第42卷第6期2020年12月
Vol. 42No.6
Dec.2020武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
JOURNAL OF WUT(INFORMATION&MANAGEMENT ENGINEERING)
文章编号：2095-3852(2020)06-0567-05文献标志码:A
王文辉打吕小磊2，彭峰"4，褚端峰'
（1.武汉理工大学人事处，湖北武汉430070；2，东风汽车公司技术中心，湖北武汉430056；
3.武汉理工大学智能交通系统研究中心，湖北武汉430063；
4.武汉客车制造股份有限公司，湖北武汉430200）
摘要：在现有的城市交通环境中，信号交叉口的周期阻隔性造成了车辆急加速、急减速和怠速等驾驶 行为，使车辆产生额外的尾气排放和燃油消耗，加剧了交通堵塞和环境污染等问题。有效的车速引导模型可以提高信号交叉口处的车辆通行能力，故以三角函数优化的车速引导模型为基础，考虑到驾驶员在实际驾驶时无法完全跟踪速度引导曲线，设计了_种闭环反馈速度更新算法，以动态补偿人车响应特性造成的跟踪偏差。 仿真结果表明：基于动态闭环反馈的车速引导模型不仅可以有效提高信号交叉口处车辆的通行效率，还能够增强车速引导系统对驾驶员的适应性。
关键词：车速引导；三角函数；闭环反馈；驾驶员；信号交叉口
中图分类号:U491
随着我国经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，居民汽车保有量持续增加，导致城市交通拥堵现象日益严重，而道路信号交叉口控制区域则决定了城市道路的整体通行能力。在信号交叉口的车路协同系统中，基于车载设备获取的交通信息和车辆行驶信息，结合车速引导模型给予车辆动态的速度引导，有利于减少车辆不必要的加减速、怠速和启停等行为，提高信号交叉口处的车辆通行效率。
目前，国内外已经有学者对信号交叉口的车速引导方法进行研究。如ASADI等⑴设计了一种基于交通信号的车速引导模型，车辆以参考速度行驶并保持车辆之间的安全距离，可减少车辆制动时间，及时
在绿灯期间到达信号灯交叉口O 为了可以平滑地跟踪ASADI等提出的参考速度, BARTH等⑵提出了一种三角函数速度优化模型来提前调整车速，使车辆在不停车的情况下通过信号交叉口。WAN等⑶以提高燃油经济性和通行效率为目标，通过交通信号预测系统计算燃油经济性次优解的车速咨询系统，并证明了该系统不仅提高了自身的燃油经济性，还对其他常规车辆有一定的经济效益。YANG等⑷开发了一种ECACC算法，该算法通过对交叉口队列的估计计
DOI:10.3963/j.issn.2095-3852.2020.06.014
算最优车速轨迹。HAN等⑸以最小车距和最大道路限速作为状态约束，以能耗作为最优函数推导出实时的速度分布图，该系统在不增加行车时间的前提下，能显著降低能量消耗，避免碰撞。ZHAO等⑹提出了一种基于队列的协同生态驾驶模型，并证明自动驾驶车辆与普通车辆的协同能够降低整个交通系统的油耗。HUANG等⑺将交通状态预测（以求目标车速）、生态驾驶车速控制和动力传动系统控制相结合，形成了一个生态驾驶系统，在不同的交通场景下都表现出了鲁棒性。
但上述研究主要集中于自动驾驶环境中的生成速度优化曲线上，忽略了驾驶员对引导车速的响应能力。同时，自动驾驶技术尚未完全普及，这使得车速引导系统的适应性较低。因此，笔者以现有的三角函数优化车速引导模型为基础，考虑到驾驶员在实际驾驶时无法完全跟踪速度引导曲线，设计了一种闭环反馈的车速引导方法，以动态补偿人车响应特性造成的跟踪偏差，提高车速引导系统对驾驶员的适应性。
1基于动态闭环反馈的车速引导方法信号交叉口处单车的车速引导模型主要为在近信号控制区的驾驶员提供引导速度。结合实际
收稿日期：2020-09-11.
作者简介：王文辉（1979-），男，山东烟台人，武汉理工大学人事处副研究员，博士，主要研究方向为高等教育管理.基金项目：国家自然科学基金项目（51675390）；全国汽车标准化技术委员会公益性开放课题（bz202002）.
