CN112258864B

CN112258864B - 基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统

Info

Publication number: CN112258864B
Application number: CN202011119676.4A
Authority: CN
Inventors: 吕品; 何岳滨; 许嘉
Original assignee: Guangxi University
Current assignee: Guangxi University
Priority date: 2020-10-19
Filing date: 2020-10-19
Publication date: 2022-03-11
Anticipated expiration: 2040-10-19
Also published as: CN112258864A

Abstract

本发明公开一种基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统，该方法步骤包括：S1.当待调度车辆进入目的路口的调度区域时，待调度车辆与目的路口的协调器建立通信，进入被调度阶段；S2.根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，估算待调度车辆到达路口的最早时间点；S3.获取协调器发送的当前路况信息，根据获取的路况信息以及估算的最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点；S4.根据计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。本发明能够实现FIFS的无交通灯路口车辆智能调度，在保证安全性前提下提升路口的车辆通行效率。

Description

基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统

技术领域

本发明涉及自动驾驶车辆控制技术领域，尤其涉及一种基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统。

背景技术

随着人工智能、边缘计算等技术的发展，自动驾驶车辆与其相关系统已经成为计算科学与道路交通领域的研究热点。与传统车辆相比，自动驾驶车辆通常在交互与通信能力和计算能力方面具有显著的优势。这些优势使得自动驾驶车辆能够更加安全、高效地在更复杂地交通环境中行驶，因而在各种交通场景中逐渐受到关注并得以投入使用。事实上，在物流运输、工业园区等场景中已经开始出现仅由自动驾驶车辆组成的应用实例。

路口是城市交通的关键节点，尤其是十字路口，而长期以来路口处对于经过车辆的协调调度主要都是采用需要依赖于固定时间交通灯的被动调动方案，但是该类方案存在难以根据路况进行动态调整的弊端，而随着城市车辆数量的增多，该类利用交通灯的被动调动方案会加剧路口通行的拥堵。不仅如此，在自动驾驶车辆进一步普及的未来，这类调度方案难以发挥车辆的通信与计算优势。因此，设计研究面向自动驾驶车辆的路口调度方案具有重要的意义。

目前针对于十字路口的调度，经典的方案即为基于交通灯的调度方法，即保留交通灯并将路口附近的路况作为参考因素动态调整灯相位的持续时间。如在预设通行时间的基础上指导交通灯切换阶段的时机，或者根据实时的交通情况进行交通灯切换阶段的决策，也有部分研究将DQN、模糊理论等人工智能方法引入交通灯控制的领域。上述方法相比经典的交通灯控制，具有更高的精度和路况适应性，然而该类保留交通灯的调度控制方案未能充分利用车辆的行驶状态信息，并未从控制逻辑上对通过路口时的碰撞风险进行预防，不能精准地对路口的自动驾驶车辆进行调度。

为了更加精准地对十字路口的自动驾驶车辆进行调度，一种解决方案即是基于无交通灯实现调度，如有从业者提出基于预留时间的无交通灯十字路口调度方法，该方法建立一个协调器以收集一定范围内车辆发送来的请求并协调车辆通过路口，后续提出的多数改进方案均是将提高路口整体的吞吐量或者降低燃料的消耗作为优化的目标，并根据其目标一定程度上改良原先的时间预留调度。但是上述方案都是基于FIFO(First InFirst Out，先进先出)的策略，即车辆被调度的顺序决定了其到达路口的顺序，从而限制了路口通行效率的进一步提升。因此，亟需提供一种非FIFO的、更加高效的路口调度方法。但是要实现非FIFO的无交通灯调度，会存在如何建立一种比FIFO更高效的车辆调度规则，使得路口通行效率更高，以及如何基于车辆的运动学分析设定更合理的约束，以避免车辆通过路口时可能发生的碰撞等问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、调度性能以及安全性高的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统，能够实现FIFS(First In First Select，先进先选)的无交通灯路口智能调度，提高路口通行效率，同时能够避免车辆通过路口时可能发生的碰撞。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，步骤包括：

S1.调度启动：当待调度车辆进入目的路口的调度区域时，待调度车辆与目的路口的协调器建立通信，待调度车辆进入被调度阶段；

S2.最早时间点估算：根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，对待调度车辆到达路口的最早时间点进行估算；

S3.计划到达时间点选择：获取所述协调器发送的当前路况信息，所述路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的所述路况信息以及估算的所述最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，所述安全约束为能够避免车辆之间碰撞；

S4.行驶规划：根据所述计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。

进一步的，所述步骤S3中选择所述计划到达时间点的具体步骤为：

S301.尝试以所述最早到达时间点作为备选到达时间并生成临时信息集，将生成的所述临时信息集加入当前包括所有车辆信息的路况信息总集中并根据到达时间对各车辆信息进行重排序，形成含有待调度车辆信息的临时信息总集；

S302.判断在当前的车辆顺序下按照当前备选到达时间时待调度车辆是否会面临碰撞风险，如果是转入步骤S303以进行新一轮的尝试，否则尝试成功，根据当前备选到达时间确定待调度车辆的所述计划到达时间；

S303.向后重新选择新的备选到达时间，按照当前新的备选到达时间更新待调度车辆的临时信息总集并对所述临时信息总集中各车辆信息进行重排序，返回执行步骤S302。

进一步的，所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为所述最早到达时间点T₀(x)，若待调度车辆不存在前置车辆与后置车辆，即待调度车辆为调度区域内唯一车辆，其中前置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之前最近的车辆，后置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之后最近的车辆，则直接将当前备选到达时间作为待调度车辆的所述计划到达时间；

若待调度车辆仅存在前置车辆，获得待调度车辆与前置车辆之间的最小安全时间间隔，按照下式选取待调度车辆的所述计划到达时间以选择尽可能早且安全的时刻作为计划达到时间；

T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x))

其中，x为待调度车辆，T(x)为待调度车辆的所述计划到达时间，pre(x)为前置车辆， T(pre(x))为前置车辆到达目的路口的时间，deal(x,pre(x))为待调度车辆与前置车辆pre(x) 之间满足安全性的最小间隔；其中若满足interval<deal(pre(x),x)，其中interval为最早到达时间点T₀(x)与前置车辆到达目的路口的时间T(pre(x))的间隔，则直接选择与T(pre(x))相距deal(x,pre(x))的时间点作为所述计划到达时间。

进一步的，所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为所述最早到达时间点T₀(x)，且待调度车辆仅存在后置车辆，其中若判断到满足 interval(x,next(x))>deal(x,next(x))，其中x为待调度车辆，next(x)为后置车辆， interval(x,next(x))为所述最早到达时间点T₀(x)与后置车辆next(x)之间的间隔， deal(x,next(x))为待调度车辆x与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔，直接选取当前备选到达时间点作为所述计划到达时间点；若判断到满足 interval(x,next(x))<deal(x,next(x))，判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试。

