车联网环境下自动驾驶交通流建模与分析

在车联网环境下,对原有自动驾驶交通流跟驰模型进行改进,构建新的自动驾驶跟驰模型,并理论推导在不同自动驾驶比例下混合交通流稳定性的解析判别条件,从混合交通流稳定域角度对比分析模型改进前后混合交通流的稳定性。结果表明,相比于原自动驾驶跟驰模型,改进后的模型能有效缩小混合交通流不稳定区域,降低混合交通流全速度范围内稳定时所需的最低自动驾驶比例,从而提升自动驾驶混合交通流的稳定性。     

驾驶员视角和后视效应对交通流稳定性的影响分析

交通流跟驰模型是微观交通流仿真和交通安全评估的重要工具,在城市交通规划、交通运行宏观调控等方面广泛运用.传统交通流跟驰模型主要考虑车辆参数,对于驾驶员因素不够重视,本文将驾驶员视角引入全速度差(FVD)模型,研究基于FVD模型的扩展模型,结合驾驶员后视效应,利用线性稳定性分析扩展模型的交通流稳定性特点.通过将驾驶员视角用驾驶车辆体型参数进行数据量化,分析车辆体型参数对交通流稳定性的影响.仿真实验表明:本文研究的扩展模型在车距较小的情况下交通流稳定性要优于FVD模型;驾驶员对视角变化的敏感系数越高,整个交通流越稳定;驾驶员后视概率越高,交通流越稳定;对于大型车辆,车流高峰时期为其开辟专用车道能够提高该阶段交通流稳定性.     

智能网联车环境下异质交通流稳定性及安全性分析

针对未来道路上由人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDVs)和智能网联车(Intelligent and Connected Vehicles, ICVs)所组成的异质交通流,对其稳定性与安全性进行研究.首先,利用全速度差模型(Full Velocity Difference, FVD)和协同自适应巡航控制模型(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)分别描述人工驾驶车辆和智能网联车的跟驰特性.然后,通过分析不同智能网联车渗透率下异质交通流的线性稳定性,得出其稳定性条件.最后,采用数值仿真实验进行验证,选取多项安全指标评估了不同渗透率下异质交通流的安全性.结果表明:随着渗透率的增加,交通流的车速离散程度减小,即表示安全性能提高;安全指标降低比例减少,即表示交通安全风险降低.因此,智能网联车的应用有助于提高交通安全.     

网联辅助驾驶混合交通流稳定性及安全性分析

针对常规人工驾驶车辆和网联辅助驾驶车辆随机混合的交通流,分析其稳定性与安全性.基于紧跟常规车的网联车退化为常规车的跟驰特性,提出了网联车随机退化为常规车情形的数学期望表达式,进而建立网联车混合交通流稳定性的一般性分析方法.选取全速度差模型和智能驾驶员模型分别作为常规车和网联车跟驰模型,进行混合交通流稳定性案例分析,考虑常规车与网联车相对数量及相对空间位置的随机性,设计上匝道瓶颈交通安全影响的数值仿真实验.研究结果表明,网联车有助于提升交通流稳定性与安全性,平衡态速度越接近9.8~10.6 m/s速度范围,混合交通流满足稳定状态所需的网联车市场率临界值越大;当网联车市场率大于0.37时,混合交通流可在任意平衡态速度下稳定;相比于常规车交通流,网联车交通流的交通安全水平可提高54.29%~71.36%.     

车联网环境下巡航控制系统对交通流油耗的影响

为研究未来车联网环境下联网巡航控制(CCC)系统对交通流油耗的影响,选取Helly跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型,基于CCC车辆跟驰特性,构建多前车反馈的CCC跟驰模型;推导CCC系统的扰动传递函数,计算CCC系统关于反馈系数与平衡态速度的稳定域;针对高速公路上匝道瓶颈,考虑CCC车辆与手动驾驶车辆混合行驶中的随机性,在不同的主路需求与匝道需求情况下设计数值仿真实验,评估CCC车辆对交通流油耗的影响。研究结果表明:当CCC系统稳定时,CCC车辆有利于降低交通流油耗,当CCC车辆比例达到约60%时,油耗降低速度较快,相比于传统手动车辆交通流,CCC车辆交通流油耗降低约35%以上;当CCC系统不稳定时,交通流油耗降低率小于3.59%;CCC系统稳定域能够影响交通流油耗降低。     

