车路协同环境高速公路瓶颈车辆换道引导方法

高速公路由于交通事件的发生,常产生瓶颈区域致使车辆频繁换道.为提高高速公路瓶颈区车辆通行效率与安全性能,讨论车路协同环境的优越性,提出了车路协同环境下高速公路瓶颈车辆换道引导方法,通过建立离散选择模型的形式定义传统车辆与智能车辆的换道考虑因素,根据车辆所处位置定义自由换道与强制换道的效用函数,考虑宏观交通流不同渗透率下的速度密度关系,求解期望换道概率并将其引入考虑横向交通流的元胞传输模型以模拟宏观交通流换道行为,从而对瓶颈上游的智能车辆进行引导.利用车辆换道引导方法对宏观交通流进行数值仿真,并设置5组不同渗透率下的交通流.研究结果表明:车路协同环境下不同渗透率的交通流经过瓶颈区的总行程时间均有所减少,渗透率为1时对应的总行程时间最小,为296.21 s,渗透率为0.4变为0.6时总行程时间减小幅度最显著,为8.3％;渗透率为0.8变为1时总行程时间减小幅度最小,为2.7％,因此利用该引导方法对渗透率为0.6的交通流进行引导,其效果最显著.在使用引导方法后,各车道密度趋于均衡,能有效缓解瓶颈区向上游传播的堵塞波.     

预约出行条件下私家车通勤客流分配方法

预约能调整城市交通的供需关系, 最大化利用交通资源。针对私家车通勤引发的交通拥堵, 研究了预约出行条件下私家车通勤客流分配方法。将车辆分为受控的预约车辆和不受控的非预约车辆, 道路状态分为可预约状态和不可预约状态, 给出了道路状态判别及车辆行程时间计算方法, 构建了城市通勤私家车的预约出行模型。以Nguyen-Dupuis网络作为算例, 从行程时间和预约数量2个方面评价车辆实施预约出行的效果。结果表明: 预约比例由0%提升至100%时, 路径的行程时间降低20%~30%, 平均行程时间从610 s降低至466 s; 当预约比例为30%时能获得全部预约比例的80%收益; 全部车辆均期望参与预约时, 由于预约需求的不均衡仍有2%的车辆预约失败。得出结论, 当预约出行的比例达到30%~40%时, 即可达到缓解拥堵的预期效果。