高速公路入口匝道通行能力模型研究

运用间隙接受理论分析了匝道车辆在高速公路合流区汇入主路的运行状态。基于主路车流车头时距服从移位负指数分布，建立了高速公路入口匝道合流区的通行能力模型。模型表明它是主路交通量、匝道交通量、匝道车辆临界间隙、随车时距及加速车道长度的函数。     

高速公路上匝道合流区通行能力经验模型

研究了合流区外测车道不同位置车头时距、交通量的变化规律，分析了高速公路上匝道合流区的通行能力，运用回归技术和统计方法，建立了主路外侧车道交通量的实测经验模型，总结出车头时距的实测经验分布为变阶数的Erlang分布。运用间隙接受理论分析了匝道车辆在高速公路合流区汇入主路的运行状态，最终建立高速公路上匝道合流区的通行能力模型，它是主路交通量、匝道交通量、匝道车辆临界间隙、随车时距及加速车道长度的函数。结果表明计算值与理论值基本吻合，该模型是可行的。     

特种CAV优先的集中式匝道合流协同控制方法

为保障无人驾驶环境下特种车辆在典型Y型匝道合流区快速平稳通过,研究了全网联自动驾驶车辆(CAV)集中控制场景中考虑特种车辆优先通行的协同控制方法;通过博弈确定了控制区内合流序列排布,考虑特种CAV任务优先属性与车型特征,分别设计了与加速度关联的特种CAV车道优先属性、与时间关联的车种优先属性和与加速度变化率关联的车型稳...     

对角匝道设置的交通量条件

为了得到设置对角匝道时须满足的交通量条件,分析了合流区主路外车道的车头时距分布,利用间隙接受理论和分段积分法,建立了对角匝道驶入主路的适应交通量模型。然后考虑驶入对角匝道的右转交通量及其车头时距分布,利用间隙接受理论,建立了驶入对角匝道的左转车流的适应交通量模型,并得到了驶入对角匝道的左右转车流的约束条件。分析结果表明:对角匝道设置的交通量条件与主路交通量、匝道交通量、加速车道长度、合流区外侧车道车头时距的区间分布状况、汇合车辆的临界间隙和随车时距以及驶入对角匝道的左右转交通量有关。     

基于双Gamma分布的高速合流区通行能力分析

高速公路合流区为主线与匝道交汇处,是引起高速公路交通问题的主要瓶颈区域.为研究高速公路合流区处的通行能力,分析出通行能力的主要影响因素为车头时距,并将双Gamma分布概率密度函数与主线外侧车头时距相联系,得出其拟合性较强的概率曲线;利用积分的思想对合流区汇入量进行了模型确定,并以实测数据对其拟合效果进行验证,得到其合流区的最大汇入量,与实际汇入量进行对比,认为计算结果可信度高.     

面向智慧高速的合流区协作车辆冲突解脱协调方法

根据网联自动驾驶车辆接近合流区的全过程特征, 设定智慧高速合流车辆行驶的协调控制流程; 针对高速公路合流区冲突风险问题, 考虑车辆时间需求强度、车辆类型和行驶意图等因素, 提出了基于合作博弈理论的高速公路合流区网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法; 利用MATLAB软件对不同条件下的车辆通过合流区进行了仿真验证。仿真结果表明: 智慧高速合流区车辆行驶协调规则能够实现网联自动驾驶车辆的通过请求协调, 在合作博弈作用下能够进一步实现冲突系统虚拟支付成本最低的车辆调整决策; 合流区车辆系统虚拟风险程度随着速度的降低而降低; 当严格执行协调决策时, 网联自动驾驶车辆在合流区通过过程中具有更高的稳定性; 当潜在冲突点长度在一定范围内, 两网联自动驾驶车辆行驶速度相同时的合作博弈效果优于车辆行驶速度不同时的合作博弈效果; 利用该协调方法将冲突解脱过程的虚拟支付成本降低了9%~14%, 大大提高了网联自动驾驶车辆合流区通过过程的安全性。      

港口集疏运道路上匝道合流区通行能力研究

合流区作为港区集疏运道路系统的重要组成部分,是联系匝道和主线车道的关键节点。其通行能力的大小往往影响着匝道、主线的运行情况。区别于传统的建立在对城市道路基础上的车辆折算系数,在实测交通数据的基础上,对合流区的车型按照车辆对道路的占有率分成4种车型,并且分析这4种车型形成的车头时距特征,以此推出车辆折算系数计算模型,进而计算合流区的理论通行能力值,最后通过标定参数的VISSIM仿真对合流区进行合理的分析。     

城市快速路匝道合流区汇入车辆折算系数研究

讨论了城市快速路匝道合流区汇入车辆的车辆折算系数(PCE)计算的理论和方法。基于上海市快速路实测数据,从匝道车辆汇入主线的过程分析出发,考虑各类车型车身长度、车辆性能和主线外侧车道车头时距分布等因素对车辆汇入主线的影响,根据间隙接受理论和不同主线流量下各类车型的匝道汇入能力,建立了匝道合流区汇入车辆折算系数模型,并给出了在充分加速汇入和停车汇入两种汇入模式下PCE的建议值。研究表明:PCE值与汇入模式和主线外侧车道流量有很大关系,其与主线外侧车道流量呈正相关性,在同等主线外侧车道流量下,充分加速模式较停车汇入模式的PCE值小;在计算匝道合流区通行能力时不应对汇入车辆的PCE简单的取一定值。     

基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型

为了识别入口匝道汇入车辆与主线直行车辆间的交通冲突,开展了匝道合流区车辆交通冲突识别研究.本文结合车辆运动信息,考虑车辆尺寸对交通冲突的影响,构建了基于后侵入时间(Post Encroachment Time, PET)算法的匝道合流区冲突识别模型;给出车辆交通冲突严重程度的确定方法,采用仿真分析验证了所建模型的有效性.结合实测交通数据,确定了PET阈值范围.结果表明,采用后侵入时间算法的匝道合流区交通冲突识别准确率为91.71%,说明该模型能有效识别匝道合流区的潜在冲突.研究成果可为车路协同环境下匝道合流车辆提供安全预警,进而减少车辆碰撞事故的发生,提升整个交织区域的道路交通安全水平.     