速度差影响下混合驾驶交通流动态特性分析

为分析自动驾驶车辆(AV)与人工驾驶车辆(HV)之间存在速度差时对混合驾驶交通流动态特性的影响,选取智能驾驶员模型(IDM)和协同自适应巡航控制(CACC)模型分别对HV和AV跟驰行为进行建模,采用MOBIL换道模型对换道行为进行建模.以单向两车道路段为场景,仿真分析了不同AV渗透率下速度差对混合驾驶环境交通流基本图的...     

应用五轮仪采集车辆跟驰过程描述参数

车辆跟驰模型是微观交通流模拟的一个基本模型 ,用来分析和描述在无法超车的同一车道上一辆车 (驾驶员 )跟随另一辆车的方式 .由于过去的实验数据主要是由两实验车在实验跑道上作跟驰运行或由驾驶员操纵驾驶模拟台获得的 ,难以获取实际道路上驾驶员的信息 ,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证 .所介绍的应用五轮仪实验获取、处理和分析车辆跟驰过程描述参数的途径 ,为今后车辆跟驰模型的标定与验证提供了一条新的实验途径 .     

一种改进的微观跟驰模型

根据交叉口区域内车辆行为的特殊性，在交通仿真中采用跟驰理论对交通流进行研究．针对目前纯微观跟车模型没有考虑驾驶员反应时间的情形，提出了一种改进的微观跟驰模型．该模型根据车辆行驶特点对道路进行区域划分，能结合交叉口区域的特点，确定车辆最小和最大安全距离的界限值，并充分考虑了驾驶员反应时间造成的延迟对于车辆行驶速度和加速度的影响．通过仿真实验，进一步证实了模型的有效性．     

混有CACC和ACC车辆的连续型元胞自动机交通流模型

现有的混合交通流元胞自动机模型中自动驾驶车辆与手动驾驶车辆在跟驰模型上大多仅存在反应时间上的差别,并不能体现自动驾驶上层控制系统实时调节加速度保持车速稳定的特点,基于Gipps模型和PATH实验室标定的ACC和CACC跟驰模型提出了更符合自动驾驶机理的连续型元胞自动机模型。通过计算机数值仿真分别从速度,流量,拥堵比例以及期望车间时距方面对不同渗透率下的混合交通流进行分析。结果表明,智能网联车辆能有效提高道路通行能力,且能大幅减少交通拥堵;智能网联车渗透率越高,开始出现拥堵车辆的密度临界值越大;同时道路通行能力随期望车间时距减小而增大。     

基于时变安全距离的跟驰模型反馈控制

为了更真实地反映交通流特性,在Konishi提出的耦合映射(CM)跟驰模型基础上,考虑不同速度下车辆的不同安全距离,设计了新的安全距离表达式,随后提出了一类基于时变安全距离的CM跟驰模型,并对模型的稳定性进行了研究;基于稳定性理论,给出了模型满足稳定和交通拥挤现象不会出现的充要条件,在此基础上设计了一类滞后反馈控制器以更好地抑制交通拥堵;最后通过仿真算例,对比了Konishi模型和新跟驰模型在抑制交通拥堵和车辆行驶过程中二氧化碳排放方面的性能.仿真算例表明:与Konishi跟驰模型相比,基于时变安全距离的跟驰模型的收敛性更强;所设计的控制器能通过调整车队速度有效缓解交通拥堵和降低车辆二氧化碳排放.     

