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。     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。