同济大学学报(自然科学版)

作者：曾小清，朱明昌，郭开易，王奕曾，冯栋梁

单位：1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804;2.上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240;3.上海市市政工程建设发展有限公司，上海 200025

关键词：交通工程,生态道路,车联网,节能驾驶,强化学习

基金：上海市科学技术委员会项目（22DZ1208505、19DZ1204200、20DZ1202900）

针对生态道路自动网联车在混合交通流条件下的驾驶节能问题，提炼对于生态道路节能驾驶问题影响较大的野生动物通道场景，构建面向车联网的野生动物通道应用框架；并构建生态道路车联网环境下的车辆驾驶模型，运用动态规划进行离散化分析和状态划分，优化建立混合交通流车辆节能驾驶模型；通过强化学习Q-learning算法，对单辆汽车的节能驾驶模型进行优化求解；基于上海城市生态道路，建构考虑野生动物通道动物穿行风险的仿真场景，开展对车联网环境下的混合交通流节能驾驶策略仿真验证。结果表明该节能策略在车联网环境下能够使生态道路上车辆节省油耗量在6 %~11 %之间，并且节能效果将随着混合车流密度的增加而更优，验证了模型的合理性，以及算法求解的有效性。

来源：2024年第12期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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