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)2020年12月
行驶情况，笔者做出如下假设:
(1) 在行驶过程中不存在行人与非机动车的
影响；
(2) 以单个交叉口为研究对象;
(3 )主要引导车辆直行，不考虑换道情况；(4)《道路交通安全法实施条例》规定，黄灯
亮时已越过停止线的车辆可以继续通行，还未越 过停止线的车辆应停车。因此，将黄灯亮时看作
禁止通行，将黄灯时间看作红灯时间。
1.1车辆通行预判模型
在道路交叉口，由于信号灯的影响，车辆在近 信号控制区主要存在加速、匀速、减速和停车4种
操作行为。车速引导模型首先需要结合信号交叉 口处的交通信息和自身车辆信息，计算出最优引导
车速区间，并判断车速是否需要调整，即构建车辆
通行预判模型。车辆通行预判模型的构建步骤为：
(1) 在进入近交叉口信号控制区时，车载设
备接收到路侧设备发送的信号灯相位信息M spat
、
红灯/绿灯剩余时间t r 或t e 和信号交叉口的位
置，根据自身车辆的位置信息，计算出车辆到达信
号交叉口的距离血2基于车辆初始速度％ ，由式
(1 )计算车辆到达信号交叉路口的时间t reach o
-each = ~
(1)
%
(2) 在i reach 时刻，若信号灯相位变为绿灯，则
车辆匀速通过。
(3) 在如辿时刻，若信号灯相位变为红灯，则
需要判断此时信号灯的相位信息。若当前时刻的
信号灯为红灯，则判断车辆是否可以采用减速不 停车的方式通过交叉路口。若当前时刻的信号灯
为绿灯，则判断是否可以加速通过。假设车辆在
绿灯剩余时间t g 内，以最大加速度加速到道
路最大限制速度”触行驶，通过式(2)计算车辆在 时间t g 内行驶的路程4。若d >血"则车辆可以
采用加速不停车的方式通过交叉路口；否则，转至
步骤(4)。
(
叭 +
m r g
a max
2a ma x
%n - ％)衍讪一
坯
" a max
+ ”血,(4
< 4
g
(2)
(4)判断车辆是否可以采用减速不停车的方
式通过交叉路口。假设车辆减速到不影响道路交
通的道路最低行驶速度说m ，通过式(3 )计算车辆 在第二次绿灯亮起的剩余时间玲内行驶的路程
d'o 若d'<d^，则车辆可以采用减速不停车的方
式通过交叉路口；否则，车辆应减速停车。
-说 ，/. "lim - %、..
+ 呱亿一 H —)二—< %
min
max max
(3)
其中，为最小减速度。
1.2基于三角函数的车速引导模型
基于上述车辆通行预判模型，为了实现平稳节油的车速引导，文献［2］提出三角函数优化方 式实现加减速优化，如式(4)所示。
=
v a - v d cos(o )t)
0) 心 竹丄TT 、
,a - ,d -cos^i - - + -)
工V£ V旦2(d 2o )+旦
2<p
(x)也 + ”d 7
石+石w t < t f
(4)
式中:％心)为t 时刻基于三角函数优化后的
车辆速度叫为车辆的平均目标车速;％为车辆
平均目标车速与初始车速％之差;3为当车速介
于当前速度久与平均目标车速猛之间时的加速/ 减速的变化率；炉为车辆速度低于平均目标车速
”a
时的加速/减速的变化率吗为目标距离与平
均目标车速％的比值。
综合以上方程，建立约束方程组：
"int
IT
'("a _ %COS (妙))dt +
/
.
3 \ / "int TT
TT 、.