进一步的，所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为所述最早到达时间点T₀(x)，且待调度车辆同时存在前置车辆与后置车辆，若满足：

interval(pre(x),next(x))<deal(pre(x),x)+deal(x,next(x))

其中，x为待调度车辆，pre(x)为前置车辆，next(x)为后置车辆， interval(pre(x),next(x))为前置车辆与后置车辆之间的间隔，deal(x,next(x))为待调度车辆x 与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔；判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试；

若满足interval(pre(x),next(x))>deal(pre(x),x)+deal(x,next(x))，判断所述最早到达时间T₀(x)的值，其中若T₀(x)∈[T(next(x))-deal(x,next(x)),T(next(x))]，则判定当前备选到达时间会使待调度车辆与后置车辆之间存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试；若T₀(x)∈[0,T(pre(x))+deal(x,next(x))]，按照下式选取所述计划到达时间以选择尽可能早且安全的时刻作为计划到达时间T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x))。

进一步的，所述步骤S303中向后重新选择新的备选到达时间具体为当前备选到达时间 T_temp(x)移动至当前后置车辆的到达时间之后并且恰好与后置车辆保持最小安全间隔，得到新的备选到达时间。

进一步的，所述步骤S4中设置行驶规划包括：

如果车辆沿直线前进，设置待调度车辆的加/减速应持续的时间T_acc为：

其中，t₁(x)＝T(x)-t₀(x)是待调度车辆x计划从进入调度区域到目的路口经历的时间， T(x)为待调度车辆x到达目的路口的计划到达时间，t₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的时间，v₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的速度，a_x为待调度车辆x进入当前调度区域时的加速度，L为当前调度区域入口至汇合区域之间的直线距离，所述汇合区域为车道在目的路口交叉的区域；待调度车辆在加/减速T_acc时间之后保持速度直至离开所述汇合区域；

如果车辆需要转向变道，则设置待调度车辆依次按照第一段加/减速阶段、匀速阶段、第二段加/减速阶段行驶至汇合区域，其中所述第一段加/减速阶段的时间为：

其中，

v_turn(x)为待调度车辆x在所述汇合区域内的最大转向速度，v_t(x)为待调度车辆x在时间t的速度；

所述匀速阶段持续时间为：

其中

进一步的，所述在步骤S2中对所述最早时间点进行估算时，若待调度车辆为直行车辆，其中如果待调度车辆能够在到达路口之前加速到极限速度，估计待调度车辆到达目的路口的所述最早时间点为：

如果待调度车辆无法在到达路口之前加速到极限速度，估计待调度车辆到达目的路口的所述最早时间点为：

其中，a_x为待调度车辆x的加速度，v₀(x)是待调度车辆x进入当前调度区域时刻的速度， v_max(x)为待调度车辆x的最大速度。

进一步的，所述在步骤S2中对所述最早时间点进行估算时，若待调度车辆为需要转弯的车辆，其中如果待调度车辆能够在行驶过程中加速到最大速度，并在到达汇合区域前减速至最大转向速度，即待调度车辆进入当前调度区域时的速度v₀(x)、待调度车辆在汇合区域内的最大转向速度v_turn(x)、待调度车辆的最大速度v_max(x)满足：

则估计待调度车辆到达目的路口的所述最早时间点为：

其中，a_x为待调度车辆x的加速度，μ为地面摩擦系数，g为重力加速度，R∈{R₁,R₂}为转弯半径，R₁与R₂分别为右转弯道半径、左转弯道半径；

否则估计待调度车辆到达目的路口的所述最早时间点为：

一种基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度系统，包括设置在目的路口端的协调器以及设置在车辆端的车载控制终端，当待调度车辆进入目的路口的调度区域时，待调度车辆通过所述车载控制终端与目的路口的所述协调器建立通信，待调度车辆进入被调度阶段；所述车载控制终端根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，对待调度车辆到达路口的最早时间点进行估算；以及获取所述协调器发送的当前路况信息，所述路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的所述路况信息以及估算的所述最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，所述安全约束为能够避免车辆之间碰撞；以及根据所述计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、本发明基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统，首先根据与路口距离、车辆的状态信息计算能够到达路口的最早时间点，依据估算的最早时间点结合协调器所发送的路况信息，选择在安全约束下可行的最早到达时间点作为计划到达时间，最终根据计划到达时间点设置可行的行驶规划，能够实现基于顺序选择FIFS先进先选策略的车辆调度，车辆根据被调度的顺序来选择计划到达路口的时间，与传统的FIFO的调度策略相比，一方面能够允许较晚被调度但拥有更高初速度、加速度等的车辆更早到达十字路口，另一方面在一定程度上能够保证先进入车辆的优先性，从而使得路口获得更高的通行效率，尤其是在车流压力较大时能够大大提高路口的通行效率，同时能够确保车辆行驶的安全性，避障车辆通过路口时发生碰撞问题。

2、本发明基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统，基于顺序选择FIFS先进先选策略实现无交通灯路口车辆智能调度，能够考虑车辆之间物理性能的不同，为每一辆被调度的车辆选取一个尽量早的计划到达时间，然后在兼顾安全性与可行性的前提下设置具体的行驶方案，使得高速车辆在估算最早到达时间阶段获得更早的结果，同时避免了低速但更早接近路口的车辆一直处于序列末尾，从而提升路口通行效率和降低车辆停顿次数。

3、本发明基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法及系统，进一步先以最早到达时间点作为初始的备选到达时间，按照当前路况信息中车辆顺序再不断的迭代搜索新的备选到达时间，直至得到满足安全约束下的最早到达时间，能够使得待调度车辆能够在保证安全的前提下快速的获取尽可能早的计划到达时间。

附图说明

图1是本实施例基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法的实现流程示意图。

图2是本实施例构建的十字路口与自动驾驶车辆模型示意图。

图3是本发明在具体应用实施例中选择计划到达时间点的原理示意图。

图4是本实施例中选择计划到达时间点的实现流程示意图。

图5是本实施例中第一种车辆调度情形(第2)情形)的示意图。

图6是本实施例中第一种车辆调度情形(第3)-(ii)情形)的示意图。

图7是本实施例中第二种车辆调度情形(第4)-(i)情形)的示意图。

图8是本实施例中第三种车辆调度情形(第4)-(ii)-(a)情形)的示意图。

图9是本实施例中第四种车辆调度情形(第4)-(ii)-(b)情形)的示意图。

图10是本实施例中选择计划到达时间点时循环过程中更新方法的原理示意图。

图11是本发明具体应用实施例中实现车辆路口调度的详细实现流程示意图。

图12是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时平均调度区行驶时间随车流压力变化的结果示意图。

