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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116704799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310733141.3，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法是由李同飞;钱振;陈艳艳;窦雪萍;周文涵;熊杰设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法，包括以下步骤：步骤S1：描述城市路网中的混行场景；步骤S2：明确CAV专用道与交叉口的类型、CAV专用进口道；步骤S3：明确DISLP问题中决策变量和决策变量之间的关系；步骤S4：计算出行成本；步骤S5：构造流量分配的约束条件；步骤S6：构建问题模型；步骤S7：设计改进遗传算法求解。本发明可以明显减少系统总出行成本，提高路网运行效率，针对问题模型，考虑HV在路网中的可达性，采用改进的遗传算法，以有限次迭代获得强平稳解。

本发明授权一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法在权利要求书中公布了：1.一种整合的自动驾驶专用道及多类型交叉口布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：描述城市路网中的混行场景； 子步骤S11：用表示路网，N表示节点集合，表示路段上的CAV专用道集合，表示路段上的普通车道集合； 子步骤S12：R和S分别是路网中起点和终点的集合， 子步骤S13：r和s分别代表一个起点和一个终点，r∈R，s∈S，i,j表示起点为i，终点为j的路段， 子步骤S14：采用link-node建模方法描述提出的DISLP规划问题，路段上的流量将以流向的不同终点和车辆类型加以区分； 步骤S2：明确CAV专用道与交叉口的类型、CAV专用进口道； 子步骤S21：明确联合优化布局方案中CAV专用道的类型：禁止HV通行，CAV自由通行的CAV专用道，称为常规CAV专用道；HV付费可以通行，CAV自由通行的CAV专用道，称为CAVT车道； 子步骤S22：明确联合优化布局方案中交叉口类型：传统信号交叉口实行视觉信号控制，HV和CAV混合行驶按照信号指示通过交叉口；智能无信号交叉口实行基于无信号控制的AIM策略，CAV之间可以通过相互之间的实时通信、协调控制通过交叉口，HV则禁止进入；带CAV专用相位和CAV专用进口道的信号交叉口，信号交叉口设置CAV专用进口道、信号相位设置CAV专用相位，CAV专用进口道允许CAV驶入，禁止HV进入，在CAV专用相位内实行基于无信号控制的AIM策略，允许专用进口道的CAV通行，在其他相位实行传统视觉信号控制； 步骤S3：明确DISLP问题中决策变量和决策变量之间的关系其中，决策变量包括 式中，表示路段i,j上CAV专用道数，作为整数变量，可以取0到路段i,j上的最大车道数 表示路段i,j上CAV专用道的类型，作为0-1变量，取0表示路段i,j上CAV专用道为常规CAV专用道，取1表示路段i,j上CAV专用道为CAVT车道；τij表示路段i,j上CAVT车道对驶入HV收取的费用，作为连续变量，给定取值区间 表示连接路段i,j与交叉口j的CAV专用进口道数，作为整数变量，可以取0到路段i,j上的最大进口道数zj表示交叉口j是否有普通信号相位，作为0-1变量，取0表示无普通信号相位，取1表示有普通信号相位；z′j表示交叉口j是否有CAV专用信号相位，作为0-1变量，取0表示无CAV专用信号相位，取1表示有CAV专用信号相位；cj表示交叉口j的信号周期，作为连续变量，给定取值区间 表示交叉口j的第h个普通信号相位，作为连续变量，给定取值区间 表示交叉口j的CAV专用信号相位，作为连续变量，给定取值区间通过zj、z′j的取值组合可以表示交叉口类型，zj＝1，z′j＝0表示交叉口j为传统信号交叉口；zj＝1，z′j＝1表示交叉口j为带CAV专用相位和CAV专用进口道的信号交叉口；zj＝0，z′j＝0表示交叉口j为智能无信号交叉口； 决策变量之间的关系 考虑HV在路网中的可达性，明确路网中多类型交叉口之间的关系 式中，Θ表示节点之间HV可达性的集合； 其中，θij为0-1变量，取0表示节点i与节点j之间HV不可达，取1表示节点i与节点j之间HV可达；Γ0表示原路网的邻接矩阵，其中为0-1变量，取1表示节点i与节点j在原路网中相邻，否则取0；Γ表示针对于HV出行的路网邻接矩阵，其中γij为0-1变量，取1表示节点i与节点j均不为智能无信号交叉口且在原路网中相邻，否则取0；ζi为0-1变量，表示节点i是否为智能无信号交叉口，为智能无信号交叉口取1，否则取0；正如式14所示，由于智能无信号交叉口禁止HV通过，因此，只有当相邻两节点均非智能无信号交叉口时，HV才可以通行；式15中，Γn为邻接矩阵Γ的n次幂，通过将Γ的1到n次幂进行布尔相加得到节点之间HV可达性的集合Θ，式16表示，如果起点r到终点s的HV出行需求大于0时，起点r到终点s之间HV可达，即θrs为1，综合以上约束，来限制表示交叉口类型的变量组合zj、z′j的取值，使其满足HV的可达性条件； 