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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提升车辆的安全性和能量利用率,从路径规划的层面出发,针对避免车辆遇到极端工况及低效率工况的问题,提出将车辆稳定性判据模型和交通流模型相结合的方法来规划车辆路径,使得车辆在路面湿滑情况下实现快速、安全的行驶。使用交通流模型预测车辆未来将要面临的交通环境变化,再使用稳定性判据模型评估未来交通的安全性,以便为混合动力车辆规划出最快且最安全的路径。具体来讲,为了预测混合动力车辆未来将要面临的车速及车流密度的变化,使用通量矢量分裂格式求解广义Aw-Rascle-Zhang(GARZ)宏观交通流模型。此外,使用驾驶人在环仿真平台PreScan,收集了同一驾驶人在不同车速及不同相对前车距离时给出的前轮转向角响应。基于前轮驱动(FWD)前轮转向(FWS)车辆和全轮转向(AWS)分布式驱动车辆(DDV)的Simulink模型,给出了不同前轮转向角对应的轮胎力饱和因子(δTFSC)响应。使用人工神经网络训练不同车速和车流密度对应的δTFSC,建立了车辆的稳定性判据模型。使用新建立的稳定性判据模型对交通流模型预测的参数(车流速及车流密度)进行稳定性评估。然后,基于以上的方法优化了车辆行驶路径,以确保车辆在湿滑路面上的行驶安全。最后,使用US-101真实交通流数据来验证交通流模型的预测结果。经实例验证得出:交通流模型与车辆横向稳定性判据模型相结合可以从路径规划的层面保证车辆安全行驶并提升交通系统的通行效率。 相似文献
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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. 相似文献
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为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明:交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。 相似文献
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为提升车队对周围交通流环境的认知能力,获取车队周围多车的运行模式,同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化,为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略,提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法,将车队周围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程,利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布,建立车队周围多车运行模式速度场,从而获取车队周围多车运行模式并分类;通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率,提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明:利用非参数贝叶斯算法将复杂的多车运行状态进行分类,获取的车队周围多车运行模式可表现为对车队运行效率产生不同影响的速度场;通过将车队周围的多车运行仿真数据分成多个运行模式,可获取不同多车运行模式下车队及交通流整体运行特性;通过更改车队运行参数,观察不同多车运行模式的占比变化,可获取车队运行参数对所处运行环境改变的影响趋势;车队周围多车运行模式的获取,不仅可以提升车队对周围运行环境的认知能力,使得车队能够选取有利路径行驶,同时能够为车队运行策略的优化提供有效的信息。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(8)
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。 相似文献
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车辆折算系数的分类及算法 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了标准车的选择原则:车长等于约定的长度;当交通流密度很小时,以道路设计速度行驶;驾驶员遵守交通规则。定义了微观车辆折算系数:交通流全部由标准车组成时的流量与交通流全部由某种车组成时的流量之比。定义了聚类车辆折算系数:组成该类车型的所有自然车的微观折算系数与组成比例的乘积之和。定义了宏观车辆折算系数:组成混合交通流的所有自然车的微观折算系数与组成比例的乘积之和。计算了这三种车辆折算系数。 相似文献
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应用实际交通数据对现有的2种跟驰模型进行模拟验证,结果显示,其与实测数据均存在一定误差.之后通过分析车辆在跟驰状态下行驶所受影响因素,结合驾驶员心理,在优化速度模型的基础上结合侧向车辆的影响因素建立新的交通流跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了模型的稳定性条件,分析结果表明,模型稳定性受侧向邻车行驶状态的影响,侧向影响越小,模型稳定性越好.通过西安市某路段的交通数据对新模型进行了验证,结果表明,相对于优化速度模型,新模型仿真结果更贴近实测交通数据,均方差降低62.89%,最大绝对误差降低66.39%,最小绝对误差降低33.4%. 相似文献
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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。 相似文献
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应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响.研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462).采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d.基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型.结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同. 相似文献
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为得到一种反映交通流运行情况,适用于各种交通流状态的车辆换算系数(PCE)计算方法,结合车头时距特性分析结论,基于等效车头时距原理,对车头时距法进行改进.通过分析车头时距数据发现,小型车与大型车跟车状态数量差距较大,路段总流量平均车头时距不能体现路段中与大型车有关车辆的平均车头时距,应分跟车状态统计平均车头时距;同一路段不同交通流状态下,同一跟车状态数量相差较大,应分交通流状态分析路段PC E值.因此,用跟车状态平均车头时距代替路段总流量平均车头时距,对车头时距法进行改进.与经典的容量法对比,所提方法在各交通流状态下计算得出的PC E值与容量法计算得出的PC E值差距最大为6.40%,最小为1.57%,证明所提方法适用于各种交通状态.分析PC E影响因素发现,PC E值与大型车比例呈U型曲线关系;公交专用道路段的PC E值在各个时段均高于未设置公交专用道路段相应时段的PC E值. 相似文献