图13是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时平均延迟随车流压力变化结果示意图。

图14是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时总停顿次数随车流压力变化结果示意图。

图15是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时平均延迟随车流不平衡程度变化的结果示意图。

图16是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时平均行驶时间随车流不平衡程度变化的结果示意图。

图17是在具体应用实施例中分别采用本发明方法与两种传统方法时总停顿次数随车流不平衡程度变化的结果示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

如图1所示，本实施例基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法的步骤包括：

S2.最早时间点估算：根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，其中状态信息包括当前速度、加速度性能等参数信息，估算不考虑其他车辆时待调度车辆到达路口的最早时间点；

S3.计划到达时间点选择：获取协调器发送的当前路况信息，路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，具体包含调度区域现存其他车辆的计划到达时间与预定轨迹等，根据获取的路况信息以及估算的最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间点作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，安全约束为能够避免车辆之间碰撞；

S4.行驶规划：根据计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。

本实施例针对路口的自动驾驶车辆调度，在每一辆车在与路口协调器建立通信时，车辆即进入被调度阶段，调度过程中首先根据车辆的状态信息等物理性能计算理想情况下(即不考虑其他车辆)能够到达路口的最早时间点，之后依据该时间点结合协调器所发送的路况信息寻找车辆可行的计划到达时间点，选择在安全约束下可行的最早到达时间点作为计划到达时间，最终根据计划到达时间点为车辆设置可行的行驶规划，能够实现基于顺序选择FIFS先进先选策略的无交通灯路口车辆智能调度，车辆根据被调度的顺序来选择计划到达路口的时间，与传统的FIFO的调度策略相比，一方面能够考虑不同车辆的物理性能，允许较晚被调度但拥有更高初速度、加速度等的车辆更早到达路口，另一方面在一定程度上能够保证先进入车辆的优先性，从而使得路口获得更高的通行效率，尤其是在车流压力较大时能够大大提高路口的通行效率，同时能够确保车辆行驶的安全性，避障车辆通过路口时发生碰撞问题，尤其适用于十字路口的车辆调度中以提高车辆通行效率。

以下以如图2(a)所示的一个十字路口为例对本发明方法进行进一步说明。

本实施例中十字路口的中心为O，以O为对称中心，边长为D的正方形为十字路口的管辖区域。两条相互垂直的、中心线过O的双向单车道交叉于汇合区域(由方形虚线标出，是边长为S的正方形)。一个协调器负责与到达的车辆进行通信，协调车辆的调度，其作用范围由圆形虚线标出。调度区域的各个入口与汇合区域的距离相同，记为

在道路与管辖区域的相交处存在设有传感器的边缘终端，它们可以相互通信并记录当前管辖区域的车辆总数，记为N(t)。当待调度车辆x进管辖区域，边缘终端将为x生成序号i＝N(t)+1；待调度车辆x则在接收序号之后明确自己唯一的行驶轨迹D(x)＝G(x)+3Road(x)，其中 Road(x)∈{0,1,2,3}是车辆通过路口前所在道路的编号，分布如图2(b)所示，G(x)∈{1,2,3}分别代表车辆的目标方向：直行，右转或者左转。例如，假设待调度车辆x的出发道路为 Road(x)＝1，目标方向是右转则G(x)＝2，则其行驶轨迹编号D(x)＝2+3×1＝5。类似的，可以计算得知D(x)∈{1,4,7,10}时车辆为直线行驶，其他轨迹则包含转向过程。

本实施例首先搭建路口车辆调度模型，其中待调度车辆与协调器之间通信以及信息处理与交换时包括：

(1)待调度车辆将自身的序号与预期行驶方向上传至协调器，协调器则将当前时间t与调度区域内所有车辆的信息总集(路况总集)B(t)传输给待调度车辆，其中每一辆车的信息集表示为b(x)＝{x,T(x),D(x)}∈B(t)，T(x)是待调度车辆x预计到达路口的时间；

(2)待调度车辆计算出到达路口的预定时间(即上述计划到达时间)，并设置行驶规划，最终生成属于自身的信息集并上传给协调器；

(3)协调器将此待调度车辆的信息集加入到B(t)中，并根据所有车辆的到达时间从早到晚重排B(t)，待调度车辆则开始执行行驶规划。当车辆离开调度区域后，协调器将从总集中删除该车辆相关的信息集。

上述步骤(2)为影响调度性能的关键，如上述，本实施例在为待调度车辆确定计划到达时间时，首先仅考虑自身进入调度区域的初速度与加速性能等得出自身能够到达路口的最早时间，然后结合从协调器处获得的B(t)对该时间做出调整，最终获得在避免冲突的前提下尽可能快速到达路口的行驶方案，从而在确定计划到达时间时，能够充分考虑避免与其他车辆产生冲突的关键因素以及得到初始方案所需要的物理约束。

在上述调度模型的基础上，本实施例进一步做出如下假设以简化问题：

假设1：所有车辆与协调器的协调时间与计算时间在模型中可以忽略不计。

假设2：所有车辆在汇合区域内的移动速度是恒定的。

假设3：所有车辆的加速或减速过程是均匀的与此同时，在汇合区域外，车辆的速度需满足以下约束：

0<v(x,t)<v_max(x) (1)

其中v(x,t)指代车辆x在时间t的速度(汇合区域外)，v_max(x)是由车辆自身与道路决定的极限速度(车辆的最大速度)。

在汇合区域内车辆的速度约束为：

0<v(x,t)≤v_turn(x) (2)

v_turn(x)由下式(3)定义：

其中，μ是地面摩擦系数，g为重力加速度，R∈{R₁,R₂}为转弯半径，R₁与R₂分别是右转弯道、左转弯道的半径，R₁对应如图2(b)中方向2所在轨迹，R₂对应如图2(b)中方向3 所在轨迹的半径。

