网联自动车混行状态下信号交叉口通行能力分析

车头时距是表征交叉口通行能力的主要参数。为探讨网联自动车混行状态下交叉口的通行能力,通过网联自动车跟驰模型推导通过停止线的安全车头时距,分析混行状态下4种跟驰行为,针对是否考虑前车类型,基于概率模型构建混合交通流背景下交叉口通行能力模型,通过参数标定分析网联自动车速度、车头时距、渗透率及信号控制对交叉口通行能力的影响,其中人工驾驶车辆的相关参数和模拟场景中涉及的数据均为实测所得。结果表明,网联自动车速度增加、车头时距减小、渗透率增加、不考虑前车类型都会提升交叉口的通行能力,混合交通流背景下提升交叉口通行能力的根本原因在于车辆通过停止线的均衡态车头时距减小;交叉口受信号控制时的均衡态车头时距越小,通行能力降低幅度越显著。     

智能网联车环境下考虑反应时间影响的基本图模型

未来年由一定比例的智能网联车与人工驾驶车辆组成的异质交通流是当前交通流领域研究的前沿和热点。为研究智能网联车与人工驾驶车辆反应时间的差异对异质交通流宏观特性的影响,基于智能驾驶员模型推导出了包含反应时间与智能网联车比例的异质交通流基本图模型。首先,考虑反应时间对驾驶行为的影响,对传统IDM进行了改进;其次,基于改进后的IDM推导出了异质交通流宏观基本图模型,并分析了反应时间与智能网联车比例对异质交通流通行能力的影响。同时,对模型中通行能力的影响因素进行了敏感性分析;最后,借助MATLAB与VISSIM搭建了智能网联环境仿真平台,对本研究提出的模型进行了验证。结果表明:(1)智能网联车比例的增大能提高异质交通流的通行能力,但反应时间对通行能力具有消极影响作用;(2)自由流速度越大,异质交通流的通行能力越大;(3)最小车头间距越大,异质交通流的通行能力越小,且最小车头间距每增加0.2 m,异质交通流的最佳密度减小约0.15 veh/km,对应的最大流量减小约10 veh/h。仿真试验显示不同智能网联车比例下的仿真数据与理论曲线有较高的一致性,从而表明理论模型是正确和有效的。     

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。      

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。     

智能网联环境下城市路网通行能力分析

为了探究城市路网中混有智能网联车辆(CAV)的交通流特性，研究CAV不同渗透率分布下对路网通行能力的影响。应用智能驾驶模型(IDM)和协同自适应巡航控制模型(CACC)分别作为人工驾驶车辆(HDV)和智能网联车辆的纵向速度更新规则，并建立考虑车辆到信号交叉口距离影响的横向换道规则。推导基于各渗透率等级路段占路网长度比例下的混合交通宏观基本图模型(MFD),通过SUMO仿真验证模型有效性。最后针对模型中的比例参数进行敏感性分析。结果表明：混合交通MFD可以用于异质交通流组成的城市路网宏观交通状态的有效估计与通行能力分析。当CAV渗透率均匀时，在路段渗透率高于30%时，路网通行能力提升显著；当CAV渗透率非均匀时，异质路网的通行能力随着渗透率等级较高路段比例的增加而逐渐提高，100%CAV路段比例的影响尤为显著。混合交通MFD为混有CAV的城市交通调控和CAV在路网中的路径规划提供理论参考。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为，以更加精确地进行车辆的运动决策，建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础，首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性，然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进，改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上，构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响，由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取，因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外，在模型参数标定过程中，通过对NGSIM数据进行筛选，得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据，共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据，并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果，选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较，并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标，结果表明，建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度，适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为，可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

