基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络,分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧,提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架,以时空节点流量为状态,以时空弧流量为决策变量,建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。采取滚动时域优化思想,建立含前视时间窗的随机规划模型,并利用CPLEX优化引擎,滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明,滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果,提升系统运营效率。在计算时间限制下,滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间,可有效提升车辆动态调度决策效果。     

自动驾驶与智能汽车

ITS是将先进的信息处理技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、全球卫星定位技术和自动控制理论、运筹学、人工智能等高新技术和理论,综合运用于交通运输、服务控制和汽车智能化等方面.     

考虑合乘的共享自动驾驶汽车选择行为实证分析

共享自动驾驶汽车(Shared Autonomous Vehicles,SAV)是自动驾驶汽车和共享经济相结合的产物,为人们提供了一种新型的出行方式. 为探究出行者在考虑合乘的SAV与私家车或公共交通之间的选择偏好,实施了SAV选择意愿调查,并分析了考虑合乘的SAV的潜在用户特征. 基于问卷调查所得有效数据,采用K-Means 聚类法划分了历史出行模式,利用因子分析对性格态度特征进行了分类. 分别对有无私家车人群建立解释变量的参数服从不同分布的混合Logit 模型,并对参数标定结果进行对比分析. 研究结果表明,出行方式特性非常显著地影响出行者方式选择行为,性格态度特征是影响出行者选择考虑合乘的SAV出行方式的显著因素,且其显著性明显高于性别、年龄等社会经济属性.     

基于扩展技术接受度模型的共享自动驾驶汽车用户使用意愿研究

共享自动驾驶汽车是智慧交通和绿色交通的重要发展方向之一,但目前其相关研究仍不充分,影响用户使用共享自动驾驶汽车意愿的因素及其作用机理有待深入剖析.为此,本文首先通过引入感知风险、服务质量和社会影响三个潜变量,构建了扩展技术接受度模型.然后将扩展技术接受度模型的潜变量、个人社会经济属性变量和出行方式属性变量整合到多项Lo...     

自动驾驶汽车仿真器综述:能力、挑战和发展方向

仿真器在自动驾驶汽车（Autonomous Vehicle,AV）系统的研究、开发和验证中发挥着举足轻重的作用。本文系统地探讨了AV仿真器的国内外现状,并重点分析了其能力、面临的挑战和未来发展趋势。首先,梳理了AV仿真器的发展历程,阐述了国内外相关研究现状。接着,依据技术性指标、功能性指标、性能指标和商业性指标,对各类仿真器进行了全面评估,同时讨论了它们在不同研究和开发任务中的适用性。此外,深入剖析了AV仿真器所面临的挑战和限制,结合深度学习、人工智能等先进技术的发展,提出了针对性的解决策略。对于如何克服AV仿真器在复杂环境和多元场景下的局限性,提出了一系列具有前瞻性的解决方案。在此基础上,着重强调了未来研究的机遇和新兴趋势,这些将为下一代仿真器的发展奠定基础。最后,本综述旨在为研究人员、开发者及行业利益相关者提供有益的参考,协助他们选择最符合需求的工具,并激发自动驾驶领域未来的创新潜力。综述的内容有助于推动AV仿真器在自动驾驶研究和实际应用中发挥更大的作用,从而为人类出行带来更为安全、便捷和高效的体验。     

考虑用户偏好的共享汽车混合运营模式优化

针对共享汽车运营商的油车和电车混合车队调度问题,本文将自由流动式和站点借还式两种运营模式相结合,提出考虑用户用车类型偏好的共享汽车系统优化模型。模型为油车和电车车队分别设置了自由流动式和站点借还式的运营模式,并进行运营范围决策、站点选址和车辆调度优化;运营商优先满足用户的用车类型偏好选择,对无法满足偏好的用户进行补贴。根据优化模型基本特征,设计基于梯度的启发式求解方法,对大规模非线性混合整数规划模型进行求解;针对案例区域,比较有无补贴的混合车队模式和单一车队模式的优化结果。结果表明：相比无补贴模式,有补贴模式能够鼓励偏好燃油汽车的用户更多地使用电动汽车,需求满足率从73.4%提高到78.2%,运营商利润提高了46.4%;相比单一类型车队,混合车队能够吸引更多用户使用共享汽车,用户需求数提高了40.6%。     

未来城市自动驾驶共享汽车规模研究:以上海为例

随着自动驾驶技术的发展,未来以自动驾驶共享汽车(Shared Autonomous Vehicle, SAV)替代有人驾驶汽车成为可能. 使用SAV满足城市居民机动化出行需求的情况下,研究 SAV的车辆规模. 从上海市300 万手机用户信令数据中提取机动化出行需求,考虑上海市实际路况的影响,建立基于车辆可共享网络的图论模型,将最小车队规模问题转化为有向无环图的最小路径覆盖问题,利用Hopcroft-Karp 算法求解. 求解得到,12.8 万辆SAV可以满足300 万手机用户的机动化出行需求. 研究最大调度时间限制、服务范围限制、交通拥堵对SAV车辆规模的影响,为自动驾驶技术普及后,从城市层面确定SAV的车队规模及相应基础设施规划提供参考.     

