协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

不同出行方式颗粒污染物吸入量分析及应用开发

道路交通的快速发展不可避免地带来了城市交通尾气污染问题,人们对于出行健康愈发关注。为了倡导健康出行,构建城市绿色道路交通,本文探究了西安城区各出行方式颗粒污染物吸入量的变化规律,并为居民健康绿色出行提供路线规划。本研究基于西安市13个国家空气监测点,分别对公交车、地铁出行颗粒物浓度数据进行采集,通过相关分析等统计分析方法,对各出行方式颗粒污染物吸入量影响因素进行分析。并将研究结论应用到微信小程序开发中,通过地图实时定位、规划路线以及环保部实时更新的西安市各区PM_(2.5)、PM_(10)背景浓度值,在获得用户出行起讫点基础上,可实现预测用户不同出行方式及路径下吸入颗粒污染物总量,并结合实时路况信息推荐最优出行路线的功能。