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191.
针对目前的交叉口控制方法无法适应于网联人工驾驶车辆(CHV)与网联自动驾驶车辆(CAV)的混行而导致冲突增多、效率下降的问题，提出了一种适用于主干路交叉口的基于多智能体系统(MAS)的CAV混行车流集聚控制模型(MTF-ACM)．构建基于V2V(车对车)技术的混行车流集聚策略，以降低混行车流的随机性．设计虚拟动态预信号，通过时空同步机制对集聚车队进行速度诱导．根据主预信号协同配时策略，使集聚车队以最大可能不停车通过交叉口．研究结果表明：当CAV的市场渗透率(MPR)为60%时MTF-ACM取得通行能力的最佳效益；当交通流量临近饱和状态时，相较于无ACM和CAV-ACM,MTF-ACM平均延误时间和停车次数分别降低30%和50%以上，燃油消耗和CO2排放分别减少20.59%和22.21%. 相似文献