自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

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。      

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。     

自动驾驶专用车道影响下的CACC车流管理策略

自动驾驶专用车道对混合交通流的作用与协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车流大小相关.为分析已存在自动驾驶专用车道场景下CACC车流在各车道上的分布情况对交通流的影响,利用已有的人工驾驶车辆(Human-driving Vehicle,HV)和CACC跟...     

专业及非专业驾驶人跟驰安全特性评价

为研究专业与非专业驾驶人的跟驰安全性,以真实道路交通环境下驾驶人跟驰行为的数据采集为基础,应用碰撞时间TTC及其拓展指标TET和TIT 3个跟驰安全评价指标,对比分析了受测专业及非专业驾驶人TTC频率分布和单位时间内TET及TIT平均百分比,从而对专业及非专业驾驶人跟驰安全特性进行了评价.研究结果表明在跟驰过程中专业驾驶人保持较小碰撞时间的比例比非专业驾驶人高,同时专业驾驶人单位时间内TET及TIT平均百分比大于非专业驾驶人.     

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。     

不良车辆行为图谱及其在匝道区精细化车道管理中的应用

车辆行为图谱能够综合反映交通流中的车辆行为特征及车辆行为的动态变换,便于分析特定场景下的驾驶行为优劣.本文首先分析了城市道路的车辆行为特征,建立了不同交通流模式下的车辆行为图谱,并结合微观车辆行为对宏观交通流的影响方式,得到针对特定道路环境和交通流模式的不良车辆行为图谱.接着分析了不良车辆行为图谱与交通拥堵之间的致因链生成机制及结构,提出截断拥堵致因链的拥堵缓解方案.匝道区车辆的换道行为对交通流有很大的影响,通过对匝道区车辆换道行为图谱的分析,利用合理的车辆换道行为引导方法,建立面向匝道区精细化车道管理的拥堵致因链截断方法.最后利用VISSIM交通仿真平台进行了验证,结果表明:改善匝道区车辆换道行为图谱能够降低或消解不良车辆换道行为引发的匝道区交通拥堵.     

交通流仿真系统软件设计及应用

依据车辆跟驰理论和面向对象程序设计思想，探讨了交通流仿真系统（traffic flowsimulation system，TFSS）开发中的一些软件技术，从符合我国城市交通实际的路网模型、交通流生成模型、跟驰模型、换车道模型和交叉口信号控制模型入手，采用二维动画的方式模拟车辆的运行，给出了软件设计思路、系统结构设计、主流程图、界面设计及应用，最后提出了开展混合交通条件下城市交通流仿真研究的方向。     

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.     

网联通信时延下的混合队列控制特性分析

针对CACC协同自适应巡航控制技术,探究其在车联网通信时延影响下,与驾驶员驾驶汽车共存而构成的混合队列系统的性能。从微观跟车行为角度,基于频域传递函数,推导通信时延下的CACC队列稳定最小跟车时距的理论表达式,并通过数值验证指出CACC队列稳定最小跟车时距随通信时延增大而增大的特性。从交通激波特性角度,针对无时延CACC、有时延CACC和时延过大而退化后的ACC自适应巡航3种情形,给定相同的跟车时距,进行不同渗透率下的大规模交通仿真实验,实验结果表明,在无时延和1 s时延这2种情形下,CACC在20%及以上的渗透率时均能显著降低交通扰动,削弱激波,性能差别不明显; 相比而言,退化后的ACC性能明显恶化。      

Handling Cut-In Vehicles in Strings of Cooperative Adaptive Cruise Control Vehicles

Cooperative adaptive cruise control (CACC) systems are a candidate to improve highway capacity by shortening headways and attenuating traffic disturbances. Although encouraging results have been obtained until now, a wide range of traffic circumstances has to be investigated in order to get reliable CACC systems driving on real roads. Among them, handling both vehicle-to-vehicle (V2V) communications-equipped and unequipped vehicles merging into the string of CACC vehicles is a commonly mentioned challenge. In this article, an algorithm for managing the transitions in response to cut-ins from V2V- or non-V2V-equipped vehicles is developed and tested using a string of four CACC vehicles. A CACC controller is implemented in four production Infiniti M56s vehicles and tested in real traffic, where non-V2V-equipped vehicles can cut in. The effects of a vehicle performing a cut-out are also investigated. Then responses to cut-ins by equipped and nonequipped vehicles are simulated for longer strings of vehicles using car-following models for both the production adaptive cruise control (ACC) system and the newly developed CACC controller. Results demonstrate that the CACC system is able to handle cut-in vehicles without causing major perturbations, while also reducing significantly the impact of this maneuver on the following vehicles, improving traffic flow.     

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。     

高密度交通流状态下行车安全性分析

在高密度交通流状态下,车辆行驶的自由度下降,相互影响逐渐增大,主要以跟驰行驶和换车道行驶为主。事故统计表明,高密度交通流状态是交通事故多发的主要原因之一。根据行车动力学原理和车辆运行特征,分别构建了跟驰行驶和换车道行驶的安全约束条件。根据不同交通状态下车辆安全制动的加速度,初步建立非线性的行车风险评价模型。借助交通仿真软件Vissim对某山区高速公路路段进行模拟实例分析,能有效地反映高密度交通流状态下车辆行驶的安全性。     

微观交通仿真中换道模型的研究综述

与跟车行为相比,换道行为需要考虑的车辆更多,司机的决策过程更加复杂,也更难于描述,目前跟车模型的研究已趋于成熟,而换道模型的研究则相对滞后.针对多数交通仿真系统存在的算法内核封装性和保密性问题,对当前应用较多的几种换道模型进行了综述,介绍了几种模型的构建思想和算法,对这些模型的优缺点进行了评述和展望.期望能对换车道模型研究的深入化和精准化起到一定的参考和借鉴作用.     

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。