运行并输出评价文件。 [0017] 进一步地，所述步骤2)中，以总速度最大化的速度优化模型作为车辆联网状时的 速度决策模型，利用MATLAB的fmincon算法进行实现，速度决策模型具体如下：
(51)Int .Cl . G05B 17/02(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109765801 A (43)申请公布日 2019.05.17
( 54 )发明 名称 基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的
实现方法 ( 57 )摘要
本发明公开了一种基于VISSIM仿真的车联 网设计速度调整的实现方法，应用VISSIM构建城 市道路模型，在MATLAB中建立速度优化模型以模 拟车辆联网情况下的速度优化决策，再将结果导 入VISSIM中进行实时控制，实现车辆未联网和联 网状态两种道路模型的可视化仿真，最后输出评 估数据并进行比较，从而对道路设计速度进行调 整。本发明的实例分析结果表明 ：通过MATLAB中 建立的速度优化模型，可以在VISSIM中控制并模 拟车辆联网下的行驶状况 ，获取车辆的行车速 度 、走 行时 间 、延 误时 间 等 数 据 。本 发 明 通 过 MATLAB中建立的车辆速度优化决策对VISSIM中 的道路模型控制，提供了车辆联网下设计速度调 整的实现方法。
4 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤3) 中 ，在构建的标准道路模型基础上 ，针对建立的速度优化模型 ，通过COM接 口 取 读正 在仿真运行的 交通数 据 ，以 每秒为一个时间 步长 ，取 读数 据区 车辆的 速 度、加速 度、位置等信息，通过一个C++程序储存到Excel中 ，以Excel为中间程序，作为VISSIM和 MATLAB数 据传输的中 转站 ，通过Excellink接口 调 用MATLAB ，将VISSIM中的 仿真数 据传入 MATLAB中 。MATLAB对接收 到的 速 度进行优化 ，并 返回 输出每 秒的决 策值 ，即 加速 度 ，通过
4)对车辆联网和未联网状态的采集点数据进行对比 ，得到车辆联网下设计速度的调 整。
2 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在 于 ，所 述 步 骤 1) 中 ，将 道 路 的 路 段 分 为 数 据 区 、改 道 区 和 分 流 区 ，默 认 驾 驶 采 用 Wiedemann99跟车模型，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道路模型，设置车辆输入 和路径决策等参数，仿真运行并输出评价文件。
附图说明 [0027] 图1为本发明提供的方法流程图； [0028] 图2为道路模型示意图； [0029] 图3为联网状态和未联网状态采集点的速度对比； [0030] 图4为联网状态和未联网状态采集点的加速度对比； [0031] 图5为联网状态和未联网状态下各时间段平均走行时间； [0032] 图6为联网状态和未联网状态下各时间段平均延误时间。
3 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤2) 中 ，以 总速度最大化的速度优化模型作为车辆联网状时的速度决策模型 ， 利用MATLAB的fmincon算法进行实现，速度决策模型具体如下：
上式中 ，公式 (1) 为目标函数 ，公式 (2) 为对车辆速度的 约束函数 ，公式 (3) 表示同 一时 间内每辆车的 最小距离不能大于规定值 ，这里最小距离被设置为10米 ，即Gmin＝10m ；公式 (4) 为对加速度的 约束函数 ，公式 (5) 描述了速度、加速度和距离之间的 函数关 系 ，式中i为 车道上的车辆编号 ；n为车道上的车辆总数 ；t为每个时间步长 ，表示第几秒 ；vi ,t为某一秒某 一辆车的速度；v_max为速度最大值；Gmin为相邻两辆车之间的距离最小值，xi ,t为某两车某 一秒的位置；a_min为加速度最小值；a_max为加速度最大值；ai ,t为某一秒某一辆车的加速 度。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910006280 .X
(22)申请日 2019 .01 .04
(71)申请人 东南大学 地址 210000 江苏省南京市江宁区东南大 学路2号
(72)发明人 于斌 吴咪艺
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204
发明内容 [0006] 技术问题：本发明面临的技术问题包括： [0007] (1)在第一阶段车联网状态与正常状态的运行对比分析时，应设置哪些控制变量， 制定怎样的策略以便于利用仿真平台对行车状态进行进行综合评估，并得出各项参数的变 化趋势及影响因素； [0008] (2)如何利用VISSIM来捕捉区域内的车辆的运行参数信息，并设定一些约束以更 真实地模拟车辆在不同路段的交通需求； [0009] (3)如何利用MATLAB工具箱找出每种设定情况的最佳设计速度，评估因素的选择 和权重等问题。 [0010] 技术方案：为实现上述目的：本发明采用以下技术方案：
