快速路车路协同场景交通流运行效率仿真评价

为研究车路协同系统在不同车间信息交互水平下对快速路交通流的影响,采集并提取北京市四方桥快速路段早高峰交通流轨迹,同时分析车路协同场景下快速路车辆运行特征,实现对常规驾驶场景和信息交互场景的车辆行驶模型标定。选取期望速度行驶车辆占比、横向车距收缩比、纵向车距收缩比、通行能力拓展比对车辆运行效率进行评价,提出车辆横向偏移距离缩小比用以评价车辆空间占用状况;搭建仿真模型并进行仿真试验,分析不同信息交互水平对交通的影响程度。结果显示,车辆运行效率随信息交互水平的提升而提升,其中通行能力的提升幅度最为显著,车路协同场景下信息交互水平从4级提高到1级,道路通行能力较常规驾驶场景分别拓展了19.42%,28.06%,46.48%,74.62%,仿真时段内其余指标值提升幅度较小。车间信息交互场景下车辆行驶的横向偏移幅度缩小,且在高水平信息交互下缩小比例达到17.33%,表明相同车道宽度下车辆行驶的横向安全性提升。      

车路协同下带诱导车速的单车道改进NS模型

面向车路协同环境,基于一维元胞自动机模型提出了一种带诱导车速单车道改进NS模型。分析了车路协同交通环境中可交互的基本车辆信息。根据前后车辆的位置、速度制约关系和邻近阻塞点位置等信息类别,以及在此信息交互条件下将对车辆运行产生的影响,在单向不发生换道的假设下,设计了不同车辆关系下的诱导车速模型,并基于诱导车速模型对NS模型进行了改进。根据实际道路条件,在不同车辆密度条件下,对所建模型进行了数值模拟。数值仿真结果表明:遵守诱导速度对车辆进行控制,能够在车辆密度小于0.4 pcu/km的路况中获得较好的平均速度和平均流量;但当车辆密度大于0.4 pcu/km时,由于同步相的增多,改进NS模型中平均车速和流量均不能优于当前微观交通流现状。不同遵守率仿真结果说明:在同等车流密度条件下,当遵守车速诱导的车辆比率下降,则诱导车速的有效性也发生下降。理论和数值结果均表明:在未来交通环境中的信息交互条件下,车辆的运动规律将发生改变。根据此改变所提改进NS模型能够较好地揭示车路协同条件下单车道环境中的微观交通现象,为未来智能交通提供理论基础。     

经典交通流模型在城市车路不均衡发展评价中的应用

提出了一种基于经典交通流模型的城市车路不平衡发展所产生影响的分析和评价方法,并以北京市为例,通过Param ics交通流仿真软件计算得出了城市车路发展的不均衡性对于交通状态所产生的影响。所得到的研究结果可作为相关修正系数应用于城市智能交通系统社会综合效益评价中,能够使得评价结果更加客观与准确。     

面向人因的车路协同系统综合测试及影响评估

面向冬奥主干通道兴延高速，以驾驶人适应性为导向，构建一种面向人因的车路协同系统硬件在环效能测试平台，针对多种道路条件、交通状态、特殊事件等面向高速公路设计13种交通情境，从主、客观2个维度实现车路协同系统包括主观感受、高效性、安全性、生态性、舒适性、有效性6个方面的驾驶人适应性评价，分析车路协同驾驶状态下的综合评估指标及影响机理。主观评估结果显示，车路协同技术对驾驶人有积极作用，52%的被试认为车载预警信息可以使行车过程更安全。客观运行结果表明：由于车路协同状态下驾驶人对于前方道路危险状况的可预知性，导致驾驶人提前降速，运行速度降低，效率有所下降；车路协同条件下的加速度和换道次数明显减小，其安全性显著提升；由于车路协同系统避免了驾驶人对于突发危险状况的紧急制动，因此车辆的油耗、排放均明显降低，其生态性改善效果显著；归因于驾驶人对于车路协同系统熟悉程度不足，导致舒适度各系统存在不一致的结论，也表明驾驶人对于车路协同系统的接受度和信任度均有待进一步提高；驾驶人在车路协同条件下可获取不同路段的限速值和超速提示，其有效性表现出明显的优势，速度跟随比有显著提升。所构建的测试平台和指标体系为进一步深层次挖掘车路协同的作用机理奠定了基础。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.     

