开放边界双车道混合车辆交通流的研究

在NaSch模型的基础上,引入转道规则,建立了开放边界双车道混合车辆交通流模型．计算机数值模拟结果表明：混合车辆交通状态可分为快车特性区、准慢车特性区和慢车特性区,车辆混合比例对混合车辆交通流有重要的影响．     

基于元胞自动机的双车道环岛交通流特性研究

针对以元胞自动机模型模拟单车道环岛交通行为推断多车道环岛交通流特性的局限性,通过分析双车道环岛上车辆在自由流下的期望行驶路线、在非自由流下的期望换道临界位置和极限位置,描述双车道环岛上车辆的换道决策,建立双车道环岛的元胞自动机模型。数值模拟分析结果表明:环岛总延误时间与环岛限速、车辆驾驶员熟练程度以及车辆左转概率有关,同时也受环岛周长的影响;在其他因素不变的情况下,若环岛周长越小、车辆限速越大、车辆左转概率越小以及驾驶员熟练程度越高,则环岛总延误时间越小。     

考虑车辆间博弈行为的交通流

从二维城市道路元胞自动机交通流模型和一维道路元胞自动机模型两个方面介绍车辆间博弈行为对交通流的影响.总结了目前交通流研究中引入合作者和背叛者之后,道路交通状况的改变.通过考虑车辆之间的博弈行为,研究司机驾驶行为对道路上车流量的影响,希望找到能使交通系统车流量达到最大的驾驶行为准则.     

VDR混合交通流模型的研究

在交通流VDR模型的基础上,考虑不同类型车辆之间存在的性能差异,其启动、刹车时的随机延迟概率是不同的,从而提出了VDR混合交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了混合车辆在不同参数下交通流模型的基本图,并对混合交通流的特性进行了分析和讨论.     

考虑驾驶员特性的混合交通流演化网络特性研究

考虑驾驶员具有不同的驾驶特点,利用元胞自动机NS模型和FI模型的混合模型模拟交通流状态的演化网络,模拟结果表明:混合比例系数虽然对道路交通流的流量和平均速度影响很大,但是不改变交通流状态演化网络的无标度特性;网络模型的无标度特性呈几何分布.     

改进的双向两车道混合交通流模型

在已有双向两车道混合交通流模型基础上,通过考虑取消对低速车队列的限制,并引入转道车辆邻道后方安全距的新概念,提出一种新的双向交通流元胞自动机模型.数值模拟改进模型的交通流基本图,并进行对比.模拟结果表明,改进的模型表现出新的特性,混合交通流中,慢车的出现、两车道初始密度不均匀分布对双向交通流都有显著的影响.     

车辆长度和速度对单车道混合交通流的影响

以NaSch模型为基础,采用开放性边界条件,建立由两种长度不一样、最大行驶速度不同的车辆构成的单车道混合交通流模型.通过计算机模拟,研究了车辆的长度和速度对混合交通流的影响.     

元胞自动机FI和NS交通流混合模型的研究

考虑车辆的驾驶员具有其不同的驾驶特点,建立了单车道开放边界条件下元胞自动机FI模型和NS模型混合的交通流模型．通过计算机模拟,研究了混合交通流的密度、速度和流量受边界、NS型车辆的随机减速概率PNS、FI型车辆的随机减速概率PFI和NS型车辆的产生概率α′的影响．结果表明,PNS和α′是决定混合交通流的主要因素,它们的值越大,混合交通流的密度、速度和流量就越小,混合模型的密度、速度和流量都比NS模型的大．     

考虑两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型

考虑驾驶员在不同交通环境下会变换驾驶方式的真实情况,建立两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型(TTChange-CA模型).通过数值模拟发现,2种类型车辆的初始混合比例和换道概率对交通流基本没有影响;与只改变一次驾驶方式的双车道模型(TChange-CA模型)相比,TTChange-CA模型提高了系统的流量、速度和临界密度,增加了道路利用率;与双车道SDNaSch模型和WWH模型相比,该模型的速度、流量及时空图的致密程度介于二者之间,更真实地刻画了现实交通流.     

单速及多速车道元胞自动机交通流模型研究

通过计算机数值模拟,得到了单速车道和多速混合车道元胞自动机交通流模型的基本图,并对这两种模型的交通流特性进行了分析和讨论。     

Modeling Mixed Traffic Flow at Crosswalks in Micro-Simulations Using Cellular Automata

The cellular automata (CA) micro-simulation model was used to describe the behavior of the mixed traffic flows at crosswalks where the pedestrians compete with the vehicles to cross the roadway. The focus of this paper is the behavior of pedestrians and the influence of pedestrians’ behavior on the vehicle flow, pedestrian flows, and the vehicle waiting time. The proportion of pedestrians who do not obey traffic laws, the group effect, and expected waiting time of pedestrians, regarded as the most important pedestrian characteristics, are taken into consideration in the analysis. Simulation results show the ability of the micro-simulation to capture the most important features of mixed traffic flow.     