具体实施方式 [0033] 下面结合附图对本发明做更进一步的解释。 [0034] 如图1所示，本发明一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，主要 包括以下步骤： [0035] (1)道路仿真建模 [0036] 为模拟正常驾驶状态下道路的车流情况，选取较为普适和典型的城市道路主干路 进行模拟 ，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的 道路模型 ，设置车辆输入和路径决策 等参数，仿真运行并输出评价文件，输出速度等信息。 [0037] 以城市单向两车道主干路为例，主道总长为520米，车道宽度为3 .75米，不设中间 带 ，设有南北双边分流 ，设计速度为50km/h ，最高限 速为70km/h ，换算后约为20m/s ，故速度 优化模型以20m/s为最高速度值。道路模型如图2所示。 [0038] 道路模型0至200米为区域1即数据采集控制区 ，此区域的所有车辆的速度、加速 度、位置等信息将被采集并输入到MATLAB中 ，MATLAB计算并找出最优车辆控制策略 ，再传回 VISSIM对车辆进行实时控制。由于在数据区中，车辆变道会导致车辆的编号发生改变，不利 于数据的采集和返回控制，故假设车辆在途经区域1的过程中不可变道，在图2中以实线表 示。 [0039] 200至400米为区域2即车辆改道区，由于部分车辆将在C点进行分流，一方面考虑 到数据区的 加速对分流的 影响 ，变道区不宜过长 ；二方面考虑分流有可能带来的交通拥堵 和延误，变道区不宜过短。因此将变道区设置为与数据区相同长度，以中和以上两个因素的 影响。 [0040] 400至520米为分流区，车辆将以6:2:2的比例在此进行分流，此区域允许车辆以一 切合理方式正常行驶。 [0041] (2)建立速度优化模型 [0042] 基于已建道路模型，假设车辆在数据区为自动驾驶模式，且不可变道，出了数据区 后切换到VISSIM默认的 驾驶模式行驶。数据区的车辆在行驶过程中 ，其位置、速度、加速度 等信息被输出到MATLAB里 ，MATLAB根据下面的 速度优化模型对车辆的 加速度进行决策 ，并
5Leabharlann N 109765801 A说 明 书
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[0026] 有益效果：本发明与现有技术相比 ：本发明给无人驾驶下的设计速度调整提供了 一个平台 和思路 ，能 够解决现有设计速度规范不能完全适 用于无人驾驶的问 题。本发明公 开的设计速度调整的实现方法可以定量的对无人驾驶下的设计速度进行调整，更具科学性 和实用性。
19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请10申请公布号43申请公布日21申请号201910006280x22申请日2019010471申请人东南大学地址210000江苏省南京市江宁区东南大学路2号72发明人于斌吴咪艺74专利代理机构南京苏高专利商标事务所普通合伙32204代理人柏尚春51intclg05b170220060154发明名称基于vissim仿真的车联网设计速度调整的实现方法57摘要本发明公开了一种基于vissim仿真的车联网设计速度调整的实现方法应用vissim构建城市道路模型在matlab中建立速度优化模型以模拟车辆联网情况下的速度优化决策再将结果导入vissim中进行实时控制实现车辆未联网和联网状态两种道路模型的可视化仿真最后输出评估数据并进行比较从而对道路设计速度进行调整
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基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法
技术领域 [0001] 本发明涉及一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，属于无人驾 驶下的道路设计技术领域。
背景技术 [0002] 城市交通需求不断增长，如何更高效便捷的出行成为交通工程师和城市规划师亟 待解决的问 题 ，自 动驾驶技术的 出现给城市交通带来了新的曙光 ，它不仅能解放驾驶者的 双手，还能通过实时的定位和通讯系统做出准确的路径决策，使交通出行更为安全快捷，大 大提高了交通通行率和道路利用率。 [0003] 由于各方面因素的限制，自动驾驶技术还未能在城市道路上广泛普及，原因主要 有如下三点。首先，与自动驾驶相关的AI人工智能技术还有很大的上升空间，在国外的很多 道路试验中 ，还存在诸如传感器精度不够高 、路径决策不够迅速、紧急情况处理方案不够科 学有效等问题 ；其次 ，自 动驾驶这项技术要普及 ，必须要有与之 相适应的 道路基础设施 ，如 公共交通站点的改进，道路分合流、纵横断面的改进、道路设计速度的改进等等；第三，在当 下的 社会背景下 ，人 们对自 动驾驶车辆的 安全性能 还持着怀疑的 态度 ，这也是这项技术广 泛普及的阻碍因素之一。 [0004] 自动驾驶车辆在联网状态下能够实时地交换信息，如附近车辆的速度、加速度、位 置、变道趋势、方向、目的地等等，以此预测交通流的趋势，完成自身车辆的行驶决策并实时 控 制。在车辆实时联网 和计算机准 确决策的 双重作 用下 ，车辆能以 最安全高效 和舒适的 方 式行驶 ，提高了交通通行率的同时也在一定程度上提高了车辆的 平均行驶速度。本文以 道 路基础设施的改 进为 切入点 ，研究 在自 动驾驶技术即将普及的 大背景下 ，车辆联网技术对 车辆行驶速度的影响，从而对道路设计速度提出建议。 [0005] 综上所述，在自动驾驶状态中，车辆联网状态下的信息实时交换是影响自动驾驶 车辆运行行为的 主要因素 ，研究车联网状态下的 行车速度 ，对道路设计速度的 确定具有重 要的意义。