车路协同环境下多车协同车速引导建模与仿真

车路协同环境是利用无线通信技术、电子信息技术等高新技术建立的新颖交通环境,其以车车、车路通信为基础,有效实现了信息在系统内部的快速、准确、有效的传输,弥补了目前交通基础数据实时性、可靠性等方面存在不足.利用车路协同环境下,在单车车速引导的基础上,以交叉口整体效益最佳为目标,提出信号交叉口多车协同车速引导模型,以最大限度地降低交叉口车均延误,减少平均停车次数,提高绿灯时间利用率.同时,以上海市曹安路-绿苑路交叉口为例进行仿真验证,研究结果表明,相比于单车引导而言,多车协同引导可适用于高、中、低等不同饱和状态,且可有效降低交叉口车均延误及平均停车次数.      

车队协同驾驶混成控制研究现状与展望

车队协同驾驶是车路协同技术在智能交通领域中的重要应用与示范。混成动态系统理论与半实物仿真技术已成为研究车队协同驾驶系统的重要手段。阐述了车队协同驾驶在智能车路系统中应用的可行性和优点;对近十年车队协同驾驶研究进行了回顾和综述,包括系统结构、车车通信、车队协作策略以及半实物仿真技术等4个方面;概括了车队协同驾驶混成控制系统内容与仿真手段,并给出车队协同驾驶半实物仿真结果;对车队协同驾驶混成控制研究进行了总结和展望。     

信号交叉口车路协同诱导策略下ACC车辆控制模式研究

信号控制交叉口是城市道路交通网络中的基本节点,车辆在通过交叉口时频繁地启停和加减速等严重降低了交叉口的通行效率,并产生了更高的燃料消耗和污染物排放。无人驾驶技术中的车路协同技术和自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)技术为缓解交叉口处的交通拥堵和提高节能减排水平带来了新的契机。ACC车辆可以通过车载检测设备和传感器技术等实时获取自身与前车的行驶状态,并通过ACC控制系统做出比人类驾驶员更精确、稳定和安全的决策判断。根据ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的行驶工况信息,考虑了ACC车辆在信号交叉口车路协同诱导策略下的控制模式,利用诱导策略对ACC车辆的控制模式进行了划分。在智能驾驶模型(IDM)的基础上建立了不同控制模式下的加速度算法,利用MATLAB对信号交叉口车路协同诱导策略下的ACC车辆的交通特性进行仿真模拟,对比分析了传统ACC车辆和车路协同诱导策略下的ACC车辆在通过交叉口时的平均延误、平均燃油消耗和平均污染物排放。仿真结果表明,车路协同诱导策略下的ACC车辆在不同等级车流密度下均能够降低交叉口的延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量。     

车路协同技术在城市交通中的应用研究

本文阐述了车路协同技术的基本概念,并从车、路、边、网、云等方面分析了车路协同技术在智慧交通中的应用途径。结合车路协同技术,对城市交通中典型应用场景进行分析研究,得出车路协同技术的应用有利于提升城市交通智能化、信息化水平,对解决城市交通拥堵、道路安全等问题,提升交通系统运行效率有着现实意义。     