本实施例中使用的各参数符号与其含义具体如表1所示。

表1符号列表

本实施例进一步进行以下定义：

在图2(a)所定义的模型下，轨迹D₁,D₂之间的关系E(D₁,D₂)属于且仅属于以下的三个子集之一：

1)Θ:分别沿D₁,D₂行驶的车辆存在侧向相撞的可能。

2)Λ:选择D₁,D₂的车辆存在追尾的可能。

3)Υ:D₁,D₂没有相交之处，以它们作为规划路径的车辆之间没有碰撞风险。

参考图2(b)中的部分车辆轨迹，例如沿着轨迹5前进的车辆与轨迹1上的车辆之间的冲突关系属于Θ，而沿着轨迹5前进的车辆与预定在轨迹2行驶的车辆没有相撞的风险，故两者关系是γ中的一种；除此之外，从相同道路出发的两条轨迹1与3上的车辆则属于Λ。类似地可以确定在图2中提出的模型中所有12种轨迹两两之间的冲突关系，并将其整理归结为一个对称矩阵

从而进一步确定任意两辆车x,y的冲突类型为：

其中，x、y代表两辆不同的车。

以及定义：不同的两辆车a、b之间在相互之间不存在碰撞风险的前提下，计划到达时间的最小间隔称为deal(a,b))，其值由两车之间的冲突类型决定，具体定义如式(5)所示：

其中δ(a,b)为两车避免追尾的安全距离，v_a与v_b分别是车辆a与b到达路口时的预计速度，d为a在汇合区域内的轨迹长度，它由式(6)给出：

从式(6)以看出，对于两辆有侧撞风险的车(c(a,b)＝0)来说，仅当其中一辆已经完全通过汇合区域之后，另一辆才会被允许进入路口；而对于有追尾风险的车辆(c(a,b)＝1)来说，它们之间仅需要保持一个安全距离即可。

本实施例具体在待调度车辆在进入调度区域时记录当前的时间t₀(x)，同时参考协调器所发来的路况总集B(t)，在下一辆车进入调度区域前生成形如b(x)＝{x,T(x),D(x)}的信息集并上传至协调器，并同时根据计划到达时间制定合理的行驶方案，其中x是待调度车辆的编号， T(x)是车辆x已确定的预计到达路口时间点，也即上述计划到达路口时间点，对于待调度车辆x来说，T(x)一旦确定，将不再变化。

对待调度车辆x，在不考虑其他车辆的假设下自身能够到达路口的最快时间即为理论到达时间，本实施例步骤S2中估算的最早时间点T₀(x)即为该理论达到时间，对T₀(x)的估算具体根据车辆的轨迹不同(直行/弯道)分为两种不同情形：

第一种情形：直行车辆到达路口的最早时间点估算

即待调度车辆为直行车辆，其中：

1)如果待调度车辆能够在到达路口之前加速到极限速度，即该条件表达式为

a_x为车辆x的加速度，v₀(x)是车辆进入调度区域时刻的速度，在这种情形下，车辆将持续加速直至到达极限速度，随后保持速度巡航至路口汇合区域，则估计待调度车辆到达目的路口的最早时间点为：

2)如果待调度车辆无法在到达路口之前加速到极限速度，即

估计待调度车辆到达目的路口的最早时间点为：

第二种情形：转弯车辆到达路口的最早时间点估算

如果车辆沿转向轨迹前进，则需要考虑路口处的速度符合转向约束，本实施例分为两种情形分别考虑，其中：

1)如果待调度车辆能够在行驶过程中加速到最大速度，并在到达汇合区域前减速至最大转向速度，即待调度车辆进入当前调度区域时的速度v₀(x)、待调度车辆在汇合区域内的最大转向速度v_turn(x)、待调度车辆的最大速度v_max(x)满足：

则估计待调度车辆到达目的路口的最早时间点为：

2)如果不满足上述1)条件时，则估计待调度车辆到达目的路口的最早时间点为：

通过上述步骤估算获得待调度车辆到达目的路口的最早时间点之后，待调度车辆x即可据此生成临时信息集，即b_temp(x)＝{x，T₀(x)，D(x)}，然后将之加入到来自协调器的本时刻路况数据总集B(t)中并将路况总集根据到达时间进行从小到大的重排序，形成含有待调度车辆x 信息的有序临时集合B_temp(x，t)＝{b(x₁)，b(x₂)…b_temp(x)…b(x_s)}，其中 x₁,x₂……x_s是当前调度区域内所有的车辆。

本实施例中，步骤S3中选择计划到达时间点的具体步骤为：

S301.尝试以最早到达时间点作为备选到达时间并生成临时信息集，将生成的临时信息集加入当前包括所有车辆信息的路况信息总集中并根据到达时间对各车辆信息进行重排序，形成含有待调度车辆信息的临时信息总集；

S302.判断在当前的车辆顺序下按照当前备选到达时间时待调度车辆是否会面临碰撞风险，如果是转入步骤S303以进行新一轮的尝试，否则尝试成功，根据当前备选到达时间确定待调度车辆的计划到达时间；

S303.向后重新选择新的备选到达时间，按照当前新的备选到达时间更新待调度车辆的临时信息总集并对临时信息总集中各车辆信息进行重排序，返回执行步骤S302。

本实施例先以最早到达时间点作为初始的备选到达时间，按照当前路况信息中车辆顺序再不断的尝试为待调度车辆选择新的备选到达时间，尝试过程中判断待调度车辆在当前车辆顺序下按照新的备选到达时间是否会存在碰撞风险，直至尝试成功，通过上述迭代搜索车辆的到达时间，能够使得待调度车辆能够在保证安全的前提下快速的获取到尽可能早的计划到达时间。

如图3、4所示，本实施例对待调度车辆x选择计划到达时间点时，首先以其理论最早到达时间T₀(x)作为备选到达时间，同时生成临时集合B_temp(x,t)，并在符合此有序临时集合所描述的车辆的到达顺序下，尝试为待调度车辆x获取尽可能早的计划到达时间T(x)，而如果在当前的顺序下车辆x面临无法避免的碰撞风险，则将向后生成新的备选到达时间，更新待调度车辆x的临时信息集b_temp(x)并重排临时集合B_temp(x,t)，在此之后根据新的 B_temp(x,t)进行新一轮的尝试，如此循环直至确定车辆的计划到达时间。在具体应用实施例中上述执行过程与临时信息集B_temp(x,t)中元素顺序的变化过程如图3所示，其a,b,c均为已经确定到达时间的车辆。

在上述选择计划到达时间点的若干次执行中，首轮执行(即上图3中所示)由于受限于信息量不足以及物理约束条件而情形较为复杂，在首轮执行未能确定计划到达时间的前提下进行的后续尝试则为较为简洁的循环过程，以下具体对首轮执行进行说明：

首轮执行中，备选到达时间T_temp(x)＝T₀(x)，值得注意的是，由于T₀(x)已经是车辆在物理约束下能够到达汇合区域的最早时间，车辆选择的计划到达时间需要符合T(x)>T₀(x)的约束，为了更加简洁地描述该步骤，首先进行以下定义：

