Preemptive Spatiotemporal Trajectory Adjustment for Heterogeneous Vehicles in Highway Merging Zones

📄 arXiv: 2509.25929v1 📥 PDF

作者: Yuan Li, Xiaoxue Xu, Xiang Dong, Junfeng Hao, Tao Li, Sana Ullaha, Chuangrui Huang, Junjie Niu, Ziyan Zhao, Ting Peng

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出一种预判式时空轨迹调整方法，解决高速公路汇入区异构车辆的安全高效汇流问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 高速公路汇流 自动驾驶 时空轨迹规划 协同控制 异构车辆 预判式控制 安全时空距离

📋 核心要点

  1. 现有高速汇流区方案存在驾驶员感知滞后和时空资源利用率低的问题，导致潜在冲突和效率低下。
  2. 提出预判式时空轨迹调整系统，通过协调时空资源，量化安全时空距离，实现异构车辆的安全高效汇流。
  3. 仿真结果表明，该策略能有效避免车辆冲突和紧急制动，显著提升驾驶稳定性和整体交通效率，平均延误改善率最高达90.24%。

📝 摘要（中文）

本文针对高速公路匝道汇流区域驾驶员感知滞后和时空资源利用率低的问题，提出了一种基于预判式时空轨迹调整的系统。该系统从协调时空资源的角度出发，定量分析了轨迹预准备中安全时空距离的合理值。通过引入双重定位误差和时空轨迹跟踪误差，分析了匝道车辆汇入主线所需的最小安全间隙。提出了一种融合车辆类型、驾驶意图和安全时空距离的自动驾驶异构车辆汇流控制策略，系统地阐述了不同车辆类型下匝道目标车辆和主线协同车辆的具体汇流策略。通过多种交通流量和速度场景进行全面组合仿真，通过比较时间-位置-速度图，定性分析了车辆运行特性和汇流的动态差异，并以平均速度和平均延误作为评价指标，定量评价了预判式协同汇流控制策略的性能优势。结果表明，主线和匝道车辆的最大平均延误改善率分别为90.24%和74.24%。所提出的策略能够有效避免潜在的车辆冲突和紧急制动行为，提高汇流区域的驾驶安全性，并在驾驶稳定性和整体交通效率优化方面表现出显著优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高速公路匝道汇流区域中，由于驾驶员感知滞后以及异构车辆（不同类型、不同驾驶意图）之间的交互不确定性，导致的时空资源利用率低、潜在安全风险高的问题。现有方法通常依赖于后验反应式控制，无法充分利用车辆的预测能力，导致频繁的加速、减速甚至紧急制动，影响交通效率和安全性。

核心思路：论文的核心思路是采用预判式控制策略，通过提前规划车辆的时空轨迹，协调匝道车辆和主线车辆的汇流过程。该策略考虑了车辆类型、驾驶意图以及安全时空距离等因素，旨在实现安全、高效、平稳的汇流。通过量化安全时空距离，并将其纳入轨迹规划中，可以有效避免潜在的冲突和紧急制动。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 感知模块：获取车辆类型、位置、速度等信息；2) 意图预测模块：预测车辆的驾驶意图（如加速、减速、保持）；3) 安全时空距离计算模块：基于双重定位误差和时空轨迹跟踪误差，计算匝道车辆汇入主线所需的最小安全间隙；4) 轨迹规划模块：根据车辆类型、驾驶意图和安全时空距离，生成匝道车辆和主线车辆的协同汇流轨迹；5) 控制执行模块：控制车辆按照规划的轨迹行驶。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于预判式时空轨迹调整的协同汇流控制策略，能够提前规划车辆的轨迹，避免后验反应式控制的不足；2) 量化分析了安全时空距离，并将其纳入轨迹规划中，提高了汇流的安全性；3) 考虑了车辆类型和驾驶意图等因素，提高了策略的适应性和鲁棒性。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用时空资源，提高交通效率和安全性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 双重定位误差和时空轨迹跟踪误差的建模与分析，用于计算安全时空距离；2) 融合车辆类型、驾驶意图和安全时空距离的轨迹规划算法，具体实现细节未知；3) 针对不同车辆类型（如轿车、卡车）和驾驶意图（如激进、保守）的汇流策略设计，具体策略细节未知。

📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的预判式协同汇流控制策略能够显著提高交通效率和安全性。主线车辆的平均延误改善率最高可达90.24%，匝道车辆的平均延误改善率最高可达74.24%。该策略能够有效避免潜在的车辆冲突和紧急制动行为，提高驾驶稳定性。与传统的后验反应式控制方法相比，该策略具有明显的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆在高速公路匝道汇流场景中的协同控制，提高交通效率和安全性。此外，该方法也可推广到其他交通场景，如城市道路交叉口的车辆汇流、无人机集群的协同飞行等。未来，该研究可进一步扩展到混合交通流环境，实现人-车-路协同控制，构建更智能、更安全的交通系统。

📄 摘要（原文）

Aiming at the problem of driver's perception lag and low utilization efficiency of space-time resources in expressway ramp confluence area, based on the preemptive spatiotemporal trajectory Adjustment system, from the perspective of coordinating spatiotemporal resources, the reasonable value of safe space-time distance in trajectory pre-preparation is quantitatively analyzed. The minimum safety gap required for ramp vehicles to merge into the mainline is analyzed by introducing double positioning error and spatiotemporal trajectory tracking error. A merging control strategy for autonomous driving heterogeneous vehicles is proposed, which integrates vehicle type, driving intention, and safety spatiotemporal distance. The specific confluence strategies of ramp target vehicles and mainline cooperative vehicles under different vehicle types are systematically expounded. A variety of traffic flow and speed scenarios are used for full combination simulation. By comparing the time-position-speed diagram, the vehicle operation characteristics and the dynamic difference of confluence are qualitatively analyzed, and the average speed and average delay are used as the evaluation indices to quantitatively evaluate the performance advantages of the preemptive cooperative confluence control strategy. The results show that the maximum average delay improvement rates of mainline and ramp vehicles are 90.24 % and 74.24 %, respectively. The proposed strategy can effectively avoid potential vehicle conflicts and emergency braking behaviors, improve driving safety in the confluence area, and show significant advantages in driving stability and overall traffic efficiency optimization.