(% + 兔 一)(—-) +
<p v a
■产％曲一仔+件))dt ⑸
毎 'a d <P 八 23 2© >
|j| - I v A (t )(p | w 10
| a 2.5I max 、(p - max {<p \
式中J 为加速度变化率，其不能超过一定的
值;％"为最大加速度，其值不得超过2.5 m/s 2；
约束条件° = max ｛创表示为尽快使车辆速度在
加减速阶段达到匀速，尽可能取°的最大值。
上述模型生成的速度引导曲线是按照绿灯开 始或结束时刻车辆正好通过交叉路口的要求生成
的。在实际情况中，当车辆速度高于引导速度时, 会产生车辆到达路口绿灯还未开始的情况。当车
第42卷第6期王文辉，等：基于动态闭环反馈的信号交叉口车速引导方法
569
辆速度低于引导速度时，会产生车辆到达路口绿
灯已经结束的情况。针对上述两个问题，笔者对
上述模型进行改进。
1.3基于闭环反馈的车速引导方法
考虑到驾驶员不能完全按照所提示的最优速
度曲线行驶，通过对实际速度轨迹的反馈，动态更
新速度引导曲线，建立闭环反馈速度模型，确保驾 驶员可以在绿灯时间不停车通过信号交叉口。闭
环反馈车速引导系统将车辆实际行驶速度％t 实 时反馈给速度优化模型作为输入，速度优化模型
随之动态更新最优目标速度”呗。
文献［2］所提出的速度优化模型(见式(4))
在生成速度引导曲线时，开始时刻的加速度为0。
在反馈过程中，车辆的实际加速度不为0。因此, 将”d 用加速度、速度与时间的函数来表示，得到 调整后的速度优化曲线和约束方程，分别如式
(6)和式(7)所示。
=
"a _”d(')cOS (皿) 0 W t < 严
化一讥)眷。8
沁一菟+昜)
1T ___ TT 7T
标时的波动性和控制领域中的PID (proportion in
tegration differentiation)控制十分相似。PID 控制
中的比例参数、微分参数和积分参数可以分别表
示驾驶员对当前速度误差、累计误差和误差变化
率的反应程度。因此，笔者采用PID 控制来模拟 驾驶员跟踪最优速度曲线［9-10］o 车辆的响应模
型采用以下一阶响应模型来表述：
必 Q) + 必⑴=u(t)
(8)
式中:％(t)为车辆的当前速度他⑴为加速
度，是车辆当前速度的一阶导数；必(门为加加速 度，是车辆当前速度的二阶导数;“(t)为驾驶员想 要达到预期加速度而输入的控制量，如油门开度O
将式(8 )改写成传递函数的形式：
%(S )= (
(9)
s(s + 1)
根据实际车速”。a )与引导速度％ a )的偏 差，驾驶员通过改变“a)来改变车辆行驶速度进
而减小速度偏移量，经过循环反馈不断改变车辆
行驶速度％(门直至通过交叉路口。其中,s 为拉
普拉斯算子,〃(S )为“⑴的拉普拉斯变换。
PID 控制的数学表达式为：
u(t) = k p e(t) + k^eC^dr + k d
(10)
int
TT
『(％ -兔(£)COS (妙))曲 +
⑹
式中:e(t) =%tQ) -%(t)；叽、饥、叫分别为
比例控制参数、积分控制参数和微分控制参数。
同样将式(10)改写成传递函数的形式：
3a
.
/ , \ 3、f "int 7T 7T
、
+ "心)万)(石-亦-亦+
%t(s)
k d s 2 + k p s +
(H)
TT
匸…仏-如(t) 2cos 必-齐+尹))山 垸 <p 23 2卩
I j| = \v A a )(p | W 10|a |^2.5I max Iv型钢
1° = max {tp \
(7)
为了避免更新过于频繁，同时保证更新阶段具有足够的更新时间，消除人车响应时延的影响，
保证车辆不停车通过交叉路口。笔者以绿灯剩余
时间为参考，将更新步长设定为绿灯剩余时间的
一半。根据刘运通等⑻的调查结果，驾驶员的平
均反应时间为1 s 。为了满足所有驾驶员的需求,
将最小更新步长设为2 s，即当绿灯剩余时间小于
4 s 时停止引导速度曲线的更新。
2车速引导仿真实验设计
文献［8］的研究表明，驾驶员在跟踪动态目
结合式(9)和式(11)可得％ (s)与％心)的电解离子接地棒
关系式：
玖
0)
+妇S +局
()
s 3 + (k d + 1 )s 2 + k p s + °pt
(12)
为了简化计算，将比例控制参数饨、微分参
数k d 和积分参数局设置为定值，即饨=5、饥=5、
3基于闭环反馈的车速引导仿真分析
基于Matlab 的Simulink 环境对上述车速引
导模型进行仿真。所有仿真实验在同一驾驶工况
下进行：未到达交叉路口停车线的部分为车速引
导部分，长度为100 m ；停车线后为自由行驶部
汽车预热器
分，长度为50 m o 车辆以10 m/s 的初始速度驶入 车速引导区域，绿灯和红灯的周期时长均为20 s,
道路限速切"为20 km/h 。仿真工况示意图如图1
所示
。
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武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
2020年12月
钠型角型
闭模三模
o o o 8 停车线|信号灯
o o o o o o 2 0 8 6 4 2
O
初始车速10 m/s |实骗车|——►
123456789 10时间/s
图］信号交叉口车速引导仿真工况示意图
基于三角函数车速引导模型和基于闭环反馈
车速引导模型的速度跟踪曲线分别如图2和图3
所示，虚线为车速引导系统生成的弓I 导速度曲线,
实线为人车响应模型跟踪速度引导曲线生成的实
际速度曲线。由图2和图3可知，车辆并不是完 全按照车速引导曲线行驶的。在三角函数车速引
导模型下，车辆的实际行驶速度围绕引导速度上
下震荡，从而使车辆不断地处于加速和减速切换
的状态；在闭环反馈车速引导模型下，车辆仅通过
挤压铸造
先减速后加速两种方式，更符合车辆的实际行驶
情况。
'引导速度—实际速度
3U -)
、翌啓
20r
图2基于三角函数车速引导模型的速度跟踪图
(s 、u-)、翌
瑕
—引导速度—
—实际速场|00 2 4 6 8 1 0
吋间/s
图3基于闭环反馈车速引导模型的速度跟踪图
两种车速引导下的车辆跟踪时空图如图4所 示，可以看出车辆在闭环反馈车速引导模型下7 s
时行驶的距离大于100叫即车辆可以在7 s 内通 过信号交叉口。而三角函数车速引导模型在7s
时行驶的距离小于100 m，需要等待下一个绿灯。
