自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点，是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略，在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流，推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革，为交通控制提出巨大挑战的同时，也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点，尚处于研究起步阶段。根据路权特征，先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究，包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究，包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展，但RV驾驶行为的随机性、...     

混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型

针对协同自适应巡航控制(CACC)车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(ACC)车辆与人工驾驶汽车混合行驶的异质交通流,应用智能驾驶模型(IDM)和由加州大学伯克利分校PATH实验室实车验证的ACC模型、CACC模型分别作为人工车辆、ACC车辆和CACC车辆的跟驰模型,建立能够反映异质交通流中3种车型相互关系的解析表达。基于此,推导不同CACC车辆渗漏率p下的异质交通流基本图模型,并针对异质交通流基本图散点分布与基本路段通行能力,设计数值仿真试验。最后,针对ACC车辆和CACC车辆的期望车间时距进行参数敏感性分析。研究结果表明:建立的异质交通流解析表达与随机性仿真试验的误差小于1.5%,异质交通流基本图解析可取代基本路段通行能力的仿真试验,用于分析不同p时的异质交通流通行能力;ACC期望车间时距ta取值1.1 s时,交通流通行能力随着p的增加逐渐提升;当t_a=1.6 s,p低于30%时,异质交通流通行能力与传统人工车辆通行能力基本相当;当t_a=2.2 s,p低于40%时,异质交通流通行能力低于人工车辆通行能力;同时,CACC车辆期望车间时距tc越小,异质交通流通行能力越大;建立的异质交通流解析表达可为异质交通流其他特性的解析研究提供思路,异质交通流基本图解析结果,从通行能力的角度为ACC,CACC上层控制器设计提供期望车间时距取值的参考。     

智能网联环境下异质交通流基本图和稳定性分析

为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆（CAVs）的混合运行对交通流产生的影响，以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法。选择全速度差模型（FVDM）作为人工驾驶车辆跟驰模型，将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制（CACC）模型作为CAVs跟驰模型。建立了异质交通流基本图模型，研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响；对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性。从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手，利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法，并运用Matlab验证了不同CACC比例下的稳定性分析。结果表明:与人工驾驶交通流相比，CACC同质交通流的道路通行能力大约提升了95%；实验中选用不同人工驾驶模型对通行能力实验结果造成的差异不大。平衡态速度为15 m/s时，低比例CAVs（如低于20%）并不能改善交通流；当CAVs比例达到20%及以上时，异质流稳定性随着CAVs的比例增加逐渐呈现出稳定趋势；当CAVs比例达到70%以上时，异质流基本稳定。      

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

智能网联环境下的混合交通流LWR模型

LWR（Lighthill,Whitham and Richards,LWR）模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具。应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）模拟驾驶人在智能网联环境中的"智能"驾驶特性。基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型。最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验。研究结果表明：所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10%以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19%~26%,但绝对误差仍然较小。研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。     

基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。     

基于自然轨迹考虑车型的多车道公路交通指标分析

分析了HighD和NGSIM两个开放的自然驾驶数据集中交通流参数(如速度和流量)与安全指标(如车头空距(DHW)、车头时距(THW)和碰撞时间(TTC))的异同.首先针对两个数据集分析了交通状态、不同车道和车辆类型等参数对交通流参数的影响.然后,针对车辆跟驰情况,研究了基于不同车道和不同车型的安全指标分布,探讨了安全指...     

无信号T型交叉口次要道路通行能力分析

以可接受间隙理论为基础,利用概率分析法,对由大型车、中型车和小型车组成的混合车流进行分析,并考虑了主路和支路冲突车流的相互影响。在无信号T型交叉口主路车流车头时距服从改进后的M3分布的条件下,建立了支路3种车型混合车流的通行能力模型。并通过计算机模拟,分析了主路交通量、主路左转车比例以及可接受间隙对支路通行能力的影响。     

基于仿真的高速公路混合收费站通行能力确定方法

高速公路收费站通行能力直接决定了高速公路的通行能力,在总体上制约着公路的交通运行状况。随着电子收费系统(ETC)技术的推广和应用,大量人工收费车道和ETC收费车道并存的混合收费站随之出现,合理地确定混合收费站通行能力是收费系统设计的重要问题。分析了高速公路混合收费站中人工收费和ETC收费的交通流特性,结合现场实际调查数据标定参数并建立了VISSIM仿真模型,获得了收费站人工收费车道和ETC收费车道数在不同比例的情况下收费站的综合通行能力,并给出了收费站通行能力最优时,ETC交通量占总交通量的最佳比例。此外,研究还进行了收费站综合服务能力仿真研究,给出了在输入交通量一定的情况下,ETC交通量分别占10%、30%、50%的情况下收费站的服务能力。研究为混合收费站的合理通行能力确定,以及ETC车道开设方法提供了重要的参考。     

