基于车联网与控制理论的缩短紧急服务到达时间分析

基于车联网与控制理论的缩短紧急服务到达时间分析

汽车数量的逐年递增导致了越来越严重的交通拥堵，而拥堵发生的直接起因往往是交通事故的出现。随之而来的是救援车辆因为交通事故引起的拥堵而无法按时到达指定位置，又会影响救助过程的及时进行，这样就导致了一个闭环的恶性循环。智能交通系统就是通过监控道路的车流量和车速，通过控制信号灯实现对道路车辆的改道和控制，将救援车队的抵达时间缩到最短。

对于路口出现的交通拥堵，理想的解决办法是根据受困的车辆数量，按照少数服从多数的原则，优先疏导被困的主流车辆，在算法上是通过调整不同道路上的车辆的权重来实现。在道路错综复杂的情况下，就需要完成对每个道路交叉口的指导。以罗马、纽约和旧金山道路为例进行了对比。罗马道路岔路繁多，没有明显的主干道；纽约道路是区划划分明显，而且道路排布有序；而旧金山道路介于两者之间。针对上述3种情况，研究模型的区别就是拓扑结构不同。不同于普通道路选择程序中只考虑距离的做法，所研究模型将道路单元的拓扑结构考虑在内，因为道路的走势和关联道路网络的交通状况影响车辆的运行速度。策略制定时，对比3种策略（Dijkstra、基于密度的Dijkstra和进化策略），然后从救援车辆时间的缩短、其它车辆受影响程度来分析策略的优劣。

采用车辆-道路设施（V2I）的方式进行车流信息的统计，采用基因遗传算法计算最佳的信号灯状态来控制交通拥堵现象。通过对比，采用进化策略实现道路智能控制将会最快地达到道路管控目标。

网址：http://www.sciencedirect. com/science/article/pii/ S0957417413006155

作者：Javier Barrachina et al

编译：张聪