2) 基于建立的 标准道路模型 ，利 用MATLAB建立车辆 总速度最大化的 速度优化模型 ，模 拟车辆联网状态下车辆实时交换信息并以最优决策行驶的自动驾驶行为；
3) 使 用C++来检 测并 输出 VI SSIM的 车辆数 据 ，利 用Excel 作为主控程 序调控MATLAB 和 VISSIM间的数据输入和输出；
[0018]
[0019] [0020] [0021]
[0022]
[0023] 上式中，公式(1)为目标函数，公式(2)为对车辆速度的约束函数，公式(3)表示同 一时间内每辆车的最小距离不能大于规定值，这里最小距离被设置为10米，即Gmin＝10m；公 式 (4) 为对加速度的 约束函数 ，公式 (5) 描述了速度、加速度和距离之间的 函数关 系 ，式中i 为车道上的车辆编号 ；n为车道上的车辆总数 ；t为每个时间步长 ，表示第几秒 ；vi ,t为某一秒 某一辆车的速度；v_max为速度最大值；Gmin为相邻两辆车之间的距离最小值，xi ,t为某两车 某一秒的位置；a_min为加速度最小值；a_max为加速度最大值；ai ,t为某一秒某一辆车的加 速度。 [0024] 进一步地，所述步骤3)中，在构建的标准道路模型基础上，针对建立的速度优化模 型 ，通过COM接口 取读正在仿真运行的交通数据 ，以 每秒为一个时间步长 ，取读数据区车辆 的 速度、加速度、位置等信息 ，通过一个C++程序储存到Excel中 ，以 Excel为中间程序 ，作为 VISSIM和MATLAB数据传输的中转站，通过Excel link接口调用MATLAB，将VISSIM中的仿真 数 据传入MATLAB中 。MATLAB对接收 到的 速度进行优化 ，并返回 输出每秒的决 策值 ，即 加速 度，通过Excel link储存到Excel中，通过COM借口取读Excel中的优化决策，并利用COM接口 与Excel进行对接，使用C++介入模型的内核对车辆进行控制。 [0025] 进一步地，所述步骤4)中，根据步骤3)输出的结果，绘制车联网和未联网状态下各 采集点的平均速度、加速度关系图 ，得到车辆联网下的设计速度调整结果。
权利要求书2页 说明书7页 附图3页
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1 .一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征在于：包括以下步 骤：
1)结合正常驾驶状态下道路的车流情况，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道 路模型；
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Excel link储存到Excel中，通过COM借口取读Excel中的优化决策，并利用COM接口与Excel 进行对接，使用C++介入模型的内核对车辆进行控制。
5 .根据权利要求1所述的基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，其特征 在于 ，所述步骤4) 中 ，根据步骤3) 输出的结果 ，绘制车联网 和未联网状态下各采集点的平均 速度、加速度关系图 ，得到车辆联网下的设计速度调整结果。
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说 明 书
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[0011] 一种基于VISSIM仿真的车联网设计速度调整的实现方法，包括以下步骤： [0012] 1)结合正常驾驶状态下道路的车流情况，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准 的道路模型； [0013] 2)基于建立的标准道路模型，利用MATLAB建立车辆总速度最大化的速度优化模 型，模拟车辆联网状态下车辆实时交换信息并以最优决策行驶的自动驾驶行为； [0014] 3)使用C++来检测并输出VISSIM的车辆数据，利用Excel作为主控程序调控MATLAB 和VISSIM间的数据输入和输出； [0015] 4)对车辆联网和未联网状态的采集点数据进行对比 ，得到车辆联网下设计速度的 调整。 [0016] 进一步地，所述步骤1)中，将道路的路段分为数据区、改道区和分流区，默认驾驶 采用Wiedemann99跟车模型，在VISSIM交通仿真建模软件中建立标准的道路模型，设置车辆 输入和路径决策等参数，仿真运行并输出评价文件。 [0017] 进一步地，所述步骤2)中，以总速度最大化的速度优化模型作为车辆联网状时的 速度决策模型，利用MATLAB的fmincon算法进行实现，速度决策模型具体如下：