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预订和拥塞：通过交叉口网络无死锁策略协同交通管制路径
摘要：本文考虑了由自动车辆穿越的交叉路口网络。车辆在穿过每个路口前进行右路交叉。交叉路口的协同交通管理可以在单个交叉路口实现高效率通行。本文将交通管制效率问题扩展到交叉口网络。它提出了一种交通控制的分层体系结构，用于防止交通死锁，进入交叉口网格。然后，讨论在网络中路由车辆的策略。考虑三种策略：最短路径，容量和避免阻塞。此外，也会考虑和模拟三个交通环境。由于交叉路口的交通管理适应于当前观测到的车辆，因此仿真表明需要定义考虑整体网络性能的新政策，而不是根据给定标准优化每辆车的路线。事实上，根据既定政策调整车辆的方向可能会增加冲突和周期风险的数量。
一．简介
交通拥堵是城市面临的问题的核心。专家已经提出了许多方法来鼓励替代移动系统[1]或通过现有交通信号化平滑交通[2]。这些方法有助于增加交通供给，但交通堵塞仍然在各地发生。这个现实激发了许多作品去思考控制流量的新方法。这些作品抓住了车辆定位，连接性和自主性方面技术进步的机会。事实上，现在可以通过实时交通信息来重新调整配备有连接的GPS设备的车辆。其他作品通过进一步假设一个道路预订系统，在这个系统中驾驶员在上路之前预定他们的行程[3]，[4]。事实上，一些司机并没有等待交通堵塞，而是延迟了他们的出发时间。其他值得注意的作品有将交通灯效率视为问题。自动和连接车辆近期的商业化被允许用来控制十字路口交通的新方法。我们将这些方法称为协作交叉管理[5]，[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]。在合作交叉路口管理系统中，车辆会根据车辆的当前情况，通过交通工具获取绿色或速度指示。这种情况下，许多论文表明交叉口性能可以得到显着提高。然而，所提出的合作交叉口管理方法并未扩展到交叉口网络。
在本文中，我们考虑一个由自主车辆穿过的交叉点（网格）网络。每辆车通信其起始目的地（O-D）。通过合作交叉管理来管理交叉路口，以防止交通死锁（图1）。
图1.由于周期引起的交通堵塞的例子：没有交通工具可以移动，因为如果他们进入交叉路口，它们将会经常受到交通违章。
本文有两个范围。首先，本文提出了一种网格管理的分层体系结构，这旨在使用[13]，[14]，[15]中给出的防止僵局的分散方法。该方法避免了检测和纠正死锁的计算开销，以便快速（在实时条件下）执行关于车辆是否拥有正确路线的决定。第二个是考虑车辆路线问题。事实上，一旦车辆已经传达了所需的O-D，基础设施必须能够提供到车辆的路线。由于路线必须在实时条件下提供，因此只有少数策略是可能的。换句话说，纳什均衡很难在实时条件下获得。 这些政策强烈依赖于当前可用的数据。在本文中，我们考虑三个基于以下内容的政策：
bull;基于路径的行程长度和交叉点数量的行驶距离，
bull;由于每个额外的车辆减速，所以预订数量减少，
bull;当前的拥堵：该政策基于当前观察到的停止时间。
我们提请读者注意这样一个事实，即协作交叉口管理与信号交通管理有很大不同，交通灯为穿过交叉口的每次移动提供最小绿灯时间（阶段）。 事实上，合作交叉路口管理仅考虑交叉路口中的当前车辆。因此，路权和信号之间存在很强的依赖关系。
本文组织如下。 首先介绍了基于协同车辆执行器系统的交通控制策略。 它回顾了所考虑的协作交叉管理协议，然后提出了一种分层体系结构。 第三小节给出了三个测试策略的更多细节。 下一小节介绍模拟结果。 根据这些结果，在第五小节结束前进行讨论。
二 无死锁策略
