网联环境下混合交通流偶发拥堵演化机理研究

针对混合交通流中智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)和人工驾驶车辆的交织干涉问题,本文在传统交通流统计理论模型和一阶连续介质模型的基础上,通过引入智能驾驶员跟驰模型(Intelligent driver model, IDM)和协同自适应巡航控制模型(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC),构建人工驾驶车辆和CAVs的混合交通流偶发拥堵演化模型,探索CAVs混入和诱导干涉措施对混合交通流偶发性拥堵传播规律的影响。实验选取重庆市华陶立交至巴南立交路段为路网原型,对CAVs不同渗透率( Pc )下的路段拥堵演化情况进行仿真。实验结果表明：CAVs渗透率越高,混合流流量、占有率和速度的改善情况越显著,但只有当 Pc ≥ 0.2 时,网联车辆对拥堵消散的改善效果才较为明显;Pc ≤ 0.8 时,干涉措施下,拥堵消散状态的持续时间约为不采用干涉措施的 50%;当 Pc = 1.0 时,网联车辆的通行能力是纯人工驾驶交通流的2.34倍;分别在非干涉措施和干涉措施下计算拥堵评价指标,与仿真结果进行对比,最大相对误差在5.38%之内,验证了模型的准确性。研究成果对疏散交通拥堵具有重要意义。