在选择计划到达时间点的一次执行过程中，假设车辆x的备选到达时间点为T_temp(x)，设定：

1)前置车辆pre(x)：根据B_temp(x,t)，假设L为到达时间在T_temp(x)之前的车辆的集合，则L的最后一个元素称为pre_1(x)‘。与此同时，L’是调度区域内所有与车辆x有追尾风险车辆的集合，即对

均有c(x,y)＝1。L’中最后一个元素称为pre_2(x)。pre(x)代表待调度车辆x需要考虑的前置车辆，由下式给出：

2)后置车辆next(x)：代表车辆x需要考虑的后置车辆，定义如下：

(I)pre(x)存在，假设R为计划到达时间在T(pre(x))之后的车辆的集合(不包含待调度车辆x)，则R的第一个元素称为next(x)。

(II)pre(x)不存在，假设R1是计划到达时间在T_temp(x)之后的车辆的集合，R1的第一个元素称为next(x)。

本实施例步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为最早到达时间点T₀(x)，选择计划到达时间点时具体包括以下几种情形：

第1)种：待调度车辆不存在前置车辆与后置车辆，即待调度车辆为调度区域内唯一车辆，其中前置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之前最近的车辆，后置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之后最近的车辆，则直接将当前备选到达时间作为待调度车辆的计划到达时间，即T(x)＝T₀(x)。

第2)种：待调度车辆仅存在前置车辆，此时车辆在确定前置车辆pre(x)之后，获得待调度车辆与前置车辆之间的最小安全时间间隔，此后在保证两车保持安全时间间隔的基础上, 车辆将倾向于在[T(pre(x)),+∞]中选择尽可能早的时间点作为计划到达时间，具体按照下式选取待调度车辆的计划到达时间以选择尽可能早且安全的时刻作为计划达到时间；

T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x)) (12)

其中，x为待调度车辆，T(x)为待调度车辆的计划到达时间，pre(x)为前置车辆， T(pre(x))为前置车辆到达目的路口的时间，deal(x,pre(x))为为待调度车辆与前置车辆pre(x)之间满足安全性的最小间隔；其中若满足interval<deal(pre(x),x)，其中interval为最早到达时间点T₀(x)与前置车辆到达目的路口的时间T(pre(x))的间隔，则直接选择与 T(pre(x))相距deal(x,pre(x))的时间点作为计划到达时间。

以图5为例，T₀(x)与T(pre(x))间隔为interval<deal(pre(x),x)，即意味着如果车辆确定于T₀(x)时刻到达，将面临与前置车辆pre(x)相撞的风险，本实施例在该种情形下将直接选择与T(pre(x))相距deal(x,pre(x))的时间点作为计划到达时间以保证安全。

第3)种：待调度车辆仅存在后置车辆，则待调度车辆x在确定后置车辆next(x)之后首先考虑与后置车辆的冲突关系与当前两者的时间间隔interval(x,next(x))，根据该间隔进行进一步判断：

(i)如果满足interval(x,next(x))>deal(x,next(x))，其中x为待调度车辆，next(x)为后置车辆，interval(x,next(x))为最早到达时间点T₀(x)与后置车辆next(x)之间的间隔， deal(x,next(x))为待调度车辆x与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔，此时车辆x与 next(x)不存在碰撞风险，直接选取当前备选到达时间点作为计划到达时间点；

(ii)如果满足interval(x,next(x))<deal(x,next(x))，在保留当前的B_temp(x,t)中元素的顺序的前提下无法确定计划到达时间，判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试。如图6所示，其中阴影部分代表车辆并不能选择早于T₀(x)的到达时间，而保持当前顺序又将与已经确定计划到达时间的next(x)发生碰撞，故只能更新T_temp(x)并进入下一轮算法执行。

第4)种：待调度车辆同时存在前置车辆与后置车辆，此时待调度车辆x首先获取pre(x) 与next(x),然后根据这两者的计划到达时间间隔 interval(pre(x),next(x))＝T(next(x))-T(pre(x))进行进一步判断：

(i)若满足：interval(pre(x),next(x))<deal(pre(x),x)+deal(x,next(x))，其中，x为待调度车辆，pre(x)为前置车辆，next(x)为后置车辆，interval(pre(x),next(x))为前置车辆与后置车辆之间的间隔，deal(x,next(x))为待调度车辆x与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔；判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试；此时在保留当前的B_temp(x,t)中元素的顺序的前提下无法确定计划到达时间，需要更新备选到达时间，循环执行算法进行判断。如图7所示情形，如保持当前元素顺序 {...b(pre(x))，b_temp(x)，b(next(x))...}，则无论T_temp(x)的值选为多少，都至少会与pre(x)与next(x)中其中一者发生碰撞风险。

(ii)若满足interval(pre(x),next(x))>deal(pre(x),x)+deal(x,next(x))，判断最早到达时间T₀(x)的值，其中：

(a)若T₀(x)∈[T(next(x))-deal(x,next(x)),T(next(x))]，也就是T₀(x)使x与后置车辆存在碰撞风险，类似于情形3)-(ii),无法在当前顺序下确定计划到达时间，则判定当前备选到达时间会使待调度车辆与后置车辆之间存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试，如图8所示情形。

(b)若T₀(x)∈[0,T(pre(x))+deal(x,next(x))]，此时情形类似于情形2,车辆将选择一个尽可能早且安全的时刻作为计划到达时间，按照下式选取计划到达时间以选择尽可能早且安全的时刻作为计划到达时间T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x))，如图9所示情形。

上述待调度车辆x的前置车辆的计划到达时间还可能在T_temp(x)之后，由于T₀(x)可能比T(pre_2(x))更早一些，但是该类情况并不会影响上述情形分类，上述第2)种情形与第 4)-(ii)-(b)种情形中的处理同样可以适用于该类情况。

对于在上述首轮执行中无法确定车辆计划到达时间的情形(上述第3)-(ii)， 4)-(i),4)-(ii)-(a))种情形，需要进入循环阶段以进一步尝试，在具体应用实施例中执行循环阶段如图10所示。

本实施例中，步骤S303中向后重新选择新的备选到达时间具体为当前备选到达时间 T_temp(x)移动至当前后置车辆的到达时间之后并且恰好与后置车辆保持最小安全间隔，得到新的备选到达时间。步骤S3中当为非首轮迭代时，具体先将当前备选到达时间T_temp(x)移动至当前后置车辆的到达时间之后并且恰好与后置车辆保持最小安全间隔，得到新的备选到达时间，使用新的备选到达时间对临时路况信息总集B_temp(x,t)进行更新，对于更新的临时路况信息总集B_temp(x,t)，待调度车辆x重新识别前置车辆与后置车辆，然后重新进行冲突判断。