研究的系统是由交通工具穿越的交叉路口（NI）网络。交叉口以及连接十字路口的道路容量有限。道路每个方向可以有一条车道，也可以有一条双向车道。每条车道被称为存储区。 网络有入口区域和退出区域。为了不失一般性，我们也不假设入口区域或出口区域的容量有限。从实际观点来看，车辆必须预订停车位在遍历NI之前。这个假设不允许我们根据停车容量限制NI中的交通量。 每辆汽车有一个已知的起源即一个入口区和一个知名的目的地即出口区。每个人的行程车辆按交通状况计算。因此，交通管制分为两个任务信号：每个路口和车辆路线，两者都有助于提高交通效率。在本节中我们将讨论信号化方法。
A．交通信号化：（CVAS）交通信号化基于合作社交叉点管理（CIM）提供了正确的方法，根据其当前状态对每辆车进行。在这里以下我们会将扩展CVAS（协作交叉管理协议）协议提出[7]。在CVAS中，每个车辆必须与交叉路口通过V21通信进行交涉服务器。因此，车辆必须是至少配备了通信系统和全球通信系统定位系统如（GPS-EGNOS）。这也是可能的增加前置雷达等传感器来提高精度需要增强交通的相对位置效率。
CVAS是一个集中的基于序列的协议。每辆车都配备了一个车载信号系统，能够显示一个标志（绿色或红色），告诉驾驶员座位他是否有通行权（图2）。车辆必须确定他们的位置以便找到被占领的车道十字路口。路口服务器执行决定根据收到的请求。然后，它发送给冲突的运动和潮流存在于交叉路口的车辆正确的方向。CVAS是可行的如通过解释的人类驾驶员和自主车辆真正的测试[5]。然而，在优化交通信号每个交点可能导致死锁。为此我们制定了我们称为高级的无死锁政策因为它是合作车辆执行器系统（ACV AS）基于[7]中介绍的CVAS协议。无死锁政策已经从[13]，[14]和[15]改编，如以下介绍。
图2. CYAS协议的实际测试
- 僵化预防下面我们简化[13]中给出的模型如下。道路和交叉路口被分成基本空间si isin;s不能被物理占用通过一辆以上的车辆（图3-B）。我们考虑一个三资源占用的三维表示通过空间，时间（例如时间步）和运动方向。因此，我们有一个空间si几个单元ci,j,k，其中j,k分别代表舞台和运动方向。每个单元ci,j,k是有限图的节点G =（Ccup; {Ein，Eout}，L），其中C是单元集合Ein和Eout分别是输入和输出节点，L是集合的定向边缘。从Ci，j，k到Ci，j l，k，（有一条边j 1le;J，其中J是最大处理阶段。同尊重移动方向，两个直接邻居空间si，si 1通过从Ci，j，k到Ci 1，j 1，k的边连接在条件j 1le;J下。我们也有一个优势Ein从入口区直接到达每个细胞以及每个细胞的边缘都可以让车辆通过直接将NI留给Eout。 “图3”给出了一个例子NI建模。
图3.建模示例：NT的初等N1，B空间和C单元的关联图
令V = {1,2，...，n}为车辆集合。 每辆车visin;V与路径Pv c=（Ein，Ci1，j1，k1，...，Ci m，j m，k m，Eout）相关联，该路径是空间。设D是一组映射细胞C到占据细胞的车辆组。来自我们拥有的细胞定义：
在（2）中，U的左边和D映射一起表示在特定阶段占用空间。但是，如在[13]和[15]中，占所介绍的用限制是不够的避免死锁。右侧介绍了可行性拟议计划的约束，涉及：
约束（3）意味着每个保留的单元格都不可以占据。但是，单元格可以由几个保留汽车。 因此，在每辆新来的车辆上，都会遇到问题确定一个计划的过程包括找到G中的p，忽略所有占用和保留的单元。可以注意到这个问题是多项式的。它需要一个全球网络服务器提供交通信号和路线。这是不够的考虑单独隔离每个交叉点以防止死锁。因此，在ACV AS中，我们添加了一台网络服务器来管理所有服务器交叉口服务器。
- ACVAS
为了减轻服务器的责任，我们在一个中继站网络可以分层的架构再细分为连接的子网络等等，最后一个子网被划分为十字路口通过CV AS进行管理。每个服务器只考虑连接子网络或交叉点的路线分别由子网络服务器或交叉路口服务器管理。在下面，我们会给出更多关于这个的细节ACVAS的架构，其中网络服务器直接与路口服务器通信。
