董瑋 李巖 郭宏偉 渠謹黛 董良

摘要 自動駕駛汽車（AV）的發(fā)展和應(yīng)用成為智慧城市的重要動力來源，交叉口作為城市路網(wǎng)通行能力瓶頸點，對其進行合理的管控是提高城市交通效率的重要途徑和手段。文章提出了一種無信號交叉口自動駕駛汽車分布式協(xié)同駕駛策略并基于微觀交通仿真軟件SUMO和Python語言搭建聯(lián)合仿真平臺，實現(xiàn)對交叉口區(qū)域AV協(xié)同駕駛策略的生成以及車輛的優(yōu)化控制。仿真結(jié)果表明，文章提出的協(xié)同駕駛策略在提高車輛安全性、乘客舒適性的同時降低了交叉口車輛總延誤，更好滿足了城市智慧出行、綠色出行的要求。

關(guān)鍵詞 無信號交叉口；自動駕駛汽車；協(xié)同駕駛策略

中圖分類號 TP183文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）04-0008-04

0 引言

自動駕駛汽車（AV）被認為是新一代交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分，基于AV的交通管控是提高交通安全和交通效率的一種有效方式^[1]。在V2X通信技術(shù)的幫助下，AV可以與鄰近的車輛和路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施共享它們的駕駛信息，更好地協(xié)調(diào)整體的運動^[2]。作為交通管控中的關(guān)鍵一環(huán)，交叉口管理將由傳統(tǒng)的信號燈控制向自主式交叉口管理（Autonomous Intersection Manage-ment，AIM）轉(zhuǎn)變。如何制定駕駛策略，使得車流能夠快速、安全地通過自主式交叉口，成為當下研究的熱點和難點。

從固定信號配時到自適應(yīng)信號配時，從單點信號控制到區(qū)域信號協(xié)同控制，信號交叉口管理水平有了很大的提高。交叉口智能信號控制能夠有效疏導(dǎo)交通流，提高道路通行能力，減少車輛延誤和停車次數(shù)。隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的逐漸發(fā)展，傳統(tǒng)的信號控制將不再是最優(yōu)控制方案。車輛之間、車輛與路側(cè)設(shè)備之間進行實時信息傳遞，控制中心通過計算得出各方向駛?cè)胲囕v的最優(yōu)通行方案，將無信號交叉口通行權(quán)及車輛占用交叉口時間等信息發(fā)送給車輛并進行實時管控，合理的協(xié)同駕駛策略將有效緩解交通擁堵，提高交通服務(wù)水平。

研究人員發(fā)現(xiàn)，交叉口協(xié)同駕駛技術(shù)的關(guān)鍵之一是確定沖突區(qū)域的車輛通行權(quán)^[3]，合理分配關(guān)鍵沖突區(qū)域的車輛通行權(quán)會產(chǎn)生可行的車輛通行順序，在現(xiàn)有的研究中有兩種主要的協(xié)同駕駛策略：基于預(yù)訂的策略^[4]和基于規(guī)劃的策略^[5]，用于確定車輛通行順序。然而，基于預(yù)訂的策略得出的車輛通行順序大致遵循先到先服務(wù)規(guī)則，在多數(shù)情況下表現(xiàn)不夠良好；基于規(guī)劃的策略隨車輛數(shù)的增加，平均計算時間呈指數(shù)級增長^[6]，給實際應(yīng)用帶來了困難。

因此，該文提出了一種無信號交叉口自動駕駛汽車分布式協(xié)同駕駛策略，結(jié)合蒙特卡洛樹搜索（MCTS）和啟發(fā)式規(guī)則算法在短時間內(nèi)找到當前最優(yōu)通行順序。該文的組織結(jié)構(gòu)如下：第1節(jié)概述無信號交叉口AV協(xié)同駕駛策略理論基礎(chǔ)；第2節(jié)介紹無信號交叉口場景構(gòu)建；第3節(jié)提出基于MCTS的AV分布式協(xié)同駕駛策略；第4節(jié)搭建交叉口仿真環(huán)境并進行仿真結(jié)果分析；第5節(jié)進行總結(jié)展望。

1 無信號交叉口協(xié)同駕駛理論基礎(chǔ)

