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.     

同步流区域内速度和车间距统计分析研究

本文基于单车道元胞自动机交通流模型,研究了同步流区域内不同密度下的速度分布和车间距分布。计算机模拟结果表明：在三种初始条件分布下,各种速度的百分比值因密度变化而不同。当车辆密度较小时,车间距和车间距百分比值的关系曲线呈双峰状态;当车辆密度较大时,车间距和车间距百分比值的关系曲线呈单峰状态。研究结果对厘清同步流的内部特征、交通系统建模、交通流的控制以及预测等具有一定的现实意义。     

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。     

敏捷驾驶在交通流中的作用

在交通流NaSch模型的基础上,考虑了当车辆速度大于车间距时,司机对前车的敏感驾驶随机减速行为,其概率与最大速度驾驶及延迟加速的随机过程不同,由此提出了一维交通流元胞自动机模型．计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;这都是由于敏感驾驶所导致的,而且表明交通流元胞自动机模型演化步骤的顺序对交通流的状态起了很大的作用．并且这样的模型是合理和符合实际的．     

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．     

一种基于动态期望车头时距的跟驰模型

现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.     

混有智能网联车队的交通流基本图模型分析

为了探究高速公路混有智能网联车队交通流特性,构建了混合交通流中不同类型车辆随机分布特性的数学解析表达;考虑期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立了混合交通流中不同类型车辆的跟驰模型.基于此,推导了混有智能网联车队的交通流基本图模型,并对模型参数渗透率p和最大车队规模的敏感性进行了分析.仿真结果表明,随着p值的增加,道路交通流通行能力随之提升,当p0.3时,渗透率增加对于混合交通流通行能力提升效果并不显著,而当p0.5时,混合交通流通行能力随着渗透率增加提升效果显著;另外,随着智能网联车辆的渗透率p增加,车队规模的限制对交通流通行能力的影响越来越明显,当p0.5时,车队规模宜保持在4～6之间,而p接近1时,车队规模增大对通行能力的提升效果更加显著.     

提高安全性和交通流稳定性的车间距策略

提出了一种自治的自适应巡航控制(ACC)车辆的安全变时距(SVTG)车间距策略. 该策略利用ACC车辆的速度与最大减速度信息、SVTG车间距策略和相应的跟车控制律保证ACC车队的车辆安全性、单车稳定性、队列稳定性、交通流稳定性以及高的道路通行能力. SVTG车间距策略克服了固定时距(CTG)车间距策略的交通流不稳定以及变时距(VTG)车间距策略不安全的缺陷. 仿真结果表明SVTG车间距策略的性能优于其他两种车间距策略的性能.     

驾驶员的驾驶特性对交通流的影响

在单车道元胞自动机交通流N S模型基础上,通过引入不同的刹车概率来反映不同驾驶员的驾驶特性,并在周期边界条件下,对由激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆构成的混合交通流进行模拟.结果表明,在有谨慎驾驶车辆构成的交通流的临界密度以前,混合交通流的流量完全由谨慎驾驶员的特性决定;在谨慎驾驶车辆交通流临界密度以后,混合交通流的流量介于只有激进驾驶车辆和只有谨慎驾驶车辆的流量之间,小于完全是谨慎驾驶车辆流量和完全是激进驾驶车辆流量的线性之和;激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆的混合比例及它们的刹车概率对混合交通流的临界密度和流量有很大的影响.     

交通流模拟中的随机输入模型

在交通流模拟过程中,随机输入车辆信息和交通流信息是模拟的开端,本文在模拟过程中,以[0,1]均匀分布随机数为基础,选用车型、车头时距和车速作为表征动态交通流的随机变量,建立了车辆随机产生了一组数学模型,给出了交通流随机输入的程序框图,并对实际交通流数据进行了分布拟合。