在具体应用实施例中，选择计划到达时间点中迭代阶段算法具体采用如下的算法1实现。

算法1迭代阶段算法

输入:车辆x相关临时信息总集B_temp(x,t)

输出:车辆x的计划到达时间T(x)

上述迭代阶段算法中包含更新与重新判断两个关键步骤，其中更新的主要过程分为以下三个步骤：

(i)将车辆的备选到达时间T_temp(x)移动至当前后置车辆的到达时间之后，并且恰好与后置车辆保持最小安全间隔，如图10中过程1所示。

(ii改变当前备选到达时间之后，由于实际考虑的车辆到达顺序已经变化，需要进行车辆临时路况信息总集B_temp(x,t)的更新。

(iii)对于更新的B_temp(x,t)，待调度车辆x重新识别前置车辆与后置车辆，如图10中过程2所示。

重新判断步骤具体为：由于在更新过程中已经使得当前车辆x的备选到达时间与前置车辆(原后置车辆)保持最小安全时间间隔，故对于待调度车辆x来说只需要考虑新后置车辆的情形：

(a)后置车辆不存在，可以归为上述首轮执行中划分的情形2)；

(b)后置车辆存在且有T_temp(x)＞T(next(x))_new，此时为上述首轮执行中划分的情形4)-(i)，无法本轮完成计划到达时间的确定，需要进入下一轮迭代循环。

(c)后置车辆存在且有T_temp(x)＜T(next(x))_new，此时为上述首轮执行中划分的情形4)-(ii)-(b)，并采用相同的处理方法确定车辆x的计划到达时间点。

本实施例通过上述步骤，能够在各种路况情形下获得尽可能早的计划到达时间T(x)，获得计划到达时间T(x)后待调度车辆x将用T(x)替换临时集合b_temp(x)中的备选到达时间 T_temp(x)，生成确定的含有待调度车辆x信息的车辆调度总集B(x)并发送给协调器，待调度车辆x再根据T(x)制定完整的运动计划。

本实施例步骤S4中设置行驶规划具体包括以下两种情形：

1)如果车辆沿直线前进，设置待调度车辆的加/减速应持续的时间T_acc为：

其中，t₁(x)＝T(x)-t₀(x)是待调度车辆x计划从进入调度区域到目的路口经历的时间， T(x)为待调度车辆x到达目的路口的计划到达时间，t₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的时间，v₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的速度，a_x为待调度车辆x进入当前调度区域时的加速度，L为当前调度区域入口至汇合区域之间的直线距离，汇合区域为车道在目的路口交叉的区域；待调度车辆在加/减速T_acc时间之后保持速度直至离开所述汇合区域；

2)如果车辆需要转向变道，则设置待调度车辆依次按照第一段加/减速阶段、匀速阶段、第二段加/减速阶段行驶至汇合区域，其中第一段加/减速阶段的时间为：

其中，

v_turn(x)为待调度车辆x在汇合区域内的最大转向速度，v_max(x)为待调度车辆x的最大速度，v_t(x)为待调度车辆x在时间t的速度；

匀速阶段持续时间为：

其中

若第一段变速为加速则上式ω(x) 项取负，反之取正。在经历匀速过程之后，车辆将匀减速直至汇合区域。

本实施例通过上述步骤，能够依据确定的计划到达时间T(x)以及车辆前进方向制定合理的行驶规划，确保车辆能够在安全的前提下尽可能早的到达路口，进而提升路口的通行效率。

如图11所示，本发明采用上述方法对路口车辆实现调度时详细步骤为：当待调度车辆x 到达管辖区域边界，向边缘终端发送自身轨迹、转向信息，边缘终端为待调度车辆x生成唯一编号并传输给车辆，待调度车辆x到达调度区域边界，协调器将当前路况总集B(t)传输给车辆；判断车辆x的轨迹是否包含转弯，如果不包含，即为直行，依据最大直行速度进行理论最早到达时间的估计，否则依据最大转向速度进行最早到达时间的估计；根据最早到达时间与当前路况总集B(t)，待调度车辆x生成自身的临时信息集合b_temp(x)与含有b_temp(x) 的整体临时总集B_temp(x,t)，进入计划到达时间选择流程，选择出车辆的计划到达时间T(x)，并确定x的信息集合b(x)与对应的B(x,t)，将之上传至协调器，根据T(x)车辆为自身制定行驶计划并执行。

为验证本发明有效性，在SUMO(Simulation of Urban MObility)平台对本发明上述方法进行验证，该平台为各种车辆行为控制、运动控制提供了大量易于使用的API。首先在该平台上搭建如图2(a)所示的路网结构，模型初始参数如表2所示，另外协调器以100ms为周期记录调度区域内车辆的平均速度、数量等信息。

表2模型参数

其中，道路限速指车辆在各车道能达到的最高速度，车辆安全距离指同一车道上两辆车为了避免追尾至少应保持的最短距离。

本实施例具体使用以下指标来评估调度的性能：

调度区平均行驶时间T_a：车辆从进入调度区域开到进入汇合区域截止，之间的时间称为调度区行驶时间。这项指标是所有实验车辆调度区行驶时间的平均值，该值越低代表车辆能够更快地到达十字路口。

总停顿次数wait：记录所有车辆停顿总次数的指标，是实验结束时所有车辆停顿次数的和。每辆车的停顿次数由式(16)定义：

总停顿次数能够反映车辆行驶的流畅程度，从而也能反映调度方案被准确执行的程度。总停顿次数越少，车辆在调度区域内行驶越流畅。

平均延迟比率Delay：反映进入调度区的车辆对自身的速度性能利用率的指标，由式(17) 定义：

其中，speed(x_i,t)代表在t时刻车辆x_i的速度,n代表t时刻调度区域车辆总数。平均延迟比率越低，代表调度区内车辆能够发挥更接近自身上限的速度性能。

即由调度区平均行驶时间与平均延迟比率的指标反映车辆行驶的速度，指标总停顿次数反映车辆行驶的流畅程度。

本实施例分别使用传统的RA(reservation algorithm)定值预留调度法、FIFO-RA调度方法以及本发明调度方法对如图2(a)所示的模型进行仿真实验，以对比各调度方法的性能。实验时各调度方法分别使用相同的道路参数、车辆参数，且沿该道路到达十字路口汇合区域的车辆总数服从泊松分布。除此之外，为了模拟在实际道路中出现的拥有不同加速性能与最大速度的车辆，实验设置五种不同类型的车辆，如表3所示。