不同渗透率下非信控交叉路口混合预约多车协同控制EI北大核心CSCD

预约式方法是解决非信控交叉路口多车协同控制问题的经典方法。传统预约式方法通常假设路口中仅存在智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV),缺少对人类驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)和ICV并存情况的讨论。本文基于预约式方法,针对ICV与HDV混行的非信控交叉路口协同控制方法展开研究,并探究ICV渗透率变化对非信控交叉路口通行效率的影响。首先,对混合交通流下非信控交叉路口进行功能区域划分,并提出混合预约多车协同控制架构;其次,基于预约式方法制定考虑HDV驾驶行为特性的混合预约多车协同控制策略,包括ICV单元格预约策略和ICV速度控制策略;最后,基于SUMO/Python搭建非信控交叉路口混合交通联合仿真平台,以路口通过率和路段平均速度为评价指标,在ICV渗透率分别为100%、90%、60%和30%的情况下进行不同交通流量下的仿真验证。结果表明,所提出的控制策略能保证所有车辆安全通过交叉路口,且非信控路口通行效率随ICV渗透率的提高而提高。     

基于分子跟驰特性的交通流稳定性分析

交通流稳定性分析是研究交通堵塞、交通事故和交通流特性的基础,对于提高车辆行驶的安全性和道路通行能力等方面的研究都具有重要的现实意义.首先基于分子动力学理论,考虑前导车的行为变化以及外界环境变化等因素,对处于理想状态下的稳态车队进行了分析.然后采用微扰法从微观和宏观方面对交通流进行了稳定性分析,建立了基于需求安全距离的微扰跟驰模型.最后应用Matlab对微扰法研究结论进行了数值仿真分析.结果表明,当处于平衡状态的车队中的某车辆受到微扰后,车队能否在波动后恢复稳定状态与驾驶员反应强度系数的取值大小有关.     

智能网联环境下CAV专用道对道路通行能力的影响

智能网联汽车(Connected-Automated Vehicle,CAV)市场推广的过程中,与人工驾驶汽车混合行驶的环境将长期存在。高速公路CAV专用车道可以在当前技术条件下为CAV提供一个更为安全的行车环境。本文基于传统的元胞自动机模型和CAV跟驰模型构建了一个混合交通流的数值仿真模型,并在单向四车道高速公路的两种CAV专用道的仿真场景下,研究了流量随CAV比例的变化情况。然后,对CAV失去通信能力后的退化情况进行了仿真实验比较。研究结果表明,在CAV比例高于30%时,设置CAV专用车道能够有效提升道路通行能力并降低CAV退化率,为CAV提供了平稳安全的行驶环境。     

基于车头间距变量的通行能力理论模型

从车头间距构成的理论分析入手,考虑了跟驰时间变量和车速随机分布的特性,建立了跟驰时间模型和车头间距随机项模型,进而建立了改进的车头间距模型,在此基础上建立了改进的通行能力模型,以《HCM2000》中的高速公路临界速度数据作为评定标准标定模型的参数,并计算确定理论通行能力值,该值与《HCM2000》中的通行能力值相差很小,证明该模型能够拟和实际的道路交通流情况,同时分析了最大跟驰时间和速度均方差对通行能力的影响,最后采用城市主干道的调查数据对模型进行了标定和验证,验证结果表明,该模型经过标定后可以拟和城市道路的交通流状况,进一步说明了模型的实用性。     

基于双向多车跟随式拓扑的混合车辆队列稳定性研究

车辆队列控制在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力.现有车辆队列控制研究多针对完全由网联自动驾驶车辆组成的队列,难以应用于实际混合交通环境,而现有混合队列控制研究通常仅考虑网联自动驾驶车辆跟驰控制目标,而忽略了其对后方交通流与队列稳定性的影响.为此,研究了混合人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的队列...     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

基于可变跟驰时间和随机因素的通行能力理论计算模型

从车头间距构成的理论分析入手，考虑了不同跟驰状态下跟驰时间的变化规律和车辆、驾驶员总体随机特性对车头间距的影响，建立了跟驰时间和车头间距随机项的数学模型，并在此基础上，根据车头间距的一般形式，给出了通行能力的理论计算公式，通过对比改进模型与原有模型的速度－流量关系理论曲线，认为改进模型能更好地反映实际的交通流状况，最后，计算不同自由流速度，不同最大跟驰时间和不不同速度均方差条件下的通行能力，分析了这些影响因素对通行能力造成的影响，进一步说明了改进模型在一定程度上的合理性和实用性。     

