交通流中的自组织临界性研究

交通流元胞自动机模型呈现出显著的车流自组织临界性及从自由运动相到堵塞相的相变行为。由于交通流模型中车辆之间的复杂耦合作用所引起的高阶时空关联,采用传统的考察局域点车辆占据状态的动力学演化方法,尚未有任何国内外学者得到过高速车辆的一维和二维交通流模型的相变基本图的精确解析描述。作者摒弃传统思路,采用以相邻车辆距离为变量的全局动力学演化考察方法, 通过完全严格的逻辑推理及统计力学细致平衡条件的运用,首次给出了允许高速车随机减速的一维交通流Fukui-Ishibashi元胞自动机模型相变基本图曲线的解析平均场方程,所得结果与模型的直接数值模型可以精确地吻合。基于交通流中实际车辆的加速及延迟行为,进一步提出两种新的一维交通元胞自动机模型－限制加速模型和追尾车随机减速模型。应用考察车距动力学演化的方法,仍然能够得到两个新模型相变基本图的精确解析平均场方程。这些精确解析结果的获得既对于交通流复杂系统的自组织临界性和相变行为提供了基本的物理理解,又对于高速公路实际交通运输的信息管理和控制具有指导意义。     

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。     

车辆长度和速度对单车道混合交通流的影响

以NaSch模型为基础,采用开放性边界条件,建立由两种长度不一样、最大行驶速度不同的车辆构成的单车道混合交通流模型.通过计算机模拟,研究了车辆的长度和速度对混合交通流的影响.     

单车道手动-自动驾驶混合交通流仿真分析

随着汽车产业和交通行业的快速发展,智能交通取得了长足进步,尤其是在自动驾驶领域。为研究手动驾驶、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)三类车辆独立存在时的单车道交通流运行特性,基于元胞自动机Nasch规则,引入Gipps安全间距和速度,分别构建跟车模型,通过数值仿真试验,分析混入ACC和CACC车辆对道路通行能力、行驶速度、行车间距、交通拥堵等运行特性的影响。结果表明：随着ACC和CACC车辆渗透率的增加,道路通行能力和车辆行驶速度不断提高;当道路仅由数量相等的ACC和CACC车辆驾驶时,通行能力可提升2.2倍,拥堵指数可降低60%,显著改善了交通运行;引入ACC和CACC车辆增大了手动驾驶车辆行驶时的跟车间距,而ACC和CACC车辆仍能以较小的间距保持较高的速度跟随前车,提高了道路空间资源利用率。     

十字路口的交通流模型及其应用

探究了基于元胞自动机的交通流模型,以Brockfeld等人对NaSch和BML耦合模型的优化模型为基础,引入Takayasu-Takayasu慢启动规则,建立了二维元胞自动机的十字路口交通流模型,对有信号灯控制的十字路口交通流模型进行配时研究,进一步设计了高架桥模型,并通过仿真实验论证了信号灯周期时长对十字路口交通环境存在显著性影响,而高架桥模型能够有效地提高车辆平均通行速度,降低平均耗时,改善道路通行能力.     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．     

基于SUMO软件的异构交通流仿真平台车辆模型开发与集成

采用实车参数和实际道路试验数据对基于SUMO软件的车辆模型进行优化,构建了具备自动驾驶全工况测试能力的高保真车辆运行特性模型,并与SUMO软件交通流仿真集成,形成了面向混合异构交通流的仿真平台。最后,通过典型交通运行场景对集成效果进行准确性和可用性验证。     

基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型

针对SDNaSch模型中车辆容易发生急刹车行为的不安全性问题,对前车停车之前的减速行为进行研究,提出了一种基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了不同防御性减速概率下流量-密度关系,平均速度-密度关系,急刹车比例-密度关系与时空图,并对防御性驾驶模型的安全性与稳定性进行了分析.结果表明,DD模型提高了中高密度的流量,延缓了完全静止堵塞现象的发生,大大减少了运行车辆的急刹行为,提高了道路交通的稳定性与安全性.在中高密度区域,出现稳定均匀的同步流,同时发现与实测数据相符合的"速度跃迁"现象,与SDNaSch相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.     