智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV)协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度, 以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类, 重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明: 相比人类驾驶方式, 在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下, CAV油耗节省效果显著, 最高可达63%, 而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下, 驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离; 现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程, 未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响; 现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景, 以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略; 受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善, 真实交通场景下的测试验证工作尚未开展; 车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。      

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。      

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。      

智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。     

轻型车与重型车高速公路比功率分布特征研究

在机动车油耗排放测算中,机动车比功率已经成为一个重要的参数.目前主要的油耗排放模型均采用比功率分布（VSP分布）结合油耗排放率的方法来进行微观油耗排放测算.为了将交通流状态与机动车油耗排放相结合,之前的研究已经对轻型车在城市道路上的行程速度与VSP分布之间的关系进行分析.本文将通过实例研究轻型车和重型车在高速公路上的VSP 分布特征.首先,采集轻型车和重型车在高速公路上实际运行的数据并以此建立轻型车和重型车的VSP分布;其次,对两种车型在高速公路上的VSP分布特征进行比较分析;最后,利用MOVES中提取到的油耗率,分析使用轻型车的VSP分布来进行重型车油耗测算所产生的误差.     

考虑多车影响的分子动力学智能网联跟驰模型

为研究含智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)和人工驾驶汽车(Regular Vehicle, RV)混行交通流下CAV跟驰行为的控制问题,考虑前后多车的速度、车头间距、速度差、 加速差等参数,采用分子动力学定量表达不同周边车辆对主体车的影响,得到可用于描述CAV在 混行交通流中的跟驰过程。稳定性分析结果表明,与全速度差模型相比,本文提出的考虑前后多车信息的CAV跟驰模型有利于提高交通流的稳定性。数值仿真与模型验证结果表明,与PATH 实验室的CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)模型相比,本文建立的CAV跟驰模型平均速度最大误差减小了0.19 m∙s-1 ,平均误差减小26.79%,拟合精度提高了0.91%。同时,在CAV和 RV组成的混行交通流中,随着CAV比例的逐渐增加,车队的平均速度和交通流量逐渐增加。迟滞回环曲线表明,与全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,本文提出的CAV模型控制下的交通流稳定性更强。该模型可用于同质流或CAV与人工驾驶车辆等混行环境下的CAV跟驰控制,在目前开展混行实车实验困难的情况下,为混行交通流场景下的车辆控制及交通设施规划设计提供理论依据和模型支持。     

基于比功率的自动驾驶交通流油耗分析

鉴于油耗与节约能源和车辆尾气排放直接相关，探究自动驾驶车辆对油耗的影响. 以手动驾驶车队与自动驾驶车队为数值仿真对象，在交通震荡环境下设计数值仿真实验. 对车队的车辆数量，车队初始速度，以及自动驾驶车辆的车间通信延时做参数敏感性分析. 基于机动车比功率的油耗评价模型，对仿真结果进行统计；相比于手动驾驶车队，计算自动驾驶车队平均油耗率的降低. 从交通流稳定性角度考察油耗降低与稳定性状态转变之间的内在关联性. 研究结果表明，自动驾驶车辆对油耗的降低幅度与车队初始速度有关，与交通流稳定性之间存在定性的影响关系，交通流的平稳性有利于显著改善车辆油耗降低的幅度. 研究结果可为大规模自动驾驶背景下的油耗控制策略提供理论参考.     

前馈多源信息下异构动力学卡车队列协同控制系统

针对目前卡车队列动力学异构性所导致的系统弦稳定性、内部稳定性以及队列耦合性降低的问题,提出了一种异构协同自适应巡航系统控制器设计方法,建立了基于前馈多源信息的异构动力学卡车队列闭环耦合系统;考虑由异构车型所构成的卡车队列存在发动机执行器的饱和态异构问题,建立了发动机饱和性和状态约束条件;在上层协同控制器的基础上,建立了一种非线性下层异构发动机扭矩输出控制模型,用于控制车辆动力学仿真软件TruckSim中的真实车辆模型;建立了基于三维燃油特性图的车辆能耗模型,用于计算实时车辆油耗和节能性分析;通过频域分析法,结合已知异构动力学参数量化标定了协同自适应巡航系统控制器的增益,确保系统满足弦稳定条件。分析结果表明：相比同构动力学控制器,异构协同自适应巡航系统控制器可以确保距离误差在-0.01～0.15 m内,优于同构控制器作用下的-0.3～0.5 m,且当领航车进入匀速行驶状态时,跟随车辆能立刻收敛至相同的行驶状态,收敛性能优于同构协同自适应巡航控制系统;卡车队列节油率最大可达8.15%,随着车头时距减小至0.5 s,平均节油率最大可达8.10%。由此可见,多源前馈信息异构控制系统能有效降低车...