基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

基于最优速度的弯道跟驰模型及其稳定性分析

为研究车辆在道路弯道上的跟驰特性及稳定条件,在经典OV模型的基础上,综合考虑路面摩擦、弯道半径和超高等因素的影响,结合弯道力学特性建立弯道OV模型。基于弯道路段车辆跟驰扰动原理,采用傅里叶级数收敛对模型线性稳定性进行分析,得到了弯道跟驰模型的扰动稳定性条件。依据敏感性系数影响因素,绘制了不同弯道弧度的弯道交通流稳定区域曲线图。为验证弯道跟驰模型的有效性,对模型进行计算机模拟和路测实验验证,结果表明:在相同初始密度条件下,弯道车流的稳定性随着弯道弧度的增大而逐渐降低。     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力，提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟，对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析，基于线性稳定性理论，得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟，深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响，进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响，车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性，对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用，但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性，进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵；密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好，验证了理论分析结果.     

基于认知差异的交通流动力学建模及仿真

车路通讯技术的发展为驾驶员提供当前和预测的交通状态信息创造了条件.本文考虑驾驶员的预测性及驾驶员群体对交通信息认知的异质性,建立了新的宏观交通流动力学模型.基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;通过仿真算例,分析了模型参数对交通流稳定性的影响.结果表明,驾驶员的预测时间、记忆时间、最优记忆流量差权重系数、驾驶员类型比例和记忆时间差异对交通流稳定性存在显著影响;而增大预测时间步长、记忆时间步长、权重系数和认知强度系数都可以有效增强交通流的稳定性;但交通信息认知差异增大却会破坏交通流稳定性.     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力,提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟,对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析,基于线性稳定性理论,得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟,深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响,进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响,车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性,对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用,但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性,进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵;密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好,验证了理论分析结果.     

基于期望车速的跟驰模型研究

期望车速是驾驶员驾车过程中依据道路条件、车流状况、所驾驶车辆性能等因素,经综合考虑后存在于自身心目中并认为可以实现的一种＂目标车速＂,它对行驶车辆的实际行车速度高低产生影响。为了反映车辆运行过程中不同驾驶员运行车速选择的差异,本文提出了基于期望车速的跟驰模型。该模型能够解释不同驾驶员在相同道路条件下选择不同行车速度的原因。在建立模型的基础之上,作者讨论了保持交通流稳定性的充分和必要条件。最后,文中给出了应用实例。结果表明：当驾驶员的期望车速接近均衡车速时,交通流是稳定的;反之,当驾驶员期望车速与均衡车速差异较大时,交通流的稳定性可能下降。     

沙尘环境下交通流跟驰模型及仿真

沙尘环境下,沙、尘土及其他异物会影响驾驶员的视线,让驾驶员额外增加辨别道路条件和周围交通状况的反应时间,带来一定的交通安全隐患.为探讨沙尘环境对道路交通流的影响,本文建立了基于沙尘环境下驾驶行为的跟驰模型(SDM).线性稳定性分析和数值模拟结果表明：沙尘环境下,SDM的稳定区域缩小,交通流出现小的扰动后,难以恢复到稳定状态;而且,交通流受沙尘影响越严重,车辆速度的离散性越大,加速度的波动幅度也越大.可见,沙尘环境使交通流处于不安全的状态,易引发道路交通事故.     

带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

多机场终端区微观交通流建模与仿真分析

为研究多机场终端区交通流微观时空特性与演变规律,考虑终端区内单股、汇聚和交叉交通流具有基于目标点运行的基本特征,依据先到先服务原则,利用刺激-反射跟驰理论,建立了空中交通流局域排序模型、跟驰模型和机动模型.在此基础上,采用多智能体仿真工具NetLogo,构建了多机场终端区交通流仿真平台,仿真分析了进场交通流特征参数之间的关系和灵敏性,以及进离场交通流之间的相互影响.研究结果表明:多机场终端区进场交通流存在明显的相变与迟滞特征,形成自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;流量与速度密度乘积之间存在线性关系;管制间隔对交通流的影响较大且存在最优管制间隔,进场交叉点的最优管制间隔为8 km.      

考虑驾驶员预测特性的带有上匝道的宏观交通流模型

高速公路入口匝道车流对高速公路主路车流存在较大影响，在未来车联网环境下，驾驶员能够获取更为丰富的交通信息，并对下一时段的交通状态做出预判.本文提出考虑有驾驶员预测特性的带有匝道的新格点流体动力学模型.基于线性稳定性分析方法，得到关于新格点模型的中性稳定性条件；在非线性稳定性分析中，采用还原扰动法推导模型在临界点附近的mKdV(modified Korteweg de Vries)方程，求解方程所得的扭结-反扭结孤立波，可以用于描述交通密度波在中性稳定曲线附近的传播机制.最后，基于仿真算例验证匝道交通流率和驾驶员预测时间对交通流稳定性的重要影响.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

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交通信息对路网交通的影响是学术界广泛关注的问题,目前在这类研究中,大多是假定向出行者发布流量或旅行速度等详细的信息数值.而在实际交通信息发布中,由于检测精度等限制,只能向用户提供分为若干个级别的定性信息.本文针对这一问题,对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模,随后使用仿真手段研究了交通信息分级条件下出行者的日常路径选择行为.结果发现,发布分级信息能使交通系统更快地达到随机均衡状态,代价是均衡状态的稳定性有所下降.同时,与发布详细信息相比,发布分级信息时系统性能较少受到信息更新周期的影响,对交通信息系统的实际应用具有一定参考价值.     

临近交叉口的车辆跟驰换道行为研究

临近交叉口的车辆往往呈现出复杂多样的跟驰换道行为.基于二维最优速度(OV)交通流模型,本文构建了一个改进的双车道车辆跟驰换道模型,以刻画交叉口前路段上的车辆跟驰换道机制及车流宏观特征.借助模型分析了换道车辆比例、换道期望参数和跟驰安全距离等对交通流宏观特征的影响.结果表明:换道车辆比例对通过停车线的进口道流量有负面影响,换道行为越多,进口道流量越小.换道期望参数越大,换道成功率越大;当道路拥堵时,增大换道期望会减少进口道流量.增大安全距离,容易提升换道成功率但会减小进口道流量,同时促使拥堵发生.     

OV 模型交通流阻尼特性研究

对交通流跟驰模型施以拉氏变换（或z 变换）,转换为控制系统传递函数形式, 进而通过分析传递函数来探讨交通流系统稳定性及控制方法,这是交通流稳定性理论研 究重要方向之一.为进一步挖掘分析稳定交通流系统在稳定状态下动态特性,基于最优速 度跟驰模型,以控制理论时域分析方法,研究了交通流系统在欠阻尼和过阻尼两种情况 下阶跃响应动态特性,并以仿真算例验证了理论正确性.过阻尼较欠阻尼交通流系统稳定 性好,但调节时间更长,若将交通事件抽象为阶跃响应,通过分析交通流系统调节时间、 超调量等参数,可为计算交通事件持续时间作参考,进而制定合理有效的交通管理措施.