智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善

为改善常规驾驶车辆交通流追尾碰撞交通安全状况,提出智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles,CAV）与常规车辆构成的混合交通流车队稳定性优化控制方法。基于全速度差模型,应用集成速度与加速度的多前车反馈构建CAV跟驰模型,考虑CAV混合交通流车辆空间分布的随机性,将各类型局部车队稳定性作为优化目标,以局部车队头车速度扰动为系统输入,以尾车速度扰动为系统输出,应用经典控制理论领域的传递函数法推导局部车队稳定性约束条件;分析关于平衡态速度与CAV反馈系数的车队稳定域,以各类型局部车队能够在任意平衡态速度下均稳定为控制目标,对CAV反馈系数输出进行优化控制;设计高速公路上匝道交通瓶颈数值仿真试验,在不同CAV比例等多种条件下,分析CAV混合交通流优化控制对交通流车辆追尾碰撞风险的影响。研究结果表明：CAV混合交通流优化控制可降低车辆追尾碰撞风险,在碰撞时间阈值小于2 s时,100%比例的CAV交通流可将交通流的车辆追尾碰撞风险降低85.81%以上;在碰撞时间阈值大于2 s时,追尾碰撞风险可降低48.22%～78.80%。所提优化控制方法可有效降低CAV车队优化控制的复杂性,为大规模CAV背景下的混合交通流优化控制以及车辆追尾碰撞交通安全提升策略提供直接理论参考。     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

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。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述

分析了近年来智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle, ICV)运动规划方法的研究,根据规划时空尺度和任务目标,将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务,回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状;探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响;从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面,提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明:由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径,而路网中同时存在不同网联等级的ICV,这将增加路径规划问题的求解难度;现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况,将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题;ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点,如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题;借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识,但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限;采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略;根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论,有助于发挥各类理论的优势,提升规划算法的灵活性和适用性。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）运动规划方法的研究，根据规划时空尺度和任务目标，将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务，回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状；探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响；从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面，提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径，而路网中同时存在不同网联等级的ICV，这将增加路径规划问题的求解难度；现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况，将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题；ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点，如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题；借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识，但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限；采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略；根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论，有助于发挥各类理论的优势，提升规划算法的灵活性和适用性。     

面向新型混合交通流的快速路合流区通行能力建模

面向人类驾驶和具备协同自适应巡航功能的网联自动驾驶组成的新型混合交通流,考虑道路交通特性、道路结构以及匝道汇入前主线交通状态等因素的交互作用机理,基于概率统计理论解析网联自动驾驶渗透率和编队长度间的耦合关系,进一步基于间隙接受理论分析匝道汇入交通对合流区通行能力的折减效应,建立快速路合流区通行能力模型,定量描述不同道路条件下合流区通行能力如何随网联自动驾驶渗透率和编队长度变化。模型中的道路交通特性、道路结构及匝道汇入前部分交通状态参数根据实际道路交通环境标定,提升了模型的通用性与可迁移性。搭建内嵌车辆动力学模块的Vissim仿真平台进行模型评估,结果表明,模型精度在80%以上,且在不同网联自动驾驶渗透率和编队长度条件下皆表现良好。      

不同流量条件下车道利用率的仿真研究

车道利用率反映的是单一方向路段交通量在不同车道上的分布情况,它影响交通流的稳定性,是道路通行能力和交通安全的重要影响因素。针对不同流量条件下车道利用率的不确定性和现场数据采集困难等特点,应用车辆跟驰、车道变换等微观交通流仿真模型在一体化仿真环境下进行模拟研究,得到双车道和三车道路段流量换道次数以及流量车道利用率关系的基本规律。