交叉口类型与CAV专用道、CAV专用进口道的关系 表示交叉口类型的变量组合zj、z′j取值对应着三类交叉口，通过式17可以避免zj＝0，z′j＝1取值组合出现；式18表示，交叉口进口处的进口道数等于路段车道数与拓宽车道数之和，其中Y表示交叉口进口处的拓宽车道数，式19表示，如果交叉口是智能无信号交叉口，则上游路段的车道全为CAV专用道，否则至少保留一条普通车道，式20表示，路段车道总数为CAV专用道数与普通车道数之和，式21表示，如果交叉口是传统信号交叉口，则不设置CAV专用进口道，否则CAV专用进口道数大于等于上游CAV专用道数，并不超过上游CAV专用道数与拓宽车道数之和，式22表示，如果交叉口是智能无信号交叉口，则进口道全为CAV专用进口道；式23表示，如果交叉口是带CAV专用相位信号交叉口或智能无信号交叉口，则进口至少有一条CAV专用进口道；式24表示，如果交叉口是智能无信号交叉口，则不设置普通进口道，否则，CAV专用进口道以外的进口道均为普通进口道；由于同一路段i,j的CAV专用道和普通车道连接的是同一个进口，因此正如式25-26所示，普通车道下游是相同的CAV专用进口道和普通进口道布设情况； CAV专用道类型与收取HV服务费之间的关系 式27中，ωij为0-1变量，表示路段i,j上是否设置CAV专用道，设置CAV专用道时取1，否则取0；式28规定如果路段i,j上未设置CAV专用道时，CAV专用道类型变量为0；式29规定，如果CAV专用道为常规CAV专用道时，收费变量τij为0； 信号周期与各相位绿灯时间的关系 式30表示，如果交叉口j不是带CAV专用相位和CAV专用进口道的信号交叉口时，CAV专用相位时长取0；式31-33表示，对于信号交叉口，周期时长上下界和各相位绿灯时长上下界的关系，其中，w为绿灯间隔时间，包括黄灯时间和全红时间，式34计算进口i,j对应交叉口j普通信号相位的绿灯时长；其中，为0-1变量，表示进口i,j是否与交叉口j的第h个普通相位对应； 步骤S4：计算出行成本； 路段出行时间计算 式35-36中，uij表示纯HV行驶在CAV专用道、普通车道上的通行能力，等于路段i,j上CAV专用道数普通车道数乘上HV跟随HV平均安全车头时距的倒数，式37中，采用BPR函数计算车辆通过路段i,j所需的时间tij，表示车辆自由通过路段i,j所需的时间，α、β为BPR函数中的两个正参数，分别为路段i,j上的HV、CAV流量，pcuij为CAV流量转化为HV流量的转化系数；式38中，根据公式推导，得到CAV流量转化为HV流量的转化系数pcuij，是一个与CAV流量在混合车流占比pij有关的函数；其中，为CAV跟随HV平均安全车头时距，为HV跟随CAV平均安全车头时距，为CAV跟随CAV平均安全车头时距；式39表示，路段i,j上CAV流量在混合车流占比pij等于在路段i,j上CAV流量除以CAV流量与HV流量之和； 进口道延误时间计算 1进口道流量约束 式40表示，路段i,j上CAV专用道下游交叉口进口处的CAV流量，等于CAV专用道和普通车道上的CAV流量之和，HV同理；式41表示，路段i,j上普通车道下游与CAV专用道下游有同样的交叉口进口处流量；式42计算的是，进口道i,j上CAV流量转化为HV流量的转化系数 2普通进口道延误时间计算 式43中，λij为0-1变量，表示普通进口道i,j是否过饱和，过饱和时取1，否则取0；式44计算普通进口道i,j的延误时间dij；其中，oij为非负的连续变量，表示普通进口道i,j的饱和度；T为固定参数，表示推导流量持续的时长；式45通过引入一个足够大的数M来建立λij与普通进口道i,j饱和度oij的关系，如果普通进口道i,j饱和度oij＞1，λij取0将不满足约束，因此只能取1；如果普通进口道i,j饱和度oij≤1，λij取1将不满足约束，因此只能取0；式46计算普通进口道i,j的饱和度oij，式中分子为普通进口道处的等价HV流量，分母为普通进口道的车辆消散能力；其中，X为固定参数，表示HV流量通过一条普通进口道的饱和流率； CAV专用相位下的CAV专用进口道延误时间计算： 式47中，为0-1变量，表示CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j是否过饱和，过饱和时取1，否则取0，式48计算CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j延误时间其中，为非负的连续变量，表示CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j饱和度；式49通过引入一个足够大的数M来建立与CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j饱和度的关系，如果CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j饱和度 取0将不满足约束，因此只能取1；如果CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j饱和度 