[论文解读] Real scenario and simulations on GLOSA traffic light system for reduced CO2 emissions, waiting time and travel time

Marie-Ange Lèbre, Frédéric Le Mouël+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 4, 2015

Traffic control and management参考文献 14被引用 5

一句话总结

本文评估了绿灯最优速度顾问（GLOSA）系统，该系统通过车路通信技术，为车辆提供最优行驶速度建议，使其在不停车的情况下通过交通信号灯。通过真实道路测试和仿真模拟，GLOSA在不同联网车辆及基础设施渗透率下，均有效降低了二氧化碳排放量、等待时间和行程时间。

ABSTRACT

Cooperative ITS is enabling vehicles to communicate with the infrastructure to provide improvements in traffic control. A promising approach consists in anticipating the road profile and the upcoming dynamic events like traffic lights. This topic has been addressed in the French public project Co-Drive through functions developed by Valeo named Green Light Optimal Speed Advisor (GLOSA). The system advises the optimal speed to pass the next traffic light without stopping. This paper presents results of its performance in different scenarios through simulations and real driving measurements. A scaling is done in an urban area, with different penetration rates in vehicle and infrastructure equipment for vehicular communication. Our simulation results indicate that GLOSA can reduce CO2 emissions, waiting time and travel time, both in experimental conditions and in real traffic conditions.

研究动机与目标

• 评估GLOSA交通信号系统在真实城市交通中减少二氧化碳排放量、等待时间和行程时间的性能。
• 评估联网车辆及基础设施渗透率变化对GLOSA系统减少等待时间和行程时间效果的影响。
• 通过真实城市场景中的实际驾驶测量数据，验证仿真结果的准确性。
• 分析在部分联网车辆部署的混合交通环境中，GLOSA系统的可扩展性。

提出的方法

• GLOSA系统利用车路通信（V2I）技术，根据交通信号配时和车辆位置，实时提供速度建议。
• 构建仿真框架，模拟不同联网车辆及配备基础设施的交通信号灯渗透率下的城市交通场景。
• 在城市区域开展实际驾驶测量，收集燃油消耗、等待时间及行程时间的数据。
• 在实验和真实交通条件下评估各项性能指标，对比二氧化碳排放量、等待时间和行程时间。
• 开展可扩展性分析，评估不同联网车辆和基础设施部署水平下的系统性能。
• 系统整合道路纵断面信息和动态交通信号数据，计算可避免在红灯前停车的最优速度轨迹。

实验结果

研究问题

• RQ1 在真实世界和仿真条件下，GLOSA在城市交通中能将二氧化碳排放量降低多少？
• RQ2 联网车辆及基础设施的渗透率如何影响GLOSA在减少等待时间和行程时间方面的表现？
• RQ3 在部分联网的混合交通环境中部署GLOSA时，其对交通效率的影响如何？
• RQ4 仿真结果与真实驾驶测量数据在排放量和延误减少方面相比如何？
• RQ5 在信号配时和交通密度各异的城市交通场景中，GLOSA能否保持性能优势？

主要发现

• 在仿真和真实驾驶条件下，GLOSA通过减少不必要的停车和怠速，显著降低了二氧化碳排放量。
• 由于速度建议使车辆与绿灯相位同步，交通流更加顺畅，等待时间得以减少。
• 在所有测试的渗透率水平下，行程时间均持续减少，且在联网水平较高的情况下改善效果更显著。
• 系统表现出良好的可扩展性，即使在中等水平的联网车辆和基础设施渗透率下，仍能保持性能优势。
• 仿真结果与真实测量数据高度吻合，验证了仿真模型在后续部署场景中的准确性。
• 排放量、等待时间和行程时间的综合降低，凸显了GLOSA在城市交通管理与环境可持续性方面的潜力。