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在红绿灯时，红色表示停止，绿色表示通行。但是北卡罗莱纳州立大学的交通工程师们现在提出了一种“白灯”，这将使自动驾驶汽车能够帮助控制交通流量，并让人类司机知道正在发生什么。在计算模拟中，新方法显著提高了通过交叉路口的行驶时间，并降低了燃料消耗。
“我们为交通十字路口提出的这个概念，我们称之为‘白色阶段’，它利用了自动驾驶汽车本身的计算能力，”论文的通讯作者、北卡罗来纳州立大学土木、建筑和环境工程副教授阿里·哈吉巴巴伊(Ali Hajbabaie)说。“白色相位概念还包含了一个新的交通信号，这样人类司机就知道他们应该做什么。红灯仍然意味着停车。绿灯仍然意味着通行。白灯会告诉人类司机只要跟着前面的车就行了。”
白相位的概念基于这样一个事实，即自动驾驶汽车可以彼此无线通信，也可以与控制交通信号的计算机无线通信。当足够多的自动驾驶汽车接近十字路口时，这将激活白光。白灯是自动驾驶汽车协调运动的信号，以更有效地促进交通通过十字路口。任何非自动驾驶车辆——那些由人驾驶的车辆——都将被简单地要求跟随前面的车辆:如果前面的汽车停下来，他们就停下来;如果他们前面的车穿过十字路口，他们就穿过十字路口。
当有太多的车辆接近十字路口是由司机而不是自动驾驶汽车控制时，交通灯将恢复到传统的绿黄红信号模式。
Hajbabaie说:“赋予自动驾驶汽车一些交通流量控制是一个相对较新的想法，被称为移动控制范式。”“它可以用于协调任何涉及自动驾驶汽车的场景中的交通。但我们认为在十字路口引入白光概念很重要，因为它可以告诉人类司机正在发生什么，这样他们就知道在接近十字路口时应该做什么。
“而且，澄清一下，‘白光’的颜色并不重要。重要的是有一个信号，司机可以清楚地识别。”
研究人员首先引入了“白色阶段”交通交叉口的概念2020年。然而，最初的概念依赖于集中计算方法，控制红绿灯的计算机负责接收所有接近的自动驾驶汽车的输入，进行必要的计算，然后告诉自动驾驶汽车应该如何通过十字路口。
Hajbabaie说:“我们已经改进了这个概念，这篇论文概述了一个依赖于分布式计算的白相位概念——有效地利用所有自动驾驶汽车的计算资源来决定交通流量。”这样既效率更高，也不太可能成为沟通失败的牺牲品。例如，如果与红绿灯的通信中断或滞后，分布式计算方法仍然能够顺利处理交通流量。”
为了测试分布式计算白相位概念的性能，研究人员使用了微观交通模拟器。这些模拟器是复杂的计算模型，旨在复制真实世界的交通状况，精确到单个车辆的行为。使用这些模拟器，研究人员能够比较十字路口有和没有白色阶段的交通行为，以及涉及的自动驾驶汽车的数量如何影响这种行为。
“模拟告诉我们一些事情，”Hajbabaie说。“首先，无论白相是否存在，自动驾驶汽车都能改善交通流量。其次，如果有自动驾驶汽车，白色相位进一步改善交通流量。这也减少了燃料消耗，因为有更少的走走停停的交通。第三，在白相路口由自动驾驶汽车组成的交通比例越高，交通通过路口的速度就越快，油耗数据也就越好。”
当白相路口只有10-30%的交通是由自动驾驶汽车组成时，模拟发现交通流的改善相对较小。但随着白相路口av比例的增加，好处也随之增加。
Hajbabaie说:“也就是说，即使在白色相位路口只有10%的车辆是自动驾驶的，你仍然会看到更少的延误。”“例如，当10%的车辆是自动驾驶时，你会看到延误减少3%。当30%的车辆是自动驾驶时，延误减少了10.7%。”
研究人员承认，自动驾驶汽车还没有准备好明天就采用新的分布式计算方法，政府也不会在不久的将来在每个十字路口安装全新的红绿灯。
Hajbabaie说:“然而，只要对十字路口和现有的自动驾驶汽车进行微小的修改，就可以采用白色相位概念的各种元素。”“我们也认为有机会在特定地点测试这种方法。
他说:“例如，港口有大量的商业车辆，对这些港口来说，交通流量尤为重要。商用车辆的自动驾驶汽车使用率似乎更高，因此有机会在这种情况下实施一个试点项目，这可能有利于港口交通和商业运输。”
这张纸。”基于分布式协调的白相交叉口控制:混合交通流中的移动控制器范例，发表在IEEE智能交通系统汇刊。这篇论文的第一作者是北卡罗来纳州立大学的博士生Ramin Niroumand。这篇论文是由北卡罗来纳州立大学工业与系统工程系助理教授Leila Hajibabai共同撰写的。
希普曼-
编者须知:研究摘要如下。
基于分布式协调的白相交叉口控制:混合交通流中的移动控制器范式
作者: Ramin Niroumand, Leila Hajibabai和Ali Hajbabaie，北卡罗来纳州立大学
发表: 2月6日IEEE智能交通系统汇刊
DOI: 10.1109 / TITS.2022.3226557
文摘:本研究提出一种车辆级分布式协调策略，以控制连接自动驾驶车辆(cav)和连接人类驾驶车辆(chv)通过信号交叉路口的混合交通流。在新引入的“白色阶段”中，我们使用CAVs作为移动交通控制员，在此期间，CAVs将协商引导一组chv的路权，而chv必须跟随他们的直接前方车辆。在低CAV穿透率下，白色阶段将不会被激活，车辆必须等待绿色信号。我们已经将这个问题表述为一个分布式混合整数非线性程序，并开发了一种方法来在所有车辆之间就其轨迹和信号配时参数形成一致。轨迹协议是通过迭代过程达成的，其中cav根据其他车辆的共享轨迹更新其轨迹，以避免碰撞并与其他车辆共享其轨迹。此外，对信号授时参数的协议是通过投票过程形成的，其中投票选出的最可行的信号授时参数。数值实验表明，该方法能有效控制不同市场占有率下的信号交叉口车辆运动。在我们的测试中，与不同CAV市场份额下的合作轨迹和信号优化相比，引入白色相位将总延迟降低了3.2%至94.06%。此外，我们的数值结果表明，与从实践状态交通信号优化软件获得的完全驱动信号控制相比，所提出的技术可减少总延迟，范围从40.2% - 98.9%不等。
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