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。     

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.     

混合交通流的动力学模型及其特征关系

引入超车换道流量,建立了混合交通流的连续性方程;通过对交通流参数的微分变换,建立了混合交通流的运动微分方程,连续性方程和运动微分方程构成了混合交通流的动力学模型．采用特征线法对模型进行分析求解,在高速低密度区和低速高密度区分别得到了两组特征线和对应的特征关系式．特征关系式中包含了超车换道流量以及干道速度、密度和流量,是研究混合交通流参数之间关系的基础．     

城市交通系统降维状态判别规则

城市交通流是一个复杂多变、非线性、非结构化、时空变化的随机大系统。目前常用的固定阈值评价方法无法全面判别交通系统运行状态。随着我国智能交通系统的建设规模不断扩大,急需寻找一种适合我国城市交通流混合现象严重的、符合交通流运动机理的交通状态判别模型。本文在研究混合交通流的多维交通状态变量的基础上,利用粗糙集理论,建立四维状态判别模型,通过数据离散和属性约简得到二维决策表,提出一种城市交通系统降维状态判别规则,并以实例说明其能够有效剔除系统冗余信息,提高挖掘规则的精度。     

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.     

混合网联环境快速路交织区交通流特性分析

在混合人工驾驶车辆(human-driven vehicle, HV)与网联自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle, CAV)的交通流环境下，为提升快速路交织区的通行效率与行车安全性，深入分析了混合交通流的基本特性.首先，结合交织区通行能力计算模型，研究交织区域长度、交织交通量比和CAV渗透率等因素对交织区通行能力的影响；其次，推导混合交通流基本图模型，并在不同期望车头时距和CAV渗透率下对混合交通流基本图参数进行分析；最后，通过数值仿真实验，分别探讨在由车辆换道行为所产生的单一扰动和频繁扰动条件下，混合交通流行驶速度与车头间距的时空演化规律及交通流稳定性.结果表明：CAV渗透率的提升可以提高交织区通行能力以及混合交通流交通效率；交织交通量比的减小和交织区域长度的增大可提高交织区通行能力；提升CAV渗透率可以有效提高混合交通流的稳定性，但较小的车头间距也会造成一定的安全隐患.     

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.     

混合交通流参数之间的关系

定义超车换道流量与干道流量的比值为超车换道率．通过对混合交通流动力学模型的特征关系式进行积分,得到了混合交通流参数之间的函数关系．分析流量、密度和超车换道率之间函数的极值,确定了混合交通流中超车换道率的变化范围．当超车换道率为0时,道路通行能力最大;超车换道率为-1时,道路通行能力最小．采用实测数据对混合交通流参数之间的关系进行了验证．结果表明两者符合较好．     

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．     

基于宏观运动波和微观元胞自动机的双车道交通流混合建模

基于运动波理论和线性元胞自动机模型,提出了一种宏观与微观空间表现尺度相结合的双车道交通流混合建模方法.在交通流供需理论框架下,定义了考虑车辆变道行为和元胞自动机空间离散性影响的宏观/微观边界转换条件.该边界条件能够克服在引入车辆变道行为和应用离散化的微观元胞自动机模型时所引起的交通流质量损失问题.应用混合模型模拟双车道堵塞和单车道关闭引起的交通流瓶颈现象.结果表明,交通波在经过模型空间尺度发生变化的边界时能够连续传播,传播速度并未出现降低或者振荡现象,并且交通流质量守恒.混合建模能根据各路段所需表现的空间尺度不同,应用不同空间层次的交通流模型分别模拟,有效提高了大型交通流网络的模拟效能.     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

城市快速轨道交通在我国的发展前景

城市轨道交通是一种大运量、快速的公共交通方式。笔通过对大城市所面临的交通问题，以及轨道交通特点及其适用条件的分析，探讨了我国大城市的交通状况及对策，提出改善大城市交通状况的当务之急是发展轨道交通。     

色灯下的交通流模型与特征线的研究

用偏微分方程的方法给出交通流模型和色灯控制下的特征线,结合实际实验数据科学地解决十字路口在交通流较大时应人为地改变色灯的转换周期,从而解决了城市的交通问题,达到了节约能源和改善环境的目的.     

