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摘 要：为了规避交通信号灯等待时间，基于 V2X获取交通路网、实时路况及交通信号灯信息，综合考虑交通信号灯不同转向的等待时间差异，提出一种新型最快出行路径规划算法。该算法解决了交通信号灯不同转向等待时间差异对路径规划影响的问题，真正做到最短时间出行。在10 000次道路行驶模拟实验中，与仅考虑驾驶时间（出行时间=驾驶时间+等待时间）的传统最快路径规划算法相比，本算法出行时间平均减少19.2%，等待时间平均减少62.4%，对节省公众出行时间、优化驾驶体验、降低交通交叉口事故率有重要意义。
关键词：最快出行；路径规划；出行时间；Dijkstra 算法；驾驶体验
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.11.010
引言
当今社会时间成本越来越高，为有效节约驾驶时间，驾驶者需合理规划行驶线路。机动车出行时间主要受出行距离、道路拥堵状况、交通信号灯的影响。在紧急情况发生时，如何避开拥堵、规划更优行车路线，已成为众多紧急出行者们所关心的问题。
路径规划的核心是最优路径的求解，常用的路径规划算法有：A*算法、Dijkstra算法、Floyd算法，还可结合启发式搜索算法如蚁群算法、神经网络算法等进行路径规划，它们在空间复杂度、时间复杂度、易实现性及应用范围等方面各具特色。
有国外学者指出，交通信号灯（即红绿灯）不仅影响出行时长，甚至还会造成驾驶员烦躁、焦虑，增加交通路口的事故率。我国交通部门报告显示，50%~80% 的交通事故发生在交叉口及周围范围内，其中30% 发生在信号灯过渡期间。有国内的研究表明，驾驶员的反应在等待不同时长的红灯之后有一定的变化，驾驶员的红灯等待极限是在80 s左右。
因此，如何优化出行路线、减少红绿灯等待时间、提高驾驶体验，成为了研究的热点。目前已有路径规划算法将交通信号灯的等待时间纳入考虑因素，有算法通过控制车速来规避红灯等待时间，提升用户驾驶体验；有算法根据交通信号灯时长估算碰到绿灯的概率来规划路径；有算法基于下一个交通信号灯情况与原路径的时间对比来进行路径规划。
尽管这些算法考虑到了交通信号灯时间，但大部分算法都只涉及单个红绿灯的情况；即使有算法顾及到了所有信号灯，但依靠概率的方式并不能准确计算出最优解。通过控制的算法只能优化驾驶体验，但对出行时间并没有实际帮助。
随着 V2X、5G 与边缘计算技术的普及与发展，智慧交通有了更好的基础支持，用户可以实时获取机动车自身信息（如当前车速、位置、红绿灯距离等）与道路状态信息（如当前道路车流量、红绿灯个数等），这让综合考虑交通信号灯信息（包括灯态、倒计时等）的影响并规划出一条最快出行路径成为可能。
本研究基于 V2X获取道路路网、实时路况与交通信号灯信息，综合考虑交通信号灯不同转向的等待时间差异，提出一种新型最快出行路径规划算法，解决了交通信号灯不同转向等待时间差异对最快路径规划的影响问题，弥补了国内解决不同阻尼转向路径规划问题方法的缺失，对于节省公众出行时间、优化驾驶体验、降低交通路口事故率具有重要意义。
