智能网联车环境下异质交通流稳定性及安全性分析

针对未来道路上由人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles,HDVs)和智能网联车(Intelligent and Connected Vehicles, ICVs)所组成的异质交通流,对其稳定性与安全性进行研究.首先,利用全速度差模型(Full Velocity Difference, FVD)和协同自适应巡航控制模型(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)分别描述人工驾驶车辆和智能网联车的跟驰特性.然后,通过分析不同智能网联车渗透率下异质交通流的线性稳定性,得出其稳定性条件.最后,采用数值仿真实验进行验证,选取多项安全指标评估了不同渗透率下异质交通流的安全性.结果表明:随着渗透率的增加,交通流的车速离散程度减小,即表示安全性能提高;安全指标降低比例减少,即表示交通安全风险降低.因此,智能网联车的应用有助于提高交通安全.