城市车路协同系统下实时交通状态评价方法

交通状态评价方法能够为交通管理系统提供可量化的实时路网信息，为动态引导交通流、缓解交通拥堵提供依据。受限于交通路网的时变性和评价过程的主观性，目前传统评价方法的精度时常无法满足需求。基于城市车路协同系统动态获取路网信息优势，提出一种利用车路信息融合的实时交通状态评价方法。首先，定义了一种网联汽车与路侧终端间的无线交互方式，并确定数据协议以保证实时车辆数据的准确性；其次，从实时数据中选取平均通过时间、平均停车次数、平均停怠时间作为一级评价指标进行模糊综合，应用多算子对计算的一级评价结果构成二级交通状态评价指标，并根据层次分析法确立指标权重，同时根据仿真和试验结果建立适用于各级道路参数的可变隶属度规则，从而融合动态车辆数据与静态路段参数，计算得出交通状态评价结果与评分；最后，由网联汽车、车载终端、路侧终端和无线通信模块搭建实际协同测试系统对该方法进行了试验验证。试验结果表明：测试系统所得到的路段实时交通状态评价得分与对应的交通状态变化趋势一致，能够准确体现城市车路协同环境下的交通状态特点。该评价方法运用信息融合方法提高了交通状态评价结果的实时性与客观性，同时为车路协同技术应用于实时交通诱导，缓解城市交通拥堵提供了理论依据。     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

基于车路协同的隧道区段交通动态诱导系统设计

针对近年来我国不断升高的隧道区段交通事故率问题,现提出了一种基于车路协同的隧道区段交通动态诱导系统。在该系统中,一种全新的车路协同模式得以应用。通过布设在道路两侧的交通诱导灯灯色及闪烁频率的变化,道路交通信息能够直接地在公路两侧显示,让驾驶员能够以一种更为直观高效的方式来获知道路状况,从而保证车辆在隧道驾驶过程中的安全性。首先对隧道安全的需求进行了分析,并对功能及系统总体结构进行了设计。之后采取Multisim仿真软件,对电路进行了设计及搭建,并分析了电路各模块及整体的功能实现。又在实验室中,对电路进行了复现。最后总结了本系统构建及电路设计方面的创新点,并对系统的改进与应用进行了展望。     

基于Vissim的3相交通流理论应用

交通流状态演变机理的研究是交通流理论中重要的一部分.以不同交通负荷下的城市快速路路段来研究城市快速路路段交通流状态演变的机理.由于无法进行大规模交通调查,所以利用Vissim仿真软件,仿真不同交通流量下路段交通流特性的变化情况.统计分析仿真数据,研究了不同交通状态下交通流的特性,并对各个交通状态转变的阈值作了界定,标定了每一种交通状态的密度取值范围.结果表明,在不同的交通负荷下交通流呈现不同的状态,路段上的交通流状态呈现为自由流相、同步流相和宽幅运动阻塞流相3种状态.      

“自动驾驶与车路协同”专刊导语

<正>自动驾驶与车路协同是未来交通运输领域的战略制高点,将引发道路交通组织和运行形态的变革,是解决当前道路交通安全、拥堵和污染等重大问题的有力手段。发达国家均在实施推进自动驾驶与车路协同发展的相关行动计划。"十三五"期间,我国科技部在"新能源汽车"和"综合交通运输与智能交通"领域设立了多个重点研发计划来支持该领域的发展,力图促使我国在自动驾驶与车路协同理论研究、场景构建、装备研     

面向车路协同关键通信技术的研究

车路协同系统的应用已是新一代智能交通系统的发展方向,是缓解交通拥堵、减少交通事故的重要手段。本文研究了车路协同通信技术的特点,分析并对比了DSRC、LTE-V2X两种主要面向车路协同关键通信技术,并介绍了在车路协同应用领域极具潜力的5G技术。最后对各种通信方式在不同场景下的通信性能进行实际测试和分析,对智慧公路车路协同系统的发展起到了重大作用。     

