智能网联异质交通流混合特性

为研究车联网环境下异质交通流的演变规律,基于改进的NaSch模型,针对智能网联化程度的前期、中期和后期分别进行仿真实验,得到交通流基本图,并分析通行能力与网联车渗透率的内在联系;其次,通过马尔可夫链证明了网联车形成的有序排列能提高道路通行能力,随机仿真实验验证了理论推导的正确性;最后,引入考虑车辆排列方式的相对熵,从而定量描述异质车流的有序性,阐明了智能网联车辆（connected and autonomous vehicle,CAV）改善交通状况的本质原因. 研究结果表明:随着智能网联车渗透率的增加,通行能力增加,在智能网联化前期,渗透率的增加对通行能力提升较小,最高仅提升23.5%,中、后期通行能力最高能提升125.0%;在一定交通密度下,CAV渗透率与流量呈现正相关,相对熵与流量呈现负相关;智能网联车处于分离态时相对熵较小,分离态对随机混合的通行能力的提升随着CAV渗透率的增加而降低.      

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

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。     

考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策

为使智能网联汽车（intelligent connected vehicle, ICV）在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口，在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上，建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架. 通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态，预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为，进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断；将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率，用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件；仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力，讨论了影响决策过程的关键因素. 研究结果表明:相比于现有模型，综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性，从而进行更合理的行为选择，随着单位绿灯剩余时间的增加，车辆决策通过交叉口的概率可提高20%，当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.      

车路协同环境城市快速路分流区通行能力提升策略

根据车路协同环境城市快速路分流区不同车型的自动、人工驾驶混合车流特征，引入动态加速度、可变换道概率改进元胞自动机模型车流运行规则；设计了考虑主路自动驾驶渗透率、大型车混入率、驶出自动驾驶渗透率、驶出车流率、出口匝道车道数、换道决策点距离等因素耦合作用的分流区换道仿真试验；对比分析了多因素耦合作用下驶出车辆自由换道率、平均换道距离等指标影响程度，研究了城市快速路分流区道路通行能力变化规律；提出了基于可变换道决策点距离的分流区道路混合车流通行能力提升策略。研究结果表明:分流区驶出车辆自由换道率越高，道路通行能力越大；主路车流自动驾驶渗透率对通行能力的影响最为显著，自动驾驶环境可达到人工驾驶环境道路通行能力的2倍；出口匝道车道数对通行能力的影响不显著，2条出口匝道比1条出口匝道的通行能力提升约3%；换道决策点距离对通行能力的影响较为显著，车辆换道决策点距离从100 m增加到150 m时，分流区道路通行能力可提高9.6%~10.6%。可见，可借助移动式交通标志提前引导车辆换道决策，显著提高分流区道路通行能力。      

智能网联卡车车队混合流通行能力分析方法

智能网联卡车车队有望成为网联自动驾驶率先应用的场景之一，本文针对智能网联卡车车队混合交通流通行能力开展研究。首先，以智能网联卡车车队、人工驾驶卡车及人工驾驶小汽车构成的随机混合交通流为研究对象，考虑智能网联卡车车队规模空间分布特征，分析混合交通流中10种跟驰行为类型，理论推导其概率表达式，进而构建智能网联卡车车队混合交通流通行能力的通用性分析方法。然后，考虑实际交通流运行中卡车分布的随机性，将智能网联卡车车队混合交通流分为优势流、随机流和劣势流3种态势，以此提升混合交通流通行能力分析方法的普适性。最后，选择实测数据标定的跟驰模型进行案例分析，验证理论分析方法的有效性。研究结果表明：智能网联卡车比例提高或其车队规模增大均有利于3种态势混合交通流中车辆转换系数及相对熵的减小，从而可有效提升混合交通流通行能力。不同智能网联卡车比例条件下，智能网联卡车车队随机分布最优车队规模为2~4辆，同时，优势流、随机流和劣势流3种混合交通流通行能力依次递减。研究结果揭示了智能网联卡车车队混合交通流通行能力提升的内在机理，为未来智能网联卡车车队的运营管理提供方法支撑。     

施工区混行车流跟驰及换道模型研究

为研究施工区网联车与普通车混行状态下的车流跟驰及换道行为,分析网联车的区域内通讯及更小安全车距等特性,改进普通车元胞自动机模型的减速规则和随机慢化规则,构建网联车跟驰模型。建立普通车和网联车在施工区不同区段的换道意向规则,基于车距采集和空位排序算法建立网联车在通讯区域的预期换道和施工区域的强制换道模型,结合普通车换道模型模拟施工区混行车辆的换道规则及车流分布规律。采用算例验证模型,运用MATLAB仿真,多次实验消除随机因素影响,结果验证了网联车对扩大通行能力,提高平均车速及降低走行时间的有效性;不同比例下的换道点分布显示,网联车比例越高,预期换道区的换道点越靠近强制换道区,且强制换道点越靠前;而普通车换道点分布受混行车流比例的影响较小。     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