表3车辆类型

本实施例具体分为以下两组数据进行对比实验：

实验组1：在所有车道的出发概率相同的前提下，改变车流整体压力的大小，以此观察模型与对比方法的各项指标在均衡车流的条件下，随车流整体压力而变化的情况。

实验组2：在车辆总到达率不变(＝0.72)的前提下，改变南北方向与东西方向车道出发率的差值以观察模型与对比方法的各项指标在相同车流整体压力的条件下，随车流不平衡程度的变化情况。

本实施例具体实验结果如图12～17所示。其中，从图12和图13可以清晰地看出，本发明FIFS方法在调度区平均行驶时间与平均延迟上相较于传统FIFO-RA与RA方法均有明显优势。例如车辆到达率为1.15车/秒时，本发明FIFS方法的上述两项指标分别比传统FIFO-RA 降低6.90％与21.55％，而比传统RA方法则分别降低16.02％与41.95％。对于传统FIFO-RA 方法，存在上述劣势的本质是由于拥有更高速度上限与加速能力的车辆受限于先进入调度区域的低速度性能车辆，难以发挥自身的速度优势，而RA调度方法虽然并非先进先出，但是一方面其仅仅通过进入调度区时的速度估算而获得的计划到达时间并不一定准确，另一方面采用定值的时间间隔规避冲突无法同时兼顾效率和安全，因而同样在上述两项指标中弱于本发明FIFS。

从图14中可以看出，传统FIFO-RA方法与RA方法在总停顿次数上较为接近，而本发明FIFS方法的数值更低而且较为稳定，即本发明FIFS方法具有更少的车辆停顿，车辆行驶的流畅程度更好。如上述，传统FIFO-RA与RA方法中车辆的延迟较高，即意味着在车辆容易在汇合区域附近聚集，这也是发生停顿的主要原因，除此之外，RA中使车辆匀速到达路口的策略使车辆需要更长的时间通过汇合区域，从而导致更多的停顿。

值得注意的是，随着车流压力的增大，上述三种调度方法的指标均有一定程度的上升，这是由于车辆发生冲突的可能性随着车流压力的上升也有所上升。但是各方法受到车流压力的影响程度不同，例如在车流压力提升到一定程度的情形下，对比方法在调度区延迟与平均调度区行驶时间上均有较大幅度的上升，本发明FIFS方法仍然较为平稳。而在总停顿次数上，传统RA方法调度不够准确的劣势在车流压力高时更加明显，从而在汇合区域引发了更多的停顿。而传统FIFO方法则是随着车流压力的上升，不受最大转弯速度限制的直行车辆被调度到转弯车辆之后到达的现象更加频繁，这将导致汇合区域处的车流缓慢且拥挤，从而导致更多的停顿。本发明FIFS方法则在冲突矩阵的指导下能够采用较为精准的时间间隔解决冲突的同时使直行车辆在一定程度上发挥自身的物理性能，回避了传统FIFO中出现的停顿风险，故受影响程度明显低于对比传统方法。

从图15和图16可以看出，随着车辆到达率偏移的上升，传统FIFO-RA与本发明FIFS方法在调度区平均延迟与上均有一定下降，主要原因是车流集中于某一个方向的程度越高，车辆之间冲突的类型将越发倾向于追尾风险与无风险，总体上车辆之间的最小安全间隔降低，从而使车辆能够更高效地通过路口，车辆平衡分布于各个方向与完全集中于一个方向的情形下碰撞简要分析如表4所示。传统RA方法由于类似的原因平均延时有所下降，但调度区行驶时间的增高是因为随着车流压力的集中，在车辆直线行驶的过程中产生了更多的停顿，而不仅仅是在汇合区域中。

表4不同情形下碰撞风险种类分析

各方法的停顿情况随车流压力不平衡程度的影响结果如图17所示，从图中可以看到，本发明FIFS方法的停顿次数仍然低且平稳，而传统FIFO-RA有上升趋势，传统RA则有不稳定的趋势。类似于实验组1中分析的，由于更集中的车流使得传统FIFO方法渐渐会在汇合区域积累缓慢的车辆，故相较于本发明FIFS有更多的停顿次数。而对于传统RA方法，其不准确的预计到达时间估计将带来不稳定的总停顿时间。

通过上述大量的仿真实验可以验证本发明方法的有效性，由实验结果表明，本发明方法能够有效提升路口的车辆通行效率，在自动驾驶车辆在停顿、平均行驶时间等指标上均优于传统方法，特别是在路口面临高压力车流，车辆平均到达率较高时，使用本发明方法将具有明显的优势。

本实施例进一步包括基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度系统，该系统包括设置在目的路口端的协调器以及设置在车辆端的车载控制终端，当待调度车辆进入目的路口的调度区域时，待调度车辆通过车载控制终端与目的路口的协调器建立通信，待调度车辆进入被调度阶段，车载控制终端将待调度车辆的信息上传至协调器；车载控制终端根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，估算不考虑其他车辆时待调度车辆到达路口的最早时间点；以及获取协调器发送的当前路况信息，路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的路况信息以及估算的最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，安全约束为能够避免车辆之间碰撞；以及根据计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。

本实施例中，车载控制终端具体包括：

最早时间点估算单元，用于根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，估算不考虑其他车辆时待调度车辆到达路口的最早时间点；

计划到达时间点选择单元，用于获取所述协调器发送的当前路况信息，所述路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的所述路况信息以及估算的所述最早时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间点作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，所述安全约束为能够避免车辆之间碰撞；

行驶规划单元，用于根据所述计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。

上述车载控制终端可以设置在车辆上，也可以根据实际需求采用远程控制中心等方式实现。

本实施例中最早时间点估算单元与上述最早时间点估算步骤(步骤S2)对应，计划到达时间点选择单元与上述计划到达时间点选择步骤(步骤S3)对应，以及行驶规划单元与上述行驶规划步骤(步骤S4)对应，在此不再一一赘述。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims

1.一种基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，步骤包括：

S2.最早到达时间点估算：根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，估算不考虑其他车辆时待调度车辆到达路口的最早到达时间点；

S3.计划到达时间点选择：获取所述协调器发送的当前路况信息，所述路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的所述路况信息以及估算的所述最早到达时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，所述安全约束为能够避免车辆之间碰撞；

S4.行驶规划：根据所述计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划；

所述步骤S3中选择所述计划到达时间点的具体步骤为：

S301.尝试以最早到达时间点作为备选到达时间并生成临时信息集，将生成的所述临时信息集加入当前包括所有车辆信息的路况信息总集中并根据到达时间对各车辆信息进行重排序，形成含有待调度车辆信息的临时信息总集；