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型

以细胞自动机理论为基础,结合我国城市道路情况及交通流特性,把车辆在路段上运动的变化规律表述为细胞自动机的演变规则,建立了基于细胞自动机理论的交通流模型,标定了细胞长度和最大速度等参数,继而提出了反映车辆在路段上自由驶、跟驰行驶和减速行驶等交通行为的细胞自动机规则,并对各种规则进行了详细说明。     

基于细胞自动机模型的交通流模拟程序

基于细胞自动机模型和微观动态交通流模拟模型‚使用 C＋＋语言‚采用模块化结构将交通流数学模型转变为主要由计算机程序组成的计算机模拟模型‚以模拟车辆在路段上的运动‚同时采用中断技术成功地实现了车辆的动态显示．最后通过实测数据的计算‚对模拟模型和模拟过程进行了评价．     

基于元胞自动机的智能重卡专用道管控策略

探索了车联网环境下设置自动驾驶重型卡车（简称智能重卡）专用道的可行性和有效性。以上海市两港大道快速路为研究场景,通过分析实际交通状况,设计正常路段混合交通流下的智能重卡专用道运行规则,构建三车道元胞自动机模型,利用Matlab开发仿真程序,从交通流密度、流量、平均速度等方面对不同网联自动驾驶汽车（CAVs）渗透率条件下的仿真结果进行分析。结果表明,在智能重卡比例0.2、CAVs渗透率0.4～0.7的情形下,设置智能重卡专用道对提升道路通行能力效果显著,且能提高整体交通流的平均速度;尤其当CAVs渗透率达0.6时,效果最佳,道路通行能力提高约23%。     

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实验室标定的自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, 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,当渗透率为40%～60%时,道路通行能力比纯人工驾驶车辆时提升14%～30%,当道路上全为智能网联车时,其通行能力约为纯人工驾驶车辆的1.9倍;同时在相同智能网联车渗透率下,道路通行能力随智能网联车辆期望车间时距减小而增大。     

基于元胞自动机的事故交通流模型仿真

针对发生事故的双车道模型,考虑行驶车辆是否在事故车道以及距离事故的远近,分析不同区域的换道特点,建立双车道元胞自动机模型。在开放边界条件下,改变进口车辆的驶入率和事故的持续时间,得到了车流量和平均车速的变化曲线,结果表明,在发生交通事故时应缩短事故处理时间,并将入口车辆进入率降至一定值。     

低刹车概率下路口通行能力的计算

用Nasch模型的演化规则,建立了多路口的主干道交通流模型;得出了低刹车概率下的路口通行能力的近似计算公式.     

立交桥交通流的研究

基于元胞自动机的184号规则,建立了立交桥交通流模型.通过计算机数值模拟和分析,结果对立交桥的设计和管理有参考价值.     

增设左转绿灯的交叉路口混合交通流模型研究

建立周期性边界条件下的十字交叉路口元胞自动机混合交通流模型,增设左转绿灯,而且规定转弯车的最大数量,研究配时问题、主道初始密度以及混合比例系数对交通流的影响。结果发现,配时问题对交通流的影响较大,合理配置红绿灯时间可以改善交通,增设左转绿灯可以达到缓解拥堵,提高道路利用率。     

公交站点区域行人与非机动车交互行为建模与仿真

为研究公交站点区域行人和非机动车的冲突行为,在元胞自动机模型的基础上,首先,考虑激进型行人和混合非机动车流,通过行人穿越决策规则和非机动车避让规则耦合行人运动模型和非机动车运动模型,采用双向行人Blue模型模拟进出站行人的运动行为,采用改进的NaSch模型模拟非机动车的运动行为,建立公交站点区域行人与非机动车交互模型.然后,在北京市西单商场公交站B站台开展观测实验,微观层面展现行人和非机动车之间的交互作用,分析在不同流量构成下二者冲突演化规律以及进出站行人到达率、非机动车到达率对延误和冲突数的影响.研究结果表明,非机动车堵塞多发生在非机动车与行人刚开始的交互处,并向来车方向延伸.与进出站行人到达率相比,行人和非机动车延误受非机动车到达率影响更显著;在进出站行人比例为0.5时,行人和非机动车延误达到峰值;进站行人比例为1时,行人和非机动车延误比出站行人比例为1时延误小;在行人到达率一定时,冲突数随着非机动车达到率的增大而增加,当行人到达率较小时,冲突数呈缓慢地增长趋势,随着行人到达率的增大,冲突数增长率呈现先增大后减小的趋势.