Resumen

Las trayectorias de los vehículos conectados y automatizados (CAVs) no sólo proporcionan más información en tiempo real de los vehículos a la infraestructura, sino que también pueden ser controladas y optimizadas, para ahorrar aún más tiempo de viaje y consumo de gasolina. Este trabajo propone un modelo de dos niveles para la planificación de la temporización de señales de tráfico y trayectorias de múltiples vehículos automatizados conectados considerando la llegada aleatoria de vehículos. El método propuesto contiene dos niveles, es decir, la optimización del tiempo de llegada de los CAVs y de las señales de tráfico, y la planificación de las trayectorias de múltiples CAVs. El primero optimiza el tiempo de llegada de los CAVs y las señales de tráfico en un entorno aleatorio, para minimizar el retraso medio de los vehículos. El segundo diseña múltiples trayectorias de CAVs considerando el consumo medio de gasolina. Se aplican la programación dinámica (PD) y el programa de control óptimo pseudoespectral general (GPOPS) para resolver el problema de optimización de dos niveles. Se realiza una simulación numérica para comparar el método propuesto con una señal de tráfico de tiempo fijo. Los resultados muestran que el método propuesto reduce significativamente tanto el retraso medio de los vehículos como el consumo de gasolina bajo diferentes demandas de tráfico. La reducción media del retraso de los vehículos y del consumo de gasolina es del 26,91 y 10,38%, respectivamente, para una intersección señalizada de dos fases. Además, el análisis de sensibilidad indica que el tiempo mínimo de verde y la velocidad de flujo libre tienen un efecto notable sobre el retraso medio del vehículo y el consumo de gasolina.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:consumo de gasolina, trayectorias cavs múltiples, vehículo medio, retraso, vehículos, cavs, método, tiempo de llegada, software general de control óptimo pseudoespectral, consumo medio de gasolina
• Keywords:gasoline consumption, multiple cavs trajectories, average vehicle, delay, vehicles, cavs, method, arrival time, general pseudospectral optimal control software, average gasoline consumption