智能网联先导区道路交叉口车路协同系统设计

近年来,车路协同是汽车与交通行业发展的重要方向之一,而车路协同环境建设和推广也成为先导区建设的重中之重。车路协同系统利用无线通信、传感器检测、高精度地图定位、人工智能、计算机等众多技术来获取车辆和道路信息,在实现人、车、路充分协同的同时,从而达到主动提高道路交通安全、最优化利用系统资源、缓解交通拥挤的目标,形成安全、效率、环保的道路交通系统。先导区一般选址在车流量大、道路环境复杂、附近居住人口密集的区域。先导区内汽车智能与网联化测试、V2X场景实现均需要借助于车路协同系统环境。本文介绍了先导区道路交叉口车路协同系统涵盖的技术,以及实现的功能和信息服务场景,并从车端、路端给出了相应场景的解决方案。     

港区道路交通仿真设计研究综述

该文首先从港区交通仿真和港区道路设计研究现状出发,提出两者之间协同研究的必要性和重要性。然后分析了协同研究的主要内容,包括预约集港模式下港区交通流预测、交通流仿真模型研究、港区道路设计、港区交叉口渠化优化设计等,在此基础构建了课题研究的技术路线。最后从基础理论研究和实际应用两方面阐述了课题研究的主要意义。     

基于车路协同的车辆换道Logistic模型研究

本文基于车路协同系统下的多车数据,提取车路协同中距离和速度指标,利用python进行参数估计,并验证了模型的可靠性,同时结合车辆换道过程中的目标车道上前车和后车的距离和速度信息进一步对换道需要满足的最小间距问题进行说明,提出在车路系统系统中嵌套车辆换道最小间距模块,结合车辆换道最小间距和Logistic模型可以减小车辆换道判断误差,为驾驶者提供更加准确的换道参考。     

车路协同环境下车辆前照灯自适应控制方法研究

针对现有自适应前照灯控制系统仅仅根据汽车行驶状态及转向盘触发车灯偏转,使得车灯偏转动作带有明显的滞后性的问题,引入车辆行驶前方道路线形信息,建立了车路协同环境下车辆前照灯自适应控制方法的系统。在不改变原有车灯控制系统执行机构的情况下,利用车路协同装置将线形曲率等道路信息提前传输给汽车,综合利用行车状态信息实时计算出车灯偏转角度,自适应调整灯光照明方向。经仿真结果表明,该方法可以更加主动精确的调整车灯偏转角度,减少视野盲区,提高行车安全性。     

车路协同条件下智能网联高速公路通行效率信息自适应分发协议:NRT-V2X

车路协同技术是解决自动驾驶中单车智能现存缺陷的关键技术。而智能网联高速公路的出现为车路协同技术真正应用于实际提供了良好的平台，其中，路侧单元（Road Side Unit，RSU）如何将路侧传感器信息或交通监控中心发布消息传递给路上车辆，是车路协同技术的一个关键环节。为此，提出一种基于V2V（Vehicle to Vehicle）和V2I（Vehicle to Infrastructure）融合的自适应数据分发协议（Adaptive Network and Road Traffic Data Dissemination for V2X，NRT-V2X）。NRT-V2X协议在影响通行效率事件的车流上游为RSU定义了一段服务区域（ROI，Region of Interest）。RSU通过感知服务区域中车辆的无线通信网络状况和路面交通状况来自适应调整其信息发送间隔，从而在保证ROI中车辆信息全覆盖的前提下，降低RSU发送信息开销，抑制ROI内车辆的接收信息冗余。基于创建的2个场景和2个车路协同应用，利用双向耦合车联网仿真平台进行性能评估。试验结果表明：采用NRT-V2X协议的车路协同技术可使高速公路的通行效率提高28%以上；与RSU固定发送间隔协议和典型V2X协议ATB相比，NRT-V2X的信息覆盖率稳定在100%，发送信息开销降低了至少30%，接收信息冗余下降了20%以上；NRT-V2X能够将智能网联高速公路通行效率相关信息高效地由RSU分发到其定义的ROI中的所有车辆，从而保证所有车辆预先接收到相关信息，选择最优行车路线，提高通行效率。