图4两种车速引导下的车辆跟踪时空图
这表明闭环反馈车速引导模型相对于三角函数车
速引导模型可以提前到达信号交叉口，即相较于
三角函数车速引导模型，闭环反馈车速引导模型
提高了通行效率。因此，所提出的闭环反馈车速
引导模型相对于三角函数车速引导模型来说，提
高了系统的适应性，保证车辆在既定时间内不停
车通过信号好口。
4结论
笔者对车路协同系统下信号交叉口处车速引
导模型进行改进，构建了基于动态闭环反馈的车
速引导模型对车辆的速度和加速度进行动态反馈
更新，该模型不仅可以有效提高道路交叉口处的
通行效率，还可以增强系统对驾驶员的适应性。
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Speed Guidance Method of Signalized Intersection
Based on Dynamic Closed Loop Feedback
WANG Wenhui,LV Xiaolei,PENG Feng,CHU Duanfeng
Abstract：In the existing urban traffic environment,the periodic obstruction of signal intersections causes vehicle driving behavior such as acceleration,deceleration and idling,which causes additional exhaust emissions and fuel consumption,aggravates traffic congestion and environmental pollution.An effective speed guidance model can improve the traffic capacity of vehicles at signalized intersections.Based on the triangular function optimized speed guidance model,a closed-loop feedback speed algorithm is designed to dynamically compensate for the tracking errors caused by the response characteristics of human一vehicle.The simulation results show that the speed guidance model based on dynamic closed-loop feedback can not only effectively improve the traffic
efficiency of vehicles at signalized intersections,but also enhance the adaptability of the speed guidance system.
Key words:speed guidance；trigonometric function；closed loop feedback；driver；signal intersection
WANG Wenhui：Associate Researcher；Personnel Department,WUT,Wuhan430070,China.
(上接第559页)
Internal Social Capital of Small and Medium-sized
Enterprises and Supply Chain Resilience
LIU Mingfei,ZHOU Kai,RAN Yaxuan
Abstract:Internal social capital is an important internal resource of small and medium一sized enterprises(SMES).In order to study the relationship between the internal social capital of SMES and supply chain resilience under public security emergencies,based on social capital theory,resource dependence theory and the theory of activation,the research framework is verified through181questi
onnaire survey data of SMES with hierarchy regression analysis method.The results show that the three dimensions of internal social capital,including structural capital,relational capital and cognitive capital,all positively affect the supply chain resilience；between them,environmental munificence plays a negative regulating role,and time pressure plays an inverted u-shaped regulating role.
Key words:supply chain；resilience；internal social capital；hierarchy regression analysis；environmental munificence；time pressure
LIU Mingfei:Prof.；School of Management,WUT,Wuhan430070,China.
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
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