S302.判断在当前的车辆顺序下按照当前备选到达时间时待调度车辆是否会面临碰撞风险，如果是转入步骤S303以进行新一轮的尝试，否则尝试成功，根据当前备选到达时间确定待调度车辆的所述计划到达时间点；

S303.向后重新选择新的备选到达时间，按照当前新的备选到达时间更新待调度车辆的临时信息总集并对所述临时信息总集中各车辆信息进行重排序，返回执行步骤S302；

所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为最早到达时间点T₀(x)，且待调度车辆同时存在前置车辆与后置车辆，若满足：

interval(pre(x),next(x))<deal(x,pre(x))+deal(x,next(x))

其中，x为待调度车辆，pre(x)为前置车辆，next(x)为后置车辆，interval(pre(x),next(x))为前置车辆与后置车辆之间的间隔，deal(x,pre(x))为待调度车辆与前置车辆pre(x)之间满足安全性的最小间隔，deal(x,next(x))为待调度车辆x与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔；判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试；

若满足interval(pre(x),next(x))>deal(x,pre(x))+deal(x,next(x))，判断所述最早到达时间点T₀(x)的值，其中若T₀(x)∈[T(next(x))-deal(x,next(x)),T(next(x))]，则判定当前备选到达时间会使待调度车辆与后置车辆之间存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试；若T₀(x)∈[0,T(pre(x))+deal(x,pre(x))]，按照下式选取所述计划到达时间点以选择尽可能早且安全的时刻作为计划到达时间T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x))。

2.根据权利要求1所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为所述最早到达时间点T₀(x)，若待调度车辆不存在前置车辆与后置车辆，即待调度车辆为调度区域内唯一车辆，其中前置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之前最近的车辆，后置车辆为到达目的路口的时间在待调度车辆之后最近的车辆，则直接将当前备选到达时间作为待调度车辆的所述计划到达时间点；

若待调度车辆仅存在前置车辆，获得待调度车辆与前置车辆之间的最小安全时间间隔，按照下式选取待调度车辆的所述计划到达时间点以选择尽可能早且安全的时刻作为计划到达时间；

T(x)＝max(T(pre(x))+deal(x,pre(x)),T₀(x))

其中，x为待调度车辆，T(x)为待调度车辆的所述计划到达时间，pre(x)为前置车辆，T(pre(x))为前置车辆到达目的路口的时间，deal(x,pre(x))为待调度车辆与前置车辆pre(x)之间满足安全性的最小间隔；其中若满足interval<deal(pre(x),x)，其中interval为最早到达时间点T₀(x)与前置车辆到达目的路口的时间T(pre(x))的间隔，则直接选择与T(pre(x))相距deal(x,pre(x))的时间点作为所述计划到达时间点。

3.根据权利要求1所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述步骤S302中，当为首次尝试时，即当前备选到达时间为所述最早到达时间点T₀(x)，且待调度车辆仅存在后置车辆，其中若判断到满足interval(x,next(x))>deal(x,next(x))，其中x为待调度车辆，next(x)为后置车辆，interval(x,next(x))为所述最早到达时间点T₀(x)与后置车辆next(x)之间的间隔，deal(x,next(x))为待调度车辆x与后置车辆next(x)之间满足安全性的最小间隔，直接选取当前备选到达时间点作为所述计划到达时间点；若判断到满足interval(x,next(x))<deal(x,next(x))，判定待调度车辆按照当前备选到达时间会存在碰撞风险，转入步骤S303以进行新一轮的尝试。

4.根据权利要求1～3中任意一项所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述步骤S303中向后重新选择新的备选到达时间具体为当前备选到达时间T_temp(x)移动至当前后置车辆的到达时间之后并且恰好与后置车辆保持最小安全间隔，得到新的备选到达时间。

5.根据权利要求1～3中任意一项所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述步骤S4中设置行驶规划包括：

其中，t₁(x)＝T(x)-t₀(x)是待调度车辆x计划从进入调度区域到目的路口经历的时间，T(x)为待调度车辆x到达目的路口的计划到达时间，t₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的时间，v₀(x)为待调度车辆x进入当前调度区域时的速度，a_x为待调度车辆x进入当前调度区域时的加速度，L为当前调度区域入口至汇合区域之间的直线距离，所述汇合区域为车道在目的路口交叉的区域；待调度车辆在加/减速T_acc时间之后保持速度直至离开所述汇合区域；

其中，

所述匀速阶段持续时间为：

其中

6.根据权利要求1～3中任意一项所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述在步骤S2中对所述最早到达时间点进行估算时，若待调度车辆为直行车辆，其中如果待调度车辆能够在到达路口之前加速到极限速度，估计待调度车辆到达目的路口的所述最早到达时间点为：

如果待调度车辆无法在到达路口之前加速到极限速度，估计待调度车辆到达目的路口的所述最早到达时间点为：

其中，a_x为待调度车辆x的加速度，v₀(x)是待调度车辆x进入当前调度区域时刻的速度，v_max(x)为待调度车辆x的最大速度。

7.根据权利要求1～3中任意一项所述的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度方法，其特征在于，所述在步骤S2中对所述最早到达时间点进行估算时，若待调度车辆为需要转弯的车辆，其中如果待调度车辆能够在行驶过程中加速到最大速度，并在到达汇合区域前减速至最大转向速度，即待调度车辆进入当前调度区域时的速度v₀(x)、待调度车辆在汇合区域内的最大转向速度v_turn(x)、待调度车辆的最大速度v_max(x)满足：

则估计待调度车辆到达目的路口的所述最早到达时间点为：

否则估计待调度车辆到达目的路口的所述最早到达时间点为：

8.一种利用权利要求1～7中任意一项所述方法的基于顺序选择的自动驾驶车辆路口调度系统，其特征在于，包括设置在目的路口端的协调器以及设置在车辆端的车载控制终端，当待调度车辆进入目的路口的调度区域时，待调度车辆通过所述车载控制终端与目的路口的所述协调器建立通信，待调度车辆进入被调度阶段；所述车载控制终端根据待调度车辆与目的路口之间的距离、待调度车辆当前的状态信息，估算不考虑其他车辆时待调度车辆到达路口的最早到达时间点；以及获取所述协调器发送的当前路况信息，所述路况信息包括调度区域内所有车辆的信息，根据获取的所述路况信息以及估算的所述最早到达时间点，选择待调度车辆在安全约束下到达目的路口的最早时间作为计划到达时间点，以使得根据车辆被调度的顺序选择目的车辆到达路口的时间，所述安全约束为能够避免车辆之间碰撞；以及根据所述计划到达时间点为待调度车辆设置到达目的路口的行驶规划。