车联网环境对城市快速路驾驶安全的影响评价

为明确不同情形下车联网对城市快速路交通安全的影响程度，首先，在分析车联网对快速路驾驶行为影响的基础上，对车联网和常规驾驶环境下的驾驶模型参数进行了标定；然后，选取累计碰撞时间（Time Exposed Time-to-collision, TET）和积分碰撞时间（Time Integrated Time-to-collision，TIT）指标对快速路纵向驾驶行为进行安全评价，选取侧向碰撞风险（Sideswipe Crash Risk, SSCR）作为快速路横向换道驾驶安全的评价指标；最后，基于VISSIM设计快速路进行仿真试验，考虑车联网和常规驾驶环境，研究不同渗透率和饱和度条件下网联车对纵向追尾和横向换道驾驶行为的安全影响程度。研究结果表明：车联网环境下网联车渗透率对快速路驾驶行为的影响呈现出缓慢提升（0～50%）、快速提升（50%～75%）及显著提升（75%～100%）三阶段，其中TET指标分别对应降低14.57%, 30.10%和49.01%；车联网环境下，交通饱和度对快速路的交通安全影响则呈现出先快后慢的改善趋势。当网联车渗透率超过75%之后，交通安全提升程度最为明显；车联网环境中，当快速路交通饱和度低于0.8时，交通安全改善程度更为显著。     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.     

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。     

面向快速路交通瓶颈的混合交通群体节流控制策略

针对传统人驾车(HV)和网联自动车(CAV)组成混合交通条件下的快速路道路缩减瓶颈问题,从群体控制角度,提出了一种新的速度协调控制策略(简称节流控制策略);基于瓶颈交通状态和Greenshields模型,设计了领航CAV速度控制器;面向CAV节流群体组群过程的控制问题,提出了目标切换下的非线性控制器;构建了CAV节流群体类队列控制器,实现了基于瓶颈交通状态的群体形态与群体速度动态调节,进而联合领航CAV速度控制方法,周期性管控超过每组节流群体的车辆;提出了CAV纵向安全控制器来解决组群和群体演化过程的车辆安全问题。仿真结果表明:在快速路瓶颈路段下,对比传统交通系统,提出的动态节流控制策略CAV渗透率达到5%,在车流量分别为2 000、3 000、5 000、6 000 veh·h-1条件下,可对应分别提高通行效率约5.87%、16.97%、11.07%、10.25%;在固定车流量为3 000或6 000 veh·h-1的快速路混合交通瓶颈路段中,对比传统交通系统,若CAV渗透率分别为10%、20%、30%,受控交通系统的通行效率可提升约24%;通过对车头间距分析,受控CAV在节流全过程中无碰撞事故发生,且可与前车保持9 m以上安全距离。可见,节流控制策略在应对快速路瓶颈问题是有效的。      

CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

车联网环境下CACC车辆通信概率分析模型

汽车协同式自适应巡航控制(CACC)系统成功应用的前提和关键,是要保证道路上的CACC车辆能与一定距离范围内的其他车辆进行互联通信.本文依据元胞自动机的基本思想,将道路离散成均匀一致的格子单元系统,并基于交通流理论和概率论,构建了车—车通信概率与CACC车辆市场占有率、交通流密度(或占有率)、速度、车头时距,以及DSRC有效作用距离之间的数学关系模型.通过大量的数值模拟实验和美国加州I880高速公路交通流数据对模型进行分析测试,表明该模型可分析不同交通流状态下道路上不同CACC车辆市场占有率,DSRC有效作用距离时的车—车通信概率.本文的研究成果对于未来促进CACC车辆的推广应用具有重要意义.     

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

CACC车辆跟驰建模及混合交通流分析

建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力,尾部碰撞安全及交通排放.考虑车辆期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型,推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型,分析CACC提高通行能力的交通流运行机理.设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验,评估不同CACC比例下的车辆尾部碰撞安全隐患,以及油耗、CO、HC、NOx的排放.研究结果表明,本文建立的CACC模型能够在交通流速度基本不变的情况下,以较高的交通流密度显著提升通行能力,同时有利于车辆尾部碰撞安全风险及交通排放的降低.