自主式交叉口管理旨在創(chuàng)建一個可擴展、安全和高效的多智能體框架，用于管理交叉口的自動駕駛汽車，實現(xiàn)無信號燈控制下自主式車輛導(dǎo)航，使AV在交叉口協(xié)同通行變得更安全、更高效、更舒適、更環(huán)保。AIM的順利實現(xiàn)需要高可靠性、低時延的V2X通信系統(tǒng)的支持，同時也依賴于快速發(fā)展且日趨成熟的智能網(wǎng)聯(lián)管控技術(shù)。

在AIM系統(tǒng)中，AV是完全自主的，每輛車都可以利用低延遲和高可靠性的智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)實現(xiàn)車輛的實時數(shù)據(jù)交互，車輛可以采取單車智能，或者依據(jù)交叉口控制器（可以是云平臺、路側(cè)設(shè)備或AV自身）的指令協(xié)同運行。

現(xiàn)有的AIM方式從管控模式的角度主要分為集中式和分布式兩大類。集中式AIM使用位于路側(cè)設(shè)備的單個控制器來計算交叉口過往車輛的最優(yōu)通行軌跡。每輛車與控制器進行通信，傳輸其當前行駛狀態(tài)及預(yù)期行駛軌跡。所有優(yōu)化計算均由控制器執(zhí)行，控制器將計算出的無沖突軌跡實時傳回給車輛，車輛按控制命令進行相應(yīng)的軌跡調(diào)整。在分布式自主交叉口管理中，不需要路側(cè)設(shè)備（中央控制器），取而代之的是，所有的計算都在車輛穿越交叉口的過程中完成。

該文將樹的相關(guān)理論引入無信號交叉口AV通行權(quán)最優(yōu)分配問題中。無信號交叉口協(xié)同駕駛問題可以看作一棵樹搜索問題，每個葉結(jié)點對應(yīng)一個完整的車輛通行順序，除葉結(jié)點外的其余樹結(jié)點則對應(yīng)一個特殊的部分車輛通行順序。通過構(gòu)建調(diào)度樹可以生成全部的車輛通行順序，無信號交叉口AV通行權(quán)最優(yōu)分配問題等價于遍歷出調(diào)度樹上對應(yīng)最小車輛總延誤的葉結(jié)點，即可獲得最優(yōu)車輛通行順序。

2 無信號交叉口場景構(gòu)建

該文提出一個自主式管控交叉口模型，如圖1所示。無信號交叉口區(qū)域由交叉口中心區(qū)域（ICZ）和控制區(qū)域（CZ）組成。ICZ為半徑為RC2的圓形區(qū)域，CZ在ICZ以外，且半徑為RC1的通信區(qū)域（CR）內(nèi)。

車輛進入交叉口控制區(qū)域后，不再允許換道行為的發(fā)生，車輛進入交叉口中心區(qū)域后，駕駛行為被鎖定，不再進行軌跡調(diào)整。為了簡化模型，該文的基本假設(shè)如下：無信號交叉口區(qū)域為100% AV環(huán)境，且所有車輛的類型和性能一致；V2X是完美通信；所有入口車道上車輛是隨機到達的，且服從參數(shù)為λ的泊松分布；忽略外部因素影響，即不考慮行人及非機動車輛在交叉口的行為。

協(xié)同駕駛流程：

第一步：AV駛?cè)隒Z，通過V2X實時傳輸自身各項駕駛數(shù)據(jù)；

第二步：每輛AV采用融合啟發(fā)式規(guī)則的MCTS算法計算出一種交叉口車輛最優(yōu)通行順序；

第三步：全部的AV通過多數(shù)投票規(guī)則確定最終的最優(yōu)車輛通行順序；

第四步：根據(jù)上述最優(yōu)通行順序?qū)崟r優(yōu)化調(diào)整AV行駛軌跡，使CZ范圍內(nèi)AV協(xié)同駕駛效率最高；

第五步：AV安全、高效地通過無信號交叉口。

3 基于蒙特卡洛樹搜索（MCTS）協(xié)同駕駛策略

3.1 目標問題

調(diào)度樹理論為無信號交叉口帶來了車輛最優(yōu)通行順序，但隨著需要處理車輛數(shù)量的增加，枚舉所有葉結(jié)點的難度急劇增加^[6]，通常不可能在有限的計算時間（預(yù)算）內(nèi)遍歷調(diào)度樹的所有葉結(jié)點（一顆由n輛車構(gòu)成的調(diào)度樹有n個葉結(jié)點）。為了解決上述問題，該文使用MCTS來搜索有可能成為最優(yōu)解（即最優(yōu)通行順序）的結(jié)點，MCTS在AlphaGo中的成功應(yīng)用表明其是處理此類問題的有效解決方法^[7]。該文將對傳統(tǒng)MCTS算法進行改進，并實時追蹤到目前為止表現(xiàn)最佳的車輛通行順序，隨著搜索樹的擴展，該最優(yōu)通行順序不斷地被表現(xiàn)更好的通行順序所取代，當系統(tǒng)達到計算預(yù)算時，將返回目前更新的最佳車輛通行順序作為基于MCTS算法求解的該無信號交叉口車輛最優(yōu)通行順序。

