无人驾驶停车共乘缓解瓶颈拥堵研究

利用无人驾驶车辆利于共乘和自行停车的特点，提出了一种新的高效的通勤模式——无人驾驶停车共乘。首先，基于扩展的瓶颈模型，解析了该出行模式下瓶颈处通勤行为的均衡特征，建立了共乘率、停车收费与出行成本(包括瓶颈排队、工作延误、共乘隐私损失及共乘下车延误)之间的定量关系，给出了可诱导至系统最优的拥堵收费方案。然后，实施了数值实验，证明了模型的有效性，探究了模型中关键参数对出行费用的影响。最后，提供了该通勤模式可以应用的实际场景。解析和数值实验结果均表明，该通勤模式可缩短早高峰出行的持续时长，简化出行过程，从而大幅减少出行费用和换乘停车场规模，可为未来解决城市交通拥堵和市中心停车位缺乏等难题提供借鉴。     

鼓励合乘的可交易电子路票策略管理混合时代出行需求

通过制定有效的交通管理措施合理引导通勤者的出行需求对于缓解城市交通拥堵和降低个体出行成本具有重要的现实意义.本文针对普通汽车和共享无人驾驶汽车共存的混合交通系统,以瓶颈模型为基础,研究实施可交易电子路票与鼓励合乘组合管理策略对通勤者出行行为的影响,并对交通管理策略参数(如鼓励合乘系数,电子路票收取数额)进行分析优化.研究表明,实施单一策略时,虽然部分通勤者转向共享合乘出行,但增大鼓励合乘力度反而使得共享合乘人数减少,系统最优解在交通管理策略参数满足某一特定关系时可以取得;实施时变策略则会产生较高的电子路票均衡价格,但系统总成本与实施单一策略相比较而言均降低更多.无论是实施单一策略还是时变策略,均能唯一确定电子路票均衡价格.本研究可为交通管理部门在混合出行时代下的出行需求引导策略制定提供理论参考.