建筑：正如之前所说，这是不够的考虑单独隔离每个交叉点以防止死锁。因此，在ACV AS中，我们添加了一台网络服务器来管理所有服务器交叉口服务器（图4）。
图4. ACVAS体系结构
网络服务器的作用是确保没有可能会发生死锁。控制器使用适配的数据根据空间和时间存储旅行的结构限制。网络服务器知道每辆车及其当前位置在路径上的确切行程，以便实时调度车辆。如果车辆不是在给定时间的约束下，控制器通知可以给予路权的有关交叉点。
交叉路口服务器的作用是分发路权根据选择的顺序。但是，每个路口必须提供关于车辆行驶的信息在从网络服务器接收协议之前。
2）通信协议一辆车的旅行可以被描述为五件需要沟通的类型：
进入网络：车辆进入网络和将所需的O-D的描述发送给路口。然后，路口发送相应的请求到网络。最后网络控制器将旅行添加到其数据库中根据系统的限制。
输入一个十字路口：车辆进入一个新的它的旅行交叉点不是第一个。该由于旅行已为人所知，因此请求很少网络。一旦网络被通知了更改，它会修改其数据结构中的信息根据有关车辆。
获得正确的道路：一旦足够网络控制器中的约束被解除，a消息被发送到有关的交叉点。该交点之间计算一个新的序列不受限制的车辆。每十字路口等待给车辆通行权根据其他车辆在冲突中移动区。
离开交叉口：一旦车辆退出不是旅行的最后一个交叉路口路口依次向网络发送消息释放限制。
退出网络：如果车辆到达一个出口网络，主控制器被告知和完全将车辆从其数据库中移除。
III 车辆路由
为了找到旅行的最短路径，我们定义一个指导加权图G R =（V R，A R）。V R是节点的集合代表网络的交叉点（图5）。AR是代表交叉点之间道路的一组弧线。从而，弧ai，j是从交集i到存储区十字路口。由于图是加权的，我们定义权重Wi，j为弧ai，j，此外有必要考虑跨越每个交叉点所需的时间。例如，该参数可以表示进度时间。实际上，我们定义ri是交点i的惩罚。我们还给每个可以被车辆占用的地方给予惩罚。
图5.网络图示例
我们使用最短路径算法根据弧的权重确定每个现有O-D的最佳行程。我们定义了三种策略来提出不同的方式来计算弧的权重。下面我们假设在一个空单元中，行程时间取决于距离，因为所有段中的速度限制是相同的。
A.距离
距离政策（DP）基于路段的实际长度。 弧的权重定义如下：
Wi,j=rv*capi,j(4)
其中capi，j是连接路口i与路口j的存储区域的容量。
B.容量
预订策略（RP）基于通过无死锁策略预订其他车辆。弧的权重定义如下：
Wi,j=rv*（capi,j resi,j ）(5) (5)
resi,j是从交叉路口i到交叉路口j预留道路的车辆数量。只有当车辆已被添加到网络服务器时，才由车辆预留道路。此外，行程是完全保留的。
C.堵塞
拥堵策略（CP）基于观察停止的车辆。弧的权重定义如下：
Wi,j=beta;-cgi,j 、 (6)
其中beta;是权重和cgi,j 的i的上界，j定义了连接交叉点i和交叉点i的存储区域的拥塞程度。 时间t 1的拥挤程度由下式给出：
其中ɑisin;[0,1]和sti，j表示从路口i到路口i的道路上的车辆的总停车时间。它由以下给出：
其中stv是车辆v在由Zp定义的当前占用区域中的停止时间。
IV 模拟结果和结果
我们使用3D（Voxelia .simulate），我们在其中添加了ACVAS协议。模拟的目标是比较不同交通情况下的车辆路线策略，如低交通和高交通拥堵。对于每次模拟，会以恒定的到达率随机生成一系列N个车辆。对于每个策略，我们计算10次模拟之间的平均值。
A.学习网络
网络的每个入口都能够以每秒车辆定义的给定平均速率生成
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