基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作,而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题,结合智能网联汽车（CAVs）技术特点,提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法,按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度,建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型,其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标,一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况,考虑换道安全和不同换道动机,设计CAVs进入和离开专用道的规则,建立换道决策控制模型;在此基础上,提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比,虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%,但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上;与IBL控制方法相比,该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%,特殊车辆的车均延误时间减少13.5%,专用车道利用率提高36.3%以上,并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面,减少了单一控制策略的局限性,为交通控制和管理提供理论支撑。      

基于交通仿真条件下多功能车道设置的必要性分析

选取天津市快速环路的路段为仿真背景,在主线为双向6车道和8车道时,分别进行多功能车道设置的必要性分析。采用VISSIM微观仿真软件,在主路车道数相同时,将设与不设多功能车道两种情况下事故车辆每车停车时间均取为15 min,仿真每种情况在事故停车率分别为0.05%、0.1%下的通行能力及延误。通过比较设置与不设置多功能车道在车辆紧急停靠时主线的通行能力及其它车辆延误,来分析多功能车道设置的必要性。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响。以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响。结果表明,流量越大、事故持续时间越长、占道数目越多,事故对交通的影响越大。当流量达到3 400 veh/h（D级服务水平）,占1个车道的车辆延误显著增加,直至流量达到4 000 veh/h时才逐渐趋于平稳,且占据车道2比占据车道1和占据车道3的延误要大;当流量达到1 900 veh/h（B级服务水平）,占2条车道的车辆延误显著增加直至流量达到2 700 veh/h时才逐渐趋于平稳,占据车道1和3的车辆延误要小于占据车道1和2以及占据车道2和3的延误;在相同占道情况下,不同事故持续时间下的车辆延误随流量变化的趋势大体是一致的;当事故道路服务水平为D/E/F级,对向道路服务水平在A/B/C/D级时（事故占用内侧1个车道）,以及当对向道路服务水平在A/B/C级时（事故占据内侧2个车道）,进行借道超车均能有效减少事故路段车辆延误。      

车头时距服从M3分布下的支路通行能力仿真方法

为得出是以交通量还是以时长为控制条件所生成的支路通行能力仿真值更接近理论值,在假定车头时距服从M3分布规律下,以间隙可接受理论为基础,建立了上述2种控制条件的环形交叉口支路通行能力仿真模型;在VC＋＋6.0平台上进行仿真试验,计算出支路通行能力、时长和交通量的仿真值,并与理论值进行对比。分析结果表明：以交通量为判断条件的仿真方法所产生的仿真时长与理论时长的平均相对误差小于以时长为判断条件时的平均相对误差,前者仿真产生的支路通行能力也较后者更贴近理论值;以交通量为判断条件的仿真方法的仿真效果明显优于以时长为判断条件的方法。     

Modeling lane-change-related crashes with lane-specific real-time traffic and weather data

This study investigates the relationship between lane-change-related crashes and lane-specific, real-time traffic factors. It is anticipated that the real-time traffic data for the two lanes—the vehicle's lane (subject lane) and the lane to which that a vehicle intends to change (target lane)—are more closely related to lane-change-related crashes, as opposed to congregated traffic data for all lanes. Lane-change-related crash data were obtained from a 62-mile long freeway in Southeast Wisconsin in 2012 and 2013. One-minute traffic data from the 5- to 10-minute interval prior to the crashes were extracted from an immediately upstream detector station and two immediately downstream stations from the crash location. Weather information was collected from a major historical weather database. A matched case-control logistic regression was used for analysis. Results show that the following factors significantly affect the probability of a lane-change-related crash: average flow into the target lane at the first downstream station, the flow ratio at the second downstream station, and snow conditions. Additionally, the average speed in the target lane at the first downstream station contributes to the occurrence of lane-change crashes during snowy conditions. According to the model, the probability of a lane-change-related crash under real-time traffic conditions can aid in flagging potential crash-prone conditions. The identified contributing factors can help traffic operators select traffic control and management countermeasures to proactively mitigate lane-change-related crashes.