該文所設(shè)計的協(xié)同駕駛策略旨在通過合理分配無信號交叉口沖突區(qū)域車輛通行權(quán)以確定最優(yōu)通行順序——所有車輛進行最少的避撞減速調(diào)整，并實時調(diào)整優(yōu)化車輛速度及加速度，使交叉口車輛通行總延誤最小。

3.2 基于MCTS通行順序建模

MCTS以迭代的方式逐步構(gòu)建搜索樹。一次迭代過程包括四個主要步驟，分別是選擇、擴展、仿真和反向傳播^[8]。

該文提出了以啟發(fā)式規(guī)則來幫助制定在仿真步驟中哪些節(jié)點（車輛）應(yīng)該被擴展（添加到車輛通行順序中）。啟發(fā)式規(guī)則1有助于快速刪除無效的通行順序，啟發(fā)式規(guī)則2確定候選車輛中適合添加進通行順序中的車輛。

（1）對于同一車道上的車輛，禁止車輛變道，優(yōu)先添加距離交叉口沖突區(qū)域最近的車輛。

（2）對于經(jīng)過交叉口中心區(qū)域有碰撞沖突的兩車輛，應(yīng)優(yōu)先添加預(yù)期到達沖突點時間更小的車輛。

4 無信號交叉口協(xié)同駕駛策略仿真驗證

該文基于SUMO和Python搭建基礎(chǔ)的仿真框架并進行可視化，實現(xiàn)對無信號交叉口區(qū)域AV協(xié)同駕駛策略的生成以及車輛的優(yōu)化控制。

該文構(gòu)建的雙向六車道無信號交叉口各項參數(shù)如表1所示。

為了對無信號交叉口AV駕駛策略進行全面深入的對比，選定以下兩種駕駛策略進行仿真分析：先到先服務(wù)（FCFS）策略、基于MCTS協(xié)同駕駛策略。

為進行全面對比分析，該文分別對先到先服務(wù)（FCFS）策略、基于MCTS的協(xié)同駕駛策略在無信號交叉口不同流量需求水平下進行仿真實驗。實驗是在圖1所示的雙向六車道無信號交叉口場景下進行的，每個方向有三條進入交叉口的車道。對于每個方向最左側(cè)車道，有一半車輛左轉(zhuǎn)，一半車輛直行；同樣，對于每個方向最右側(cè)車道，有一半車輛右轉(zhuǎn)，而另一半車輛直行；中間車道上的所有車輛全部直行。車輛隨機到達交叉口四個入口方向各車道上，車輛到達服從參數(shù)為λ的泊松分布，通過修改泊松分布的均值來改變一段時間內(nèi)進入交叉口控制區(qū)域（CZ）的車輛數(shù)，從而驗證所提出的協(xié)同駕駛策略在無信號交叉口低、中、高三種不同車流密度條件下（即不同流量需求水平下）的性能，所有車道上車輛的到達率相同。

對FCFS策略和基于MCTS協(xié)同駕駛策略分別進行低、中、高三種不同車流密度條件下100次仿真，獲取車輛平均減速調(diào)整次數(shù)、車輛平均速度、車輛平均行程時間、車輛平均停車等待時間、車輛平均延誤、車輛平均停車次數(shù)、車輛平均CO₂排放量并記錄仿真過程中TTC（車輛碰撞時間≤2 s）次數(shù)，相應(yīng)的結(jié)果如表2所示。

由仿真結(jié)果分析可得：基于MCTS協(xié)同駕駛策略相較于FCFS策略在車輛平均減速調(diào)整次數(shù)、車輛平均速度、車輛平均行程時間、車輛平均等待時間、車輛平均延誤、車輛平均停車次數(shù)、車輛平均CO₂排放量及碰撞時間（TTC）次數(shù)等8項指標上均有所改善。在低車流密度條件下，F(xiàn)CFS策略與基于MCTS協(xié)同駕駛策略在各指標上表現(xiàn)水平相差不大，但隨著無信號交叉口車流密度的增加，基于MCTS協(xié)同駕駛策略在各指標上的優(yōu)勢逐漸突顯，尤其是在高車流密度條件下，基于MCTS協(xié)同駕駛策略在各指標上表現(xiàn)均明顯優(yōu)于FCFS策略。