应用EMD方法分析交通流量的动态特性

经验模态分解(EMD)方法是一种新型的数据分析方法.将EMD方法应用于交通网络流量分析,从空间上对网络交通流量进行研究,通过数学分析来探讨交通流量在网络条件下的动态特性,初步分析了在复杂的交通分布情况下不同路线长度的交通情况所产生的交通流量所占的比例,并寻找网络中的交通流量产生的主要线路以及关键节点.结果表明,在交通网络中,以相邻城市作为起始点的短距离交通所产生的交通流量占据了整个网络交通流量的主要部分.     

中国城市交通发展政策研究

在城市化进程中,高效的城市交通政策对中国的可持续发展起着关键的作用.阐述了中国城市的独特背景,预测了在中国复制其他国家的政策能否被有效的实施的问题,以交通最为拥挤的城市为例子,将每个政策以往的经验与其可能产生的效率及其在中国的实施效果进行了比较,特别对中国城市与一些外国城市的交通政策做了仔细研究,为建立适合我国城市的交通政策提供参考.     

城市快速路交通事故特性分析与安全评价

通过分析济南市快速路交通事故统计数据,分别从时空分布、事故形态、事故发生原因等角度探究了城市快速路交通事故的特性。通过提取事故发生前5 min内的车型比数据和交通流量数据,并分析其与交通事故之间的规律性特征,构建基于色阶图的事故风险安全评价表,根据概率统计模型推算出事故发生的临界流量,最后综合以上数据分析构建快速路事故风险安全评价模型。数据拟合结果表明,根据当前交通流量和车型比例实时评估快速路的交通流运行安全风险,可以通过调控当前交通流量对可能发生的事故进行预警。针对快速路交通事故规律和特点,提出了事故预防及安全管理对策与措施,以达到预防事故发生、提升快速路运行安全水平的目的。     

考虑有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型与算法

近年来 ,国内大中城市有些重要交叉口安装了左转专用信号灯 ,对这种路口的交通流分析迄今尚不多见 .有鉴于此 ,此文提出了有左转专用信号灯的交叉口车辆延误模型 ,详细分析了不同车道的车辆通过最大排队断面到达停车线及通过停车线时的随机过程 ,并由此得到相应的车头时距分布 .在非饱和状态下 ,当左转交通量比较大时 ,此模型可以较好地计算车辆的平均延误     

国内典型大城市快速路交通流实测

通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行＂车速-车头间距＂数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现＂密度倒置＂现象,实测数据转换得到＂流量-密度＂基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的＂高速跟驰＂车辆.     

模糊c均值聚类在交通流高峰期确定中的应用

交通流高峰期是交通规划、交通控制中一个非常重要的概念．目前高峰期一般是凭经验人为确定的．文章利用模糊c均值聚类方法对交通流高峰期的确定问题进行研究．首先对模糊c均值聚类算法进行简要介绍，然后利用该算法对某城间高速公路交通流数据进行聚类分析，分别确定了该高速公路正、反向交通流的高峰期．结果表明，该算法聚类结果与经验交通流高峰期基本一致．     

适用于山地城市的Logistics速度-密度模型

为了计算山地城市不同立交基本段的通行能力,明确交通速度-密度的量化关系,根据Logistics模型的数学描述与连续交通流的一般规律,推导了不同交通流参数间的关系,建立了基于Logistics的速度-密度关系模型,并根据重庆市不同立交基本段与交通环境下采集的连续交通流数据,对模型进行了验证与分析.结果表明:在山地城市的复杂道路环境下,本文模型对实际交通流数据拟合精度较高,且标定的参数基本合理;本文模型的表达式简单,且主要标定参数的物理意义相对明确;针对自由流状态的道路,模型仍可标定相对合理的参数;山地城市道路的最佳交通密度明显高于《道路通行能力手册》(High-way Capacity Manual)的建议值,均值为38.55 pcu/(km·ln).据上述建模结果可知,基于Logistics建立的模型能准确地描述山地城市的速度-密度关系,对于今后交通流研究而言,具有良好的借鉴意义.