动态交通流分配模型

为了构造更先进的动态交通流分配模型,针对城市道路上车流的速度和密度特性,利用Green-shields速度密度关系对元胞传输模型进行了优化改进。改进后的模型能较好地模拟城市道路上交通流的运行特性,且在保证计算精度的同时,降低了算法的计算复杂度。算例结果表明,该模型可以出色地再现路段上时变的交通流,使乘客在任意节点都能获得当时交通条件下到达终点的最短路径,从而实现其交通分析与诱导功能。     

红绿灯控制下的交通波

用元胞自动机（CA）模型模拟一主干道多个支线的交通网络，由于红绿灯作用，可以看到，在主干道上形成规则的向后传播的交通波。此交通波的波长为红绿灯的周期T（无量纲的数），向后传播的速度为车辆的最大微观速度（此处为2）。     

开放性边界条件下优先随机慢化对交通流的影响

NaSch模型是一种描述单车道高速公路交通的概率性元胞自动机,但它不能再现实际交通中出现的同步流现象.研究表明:改变NaSch模型的基本演化次序后,开放性边界系统在高产生概率和高消失概率这两种情形下出现低速的同步相,减小了追尾事故发生的可能性,提高了道路的通行能力.计算机模拟的结果显示了同步流、启止坡、非平衡相变等实际交通所具有的特性.     

两种驾驶方式构成的异质交通流稳定性研究

对由两种驾驶方式组成的单车道异质交通流的稳定性进行分析和研究. 利用实际数据对两种驾驶方式对应的最优行驶速度车辆跟驰模型及智能驾驶员车辆跟驰模型进行参数标定,使用线性稳定性分析方法获得了异质交通流的稳定性条件,并定义了异质交通流的稳定性函数和驾驶方式的稳定性函数,在此基础上进行了仿真实验. 研究结果表明异质交通流的稳定性受两个关键因素的影响:驾驶方式在交通流中的比例和驾驶方式的稳定性函数. 仿真发现智能驾驶员的驾驶方式比最优行驶速度的驾驶方式具有更好的稳定性. 此外,还获得了在不同的速度下,有关不同驾驶方式比例的稳定性变化曲线.      

一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型.该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换.基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察.     

交通流的时间序列建模及预测

采用时间序列ARMA模型进行交通流量趋势预测，建模时利用现场测得的交通流非平稳时间序列进行差分变换及标准化处理，从而转化成标准正态平稳时间序列；模型参数估计采用极大似然估计法，并根据AIC准则为模型定阶；最后通过实测数据进行验证．结果表明该ARMA模型能够较好地拟合交通流时间序列并可获得较高的中短期预测精度，因而可用于动态交通信号控制．     

基于交通指数云图的宏观交通流分析方法综述

基于交通流分析在智能交通研究和应用中的重要性,聚焦路网交通流分析方法的回顾,综述了宏观尺度的路网交通流分析方法的研究现状.从微观、中观、宏观3个方面梳理了交通流分析方法的基本类型;重点阐述了宏观交通流分析中的交通拥堵指数的基本概念及其计算方法;随后基于交通拥堵指数提出交通指数云图的概念;最后对基于交通指数云图的路网交通流分析进行了讨论,并对其发展和应用前景进行了展望.     

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.     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

广义空中交通流建模综述

空中交通流建模是研究空中交通系统拥堵规律和演变机理的重要手段。面向集权式管控下空中交通流广义属性,将空中交通流模型分为"以流为中心"和"以人为中心"两类,评述各类广义交通流模型的核心理念、建模方法、主要特点和适用范围,强调了空中交通流建模中"人-流"关系的重要性;针对当前交通流建模亟需突破的瓶颈和未来空中交通发展需求,从粒度差异化、行为随机化、"人-流"一体化、复杂性视角和未来适应性5个方面提出了广义空中交通流建模的发展趋势,为开展空中交通基础理论和应用技术研究提供参考借鉴。     

高速公路宏观离散模型的反馈线性化控制

在自动化高速公路系统环境下,通过计算拥堵路段系统的Lyapunov指数和Lyapunov维数,证明了离散交通流模型存在混沌现象。为了得到稳定有序的高速公路交通流,提出一种针对高速公路宏观交通流模型反馈线性化方法使非线性系统线性化。通过LQR优化控制方法将线性化系统的混沌轨道稳定到所需的目标轨道上,实现道路交通流的稳定有序。仿真结果表明,提出的方法可使道路交通密度和速度趋于平稳,避免了道路拥挤的发生。