同時，可以看出在較低的交通需求水平下，F(xiàn)CFS策略與基于MCTS協(xié)同駕駛策略指標相近，基于MCTS協(xié)同駕駛策略在各項指標上雖有所改善，但并沒有展現(xiàn)出絕對的優(yōu)勢，反而相較于FCFS策略要花費過多的計算資源，造成一定程度的算力浪費。在該情況下，先到先服務(wù)往往是最優(yōu)車輛通行策略，系統(tǒng)將省去復(fù)雜的計算過程，節(jié)省尋找全局最優(yōu)車輛通行順序所花費的時間。

然而，隨著無信號交叉口交通需求水平的上升，基于MCTS協(xié)同駕駛策略能更好地規(guī)劃車輛通行順序，使車輛更加安全、高效、迅速地通過交叉口進而降低總體通行延誤；此時，F(xiàn)CFS策略則略顯乏力，高車流密度條件下車輛依據(jù)先到先服務(wù)通行會使大量車輛因避免沖突而進行頻繁的啟停，不僅造成時間上巨大的浪費，乘客乘坐體驗感下降，而且會較大幅度增加尾氣排放，加劇城市環(huán)境污染。

在城市中，由于交叉口中心區(qū)域（ICZ）利用率較低，擁堵現(xiàn)象頻發(fā)，該文通過對ICZ利用率μ進行定義，以反映兩種駕駛策略的通行能力。

式中，t_c——AV占用ICZ的時長；T_c——ICZ開放總時長。

通過仿真得出了在不同交通需求條件下的ICZ利用率，如表3所示。

μ越大，代表ICZ通行的車輛越多，交叉口吞吐量越大。在FCFS策略中，由于AV共存狀態(tài)較少，導(dǎo)致ICZ利用率較低；基于MCTS協(xié)同駕駛策略ICZ利用率較高，在高需求條件下，每一時刻有將近8輛車經(jīng)過ICZ。相較于FCFS駕駛策略，基于MCTS協(xié)同駕駛策略的ICZ利用率在低、中、高密度條件下分別提升20.7%、46.8%、56.1%。

5 總結(jié)及展望

該文在100%自動駕駛汽車前提下，研究無信號交叉口車輛最優(yōu)通行問題，提出智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下無信號交叉口協(xié)同駕駛策略。該文的研究工作具體包括以下幾部分：

（1）簡要介紹了近年來交叉口協(xié)同駕駛問題的相關(guān)研究背景。

（2）概述無信號交叉口協(xié)同駕駛策略的理論基礎(chǔ)。

（3）構(gòu)建網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下雙向六車道無信號自主式管控交叉口場景。

（4）提出一種基于蒙特卡洛樹搜索（MCTS）AV分布式協(xié)同駕駛策略。

（5）基于SUMO和Python語言搭建無信號交叉口仿真環(huán)境進行仿真分析。

該文提出了一種基于MCTS無信號交叉口分布式協(xié)同駕駛策略，因受時間、設(shè)備等因素制約，研究內(nèi)容尚顯膚淺，與實際應(yīng)用還有一定的差距。該研究方向還有很大的優(yōu)化和提升空間，歸納起來有以下幾點：

（1）該文中的車輛均為AV，未來很長一段時間內(nèi)都將處于AV與HDV混行階段，應(yīng)該對不同AV滲透率下無信號交叉口協(xié)同駕駛策略進行更加深入的研究。

（2）在AV與HDV共享交叉口道路通行權(quán)的混合交通流情況下，AV的運動應(yīng)該考慮人類駕駛員的隨機和不確定性行為。

（3）該文忽略V2X信息交互的傳輸延遲，根據(jù)目前V2X技術(shù)實際發(fā)展及應(yīng)用水平，需要考慮信息交互延遲帶來的影響。

（4）該文研究重點是單點無信號交叉口協(xié)同駕駛策略，在后續(xù)的研究中，可以考慮多交叉口協(xié)同規(guī)劃，實現(xiàn)路網(wǎng)全局最優(yōu)控制。

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收稿日期：2023-11-15

作者簡介：董瑋（1981—），男，碩士研究生，正高級工程師，研究方向：機械制造工藝。