基于iCACC方法的无人驾驶汽车辆交叉路口管理

提出一种可以用来对无人驾驶车辆通过交叉路口进行轨迹优化的iCACC方法，即该方法的核心是利用协同自适应巡航控制（CACC）系统达到避免车辆碰撞和缩短车辆通过交叉路口延时的目的。

iCACC方法通过优化车辆速度配置文件达到目的，而优化车辆在交叉路口的速度配置文件对减少车辆油耗具有很大优势。iCACC方法通过对装备CACC系统的车辆进行轨迹优化，以减少延时和避免碰撞，且需要如下输入：①所有车辆的物理特性；②所有车辆的速度和加速度；③天气条件（干湿度等）；④交叉路口的特征（道路的数量、宽度等）。为达到优化目的，把专用短程通信范围划分成3个区域，形成交叉路口区域，分别为区域1、区域2和交叉口。在区域1，每辆车加速到最大速度，并保持到本区域的终点；为使优化程序更容易实现，假设所有车速变化都发生在区域2，且在终点达到最大车速；通过调整区域2内每辆车的车速，最后使得交叉口内没有车辆碰撞。

iCACC方法使用了最先进的模型，为了达到优化和对比目的，采用了动力学车辆模型用于预测优化之后车辆到达终点的时间、轨迹数据以及车辆油耗模型，用来比较CACC系统的节油效果。弗吉尼亚理工学院利用基于动力的综合油耗模型（VT-CPFM）进行了仿真分析。

仿真结果表明，CACC系统在交叉路口区域平均可以减少91%的时间延误和节省82%的燃油消耗，这意味着该系统对未来的智能交通系统、车辆通信技术、无人驾驶车辆的应用具有重要意义。……