取1将不满足约束，因此只能取0，式50计算CAV专用相位下的CAV专用进口道i,j饱和度式中分子为CAV专用进口道处的CAV流量，分母为CAV专用进口道的车辆消散能力；其中，为固定参数，表示CAV流量通过一条CAV专用进口道的饱和流率，ρ为无信号AIM控制策略相比于传统信号交叉口，对交叉口通行效率的提升系数； 智能无信号交叉口的CAV专用进口道延误时间计算 式51中，ξij为0-1变量，表示智能无信号交叉口的CAV专用进口道i,j是否过饱和，过饱和时取1，否则取0，式52计算智能无信号交叉口的CAV专用进口道i,j延误时间式53通过引入一个足够大的数M来建立ξij与的关系，如果ξij取0将不满足约束，因此只能取1；如果ξij取1将不满足约束，因此只能取0； 出行成本计算 1路段出行成本计算 式54计算路段i,j上HV通过CAV专用道的出行成本在交叉口为智能无信号交叉口、路段上不布设CAV专用道、布设CAV专用道为常规CAV专用道的情况下，HV通过CAV专用道的出行成本为一个足够大的数M，否则，HV通过CAV专用道的出行成本为通过CAV专用道的出行时间tij与被收取的费用τij之和，乘上HV的时间价值系数κHV，式55计算路段i,j上CAV通过CAV专用道的出行成本在路段i,j上不布设CAV专用道的情况下，CAV通过CAV专用道的出行成本为一个足够大的数M，否则，CAV通过CAV专用道的出行成本为通过CAV专用道的出行时间tij乘上CAV的时间价值系数κCAV，式56计算路段i,j上HV、CAV通过普通车道的出行成本在交叉口为智能无信号交叉口的情况下，HV、CAV通过普通车道的出行成本为一个足够大的数M，否则，HV、CAV通过普通车道的出行成本分别为通过普通车道的出行时间tij乘上HV、CAV的时间价值系数κm； 交叉口进口道出行成本计算 式57计算CAV专用道i,j上的HV通过交叉口j的出行成本如果交叉口j是一个智能无信号交叉口，禁止HV通过智能无信号交叉口，因此CAV专用道i,j上的HV通过交叉口j的出行成本为一个足够大的数M，否则，为CAV专用道i,j上的HV通过普通进口道i,j的延误时间dij乘上HV的时间价值系数κHV，式58计算CAV专用道i,j上的CAV通过交叉口j的出行成本如果交叉口j是一个传统信号交叉口，CAV专用道i,j上的CAV通过交叉口j的出行成本为CAV专用道i,j上的CAV通过普通进口道i,j的延误时间dij乘上CAV的时间价值系数κCAV；如果交叉口j是一个带CAV专用相位和CAV专用进口道的信号交叉口，CAV专用道i,j上的CAV通过交叉口j的出行成本为CAV专用道i,j上的CAV在CAV专用相位通过CAV专用进口道i,j的延误时间乘上CAV的时间价值系数κCAV；如果交叉口j是一个智能无信号交叉口，CAV专用道i,j上的CAV通过交叉口j的出行成本为CAV专用道i,j上的CAV通过CAV专用进口道i,j的延误时间乘上CAV的时间价值系数κCAV，式59表示，路段i,j上普通车道上与CAV专用道上的HV、CAV通过交叉口j，有着同样的出行成本 步骤S5：构造流量分配的约束条件； 子步骤S51：构造流量非负和需求约束 式60表示，路段i,j上的流向终点s的HV、CAV流量都是非负的，式61-64表示节点流量守恒，在路网中，对于终点s，流入终点s的流量应该等于该节点s的总吸引；对于起点r，流出该起点r且以节点s为终点的流量为该OD对之间的出行需求量；对于中间节点k，流出节点k且以s为终点的流量应该等于流入节点k且以s为终点的流量； 子步骤S52：构造HV与CAV混行条件下的用户均衡约束 基于link-node建模方法构造UE均衡约束：当达到均衡时，如果路段i,j在从节点i到终点s的路径上，并且路段上有HV或CAV流量，则HV或CAV在路段i,j上的出行成本分别等于，节点i到终点s的最小出行成本减去节点j到终点s的最小出行成本； 式65-66表示HV在路网上的UE均衡约束；式67-68表示CAV在路网上的UE均衡约束；路段HV、CAV流量与区分终点的路段HV、CAV流量之间的关系为 和分别代表节点j到终点s的HV最小出行成本和CAV最小出行成本； 步骤S6：以最小总出行时间为目标，构建DISLP问题模型； 问题模型为： 约束为a，b，c aDISLP问题中决策变量以及决策变量之间的关系； bHV、CAV出行成本计算； cHV、CAV流量分配约束； 步骤S7：设计改进遗传算法求解DISLP问题； 子步骤S71：考虑HV在路网中的可达性，生成一组初始可行解； 子步骤S72：将可行解带入到GAMS求解器中求解一个网络流量分配子问题，并计算该可行解对应的原问题的目标函数值，根据得到的原问题目标值进行排序； 子步骤S73：按照目标值越小，成为父代、母代概率越大的原则选取父代、母代，并进行遗传变异生成子代； 子步骤S74：判断生成的子代是否满足HV在路网中的可达性要求，对于不满足的子代，将被重新生成的满足HV可达性的子代代替，直到生成的子代均满足HV在路网中的可达性要求； 子步骤S75：返回步骤S72，直到最大进化代数，程序终止。

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