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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.  相似文献   
2.
采用实时动态自适应的优化思想,建立城市路网过饱和状态交叉口群的实时控制框架和方法,针对传统自适应信号控制方式在交叉口过饱和状态下无法很好发挥作用的问题,系统考虑交叉口群关键路口可能发生的排队溢流现象、绿灯空放现象,提出线轴结合方法优化过饱和交叉口的信号相位差;考虑交叉口的实时最值通行能力和最大饱和度为约束来确定信号控制参考周期,进而提升交叉口群信号控制的效果和通行效率。最后选取青岛市香港路及周边某一交叉口群为例通过仿真验证了该方法相较于传统的分时段定时信号控制方法能有效降低交叉口群过饱和状态下的车辆总延误和排队长度。  相似文献   
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