基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference, FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明：考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。     

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.     

双车跟驰模型稳定性及非线性分析

考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型. 通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件,改进模型通过调节次近邻前车信息,提高了交通流的稳定性. 并对改进模型进行了非线性分析,获得了不稳定区域下的扭结一反扭结密度波. 模拟结果与解析结果一致. 数值模拟结果也表明,次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响.     

交通流多前车位置与相对运动的跟驰模型及稳定性分析

车辆跟驰模型是交通流模型研究的基本模型之一,本论文旨在综合认真分析国内外已有的跟驰模型,建立以车车、车路通信为基础的车路协调系统(VIIS,Vehicle Infrastructure Integration System)下的车辆跟驰模型。该模型是在多前车位置模型的基础上进行扩展,提出了一种多前车位置及当前车相对运动的跟驰模型,以期更加客观的描述实际的交通现象,进行线性稳定性分析,并与FVD模型和合作跟驰模型进行比较,发现自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域明显增加。     

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。     

基于最紧邻前车加速度信息的跟驰模型

为了提高车流的稳定性能,考虑最紧邻前车加速度信息的影响,在优化速度差模型(Optimal velocity difference,OVD)的基础上,引入参数p表示驾驶人对最紧邻车辆加速度信息的关注程度,提出了含加速度项的跟驰模型。通过线性稳定性分析,得到交通流的临界稳定判据。数值仿真表明新模型与OVD模型比较,通过调节参数p,可以避免在低敏感系数下OVD模型中负速度现象的出现,同时,加速度效应对车流致稳效果更加明显。因此,研究模型能更有效地增强车流稳定性能和更好地描述实际交通流现象,为多车协同驾驶策略提供了先导作用。     

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.     

考虑后车影响的多速度差交通流模型

为了进一步提高交通流的稳定性,在多速度差模型的基础上考虑后车的影响提出一个扩展交通流模型. 本文应用线性稳定性理论方法,推导出新模型的线性稳定性条件,结果表明,相同初始条件下的交通系统,车辆的临界敏感系数值减小,增加了交通系统的稳定性. 在相同扰动条件下的数值仿真结果表明:在t=300 s时,FVD模型演化成阻塞交通流,而新模型吸收扰动速度快,达到稳定交通流状态形成自由流,说明向后观测行为能够有效地抑制交通堵塞.     

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。     

基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真

为改进交通流模拟,提出了微观与宏观统一的交通流动力学模型.从微观的车辆跟驰模型出发,假设路段单元体中的车流为整体,且单元体的运动遵守拉格朗日坐标系下的车辆跟驰运动模型,那么该模型在变换为欧拉坐标后,与流量方程结合,推导出宏观的交通流动力学模型.模型分析和数值仿真表明该模型能够良好地模拟交通流的堵塞和疏导等现象.