自动驾驶车辆对人工驾驶车辆跟驰行为影响分析

针对自动驾驶车辆（automated vehicle, AV）与人工驾驶车辆（manual vehicle, MV）组成的混行跟驰环境，基于Waymo公开数据集研究混行环境中AV前车对MV后车跟驰行为的影响。首先，探究混行环境中期望安全裕度模型和智能驾驶人模型的建模能力和模型参数变化，研究表明，混行环境中MV跟驰行为的机制没有发生变化，但是MV驾驶人的减速敏感程度更低。其次，从跟驰安全性、稳定性和环境效应3个方面对混行跟驰行为进行进一步分析得到，混行环境中的MV跟驰行为的稳定性和环境效应得到了改善，但是安全性并没有发生变化。最后，通过对前车速度波动性进行讨论发现，AV前车主要是通过降低自身速度波动性，从而抑制MV后车的速度波动性，改善MV后车在稳定性及环境效应方面的表现。     

考虑预估驾驶行为的跟驰模型及其稳定性分析

在 OV 模型的基础上,进一步考虑预估驾驶行为对车流的影响,提出一个新的跟驰模型以获得预估驾驶行为与交通拥堵的关系。通过对新模型进行稳定性分析得到了系统的临界稳定条件。数值仿真结果表明：新模型能够模拟诸如时停时走、系统临界相变等实际交通现象,较 OV模型更贴近于实际。同时,预估驾驶行为增强了交通流稳定性能,提高了车流陷入交通阻塞状态的阈值。最后以车速的平滑度和波动幅度最小为评价指标得到了新模型中预估参数的最优取值范围。     

加速度与多速度差模型及稳定性分析

在多速度差模型(Multiple Velocity Difference Model, MVDD)的基础上,给出了一个扩展交通流模型--加速度差与多速度差模型(Multiple Velocity and Acceleration Difference Model, MVADM).在MVADM中,尝试利用前车的加速度差以提高交通流的稳定性.通过线性稳定性分析,发现与MVDM相比,MAVDM模型中自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域有明显增加.     

考虑驾驶风格的模糊控制跟驰模型

针对传统模糊控制跟驰模型较少考虑驾驶风格的差异,同时缺乏真实数据的有效验证,基于模糊控制理论,模拟驾驶人在跟驰过程中采取的动态驾驶决策过程,考虑不同驾驶风格,在分析自然驾驶数据的基础上,利用实测数据对不同驾驶风格进行分析,获得各驾驶风格的期望车头时距参数,在此基础上,利用前后车距离误差和速度差作为独立变量,并建立了模糊控制规则。数值分析结果表明,该模型与自然驾驶数据拟合较好。     

路段多车型混合车流通行能力

利用概率论方法,通过对由多种车型构成的混合车流不同跟驰序列,不同组合概率的研究,得到了跟驰车头时距路段多车型混合车流通行能力模型.基于经典车头间距模型,通过对混合车流不同跟驰序列下最小车头间距的研究,得到了多车型混合车流的组合车头间距,进而得到了跟驰车头间距路段多车型混合车流通行能力模型.推广了由大、小2种车型构成的混合车流的通行能力模型.研究表明,路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆速度、车辆长度、制动性能等有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列相关.最后实例分析了不同小型车混入率情况下路段通行能力的变化状况.     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.     

考虑交通障碍的双车道扩展交通流模型

借助智能交通系统（ITS）,本文把扩展的车辆跟驰模型应用于双车道,建立根据确定规则进行换道的扩展交通流跟驰模型。通过改变发车车头间距,在开放边界条件下左车道有交通事故发生的时,重现实际交通中的交通流现象。数值模拟发现：双车道交通流模型能够有效的抑制交通流阻塞,提高交通流量。     

考虑多车稳态期望速度效应的拥堵控制跟驰模型

拥堵控制是智能交通系统的一个关键问题。基于Konishi等的研究成果,考虑多车稳态期望速度效应对车流运动特性的影响,提出一个新的拥堵控制跟驰模型。运用系统控制理论,得到系统保持稳定的判据。数值仿真结果表明:与前人研究成果相比,多车稳态期望速度效应对交通流具有更好的致稳作用,提高了车流陷入交通阻塞状态的阈值。因此,提出的模型较前人的成果能进一步缓解交通拥堵程度,使交通系统稳定性增强。