共享汽车服务链联盟策略博弈研究

为综合分析线性需求和有限理性下联盟形成机制及联盟稳定性策略,构建充电桩服务商 和分时租赁汽车运营商组建的共享汽车服务链联盟。结果表明：组建共享汽车服务链联盟,合约 电价低于分散情况下的市场电价,对分时租赁汽车运营商边际利润产生不利影响,但服务链联盟 中各参与服务商总收益增加,整体服务链获得超额收益。线性需求下,分时租赁汽车服务链联盟 均衡利润受到价格敏感度的高度影响,不同决策模式下的联盟收益差额随价格敏感度增大而减 少。有限理性下,共享汽车服务链联盟的稳定性与联盟系统的初始状态直接相关,同时,受到不 同服务商在联盟前、后利润变化,偏离联盟机会主义行为获益及联盟罚金取值的影响。合理的联 盟合作奖惩机制是维持联盟稳定性的必要条件。     

自动驾驶汽车环境感知系统传感器技术现状及发展趋势

自动驾驶汽车是近年来汽车领域的发展趋势,是先进技术的发展方向.与其相关的技术层出不穷,日新月异.本文介绍了自动驾驶汽车环境感知系统的组成和工作方式,重点阐述了各种主要的传感器的工作原理、技术参数、技术类型、产品的应用方向等.同时对不同类型的传感器的性能指标、优缺点及应用方向等做了详细的对比.     

未来城市自动驾驶共享汽车规模研究：以上海为例

随着自动驾驶技术的发展，未来以自动驾驶共享汽车(Shared Autonomous Vehicle, SAV)替代有人驾驶汽车成为可能. 使用SAV满足城市居民机动化出行需求的情况下，研究 SAV的车辆规模. 从上海市300 万手机用户信令数据中提取机动化出行需求，考虑上海市实际路况的影响，建立基于车辆可共享网络的图论模型，将最小车队规模问题转化为有向无环图的最小路径覆盖问题，利用Hopcroft-Karp 算法求解. 求解得到，12.8 万辆SAV可以满足300 万手机用户的机动化出行需求. 研究最大调度时间限制、服务范围限制、交通拥堵对SAV车辆规模的影响，为自动驾驶技术普及后，从城市层面确定SAV的车队规模及相应基础设施规划提供参考.     

无人驾驶条件下共享停车匹配模型及算法

针对如何减少无人驾驶车辆在泊车过程中不必要的频繁移位和因此增高的事故风险,构建了在满足合理共享停车需求条件下最小化无人车移位成本的共享停车供需匹配优化模型,并利用解的结构特征设计了一种具有针对性的模拟退火求解算法.鉴于无人车灵活变换泊位的特征,将泊车需求与泊位供给在时间上加以分割,从而使得基于分割时段的匹配模型可以反映...     

基于工况分布的轻型车速度排放修正因子的建立方法

速度排放修正因子(Speed Correction Factors,SCF)是评估速度变化对车辆排放影响的重要参数.然而,传统的SCF建立方法耗时长、成本较高,且获取的SCF分辨率较低.为了得到高分辨率的SCF,基于北京市大量的实测工况数据和排放率数据,提出了北京市轻型车SCF的建立方法.首先,对采集的工况数据进行60 s短行程划分及2 km/h行程速度的聚类;在此基础上,建立不同道路类型和速度区间下的比功率分布(Vehicle Specific Power,VSP);然后,结合排放率和建立的VSP分布,建立不同道路类型、排放标准的各污染物的SCF.经过分析,得出相比传统的SCF建立方法,本文提出的方法更能反映车辆的实际行驶特征、且获得的SCF的速度分辨率更高.     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

居住区共享泊位资源优化配置模型及算法

对于缓解城市停车难问题,基于泊位共享的理念充分挖掘现有私人或者专用停车位资源以供社会车辆停放的方法成为一种新的思路.由于共享车位可利用的停车时段通常具有严格的时间窗约束和片段化特征,导致共享车位资源在实际运营中难以得到高效利用.本文旨在通过设计优化配置算法,以提高共享泊位利用率为目标,将居住区泊位拥有者愿意出租的停车时段与停车需求进行匹配,从而实现共享车位的高效利用.首先,基于具有颜色约束的加权顶点着色问题,建立共享车位资源优化配置模型;其次,针对以上NP-C问题,分析蚁群算法的路径选择及信息素更新策略并设计求解算法;最后,根据居住区泊位空闲特性设计仿真实验,并与"先到先服务"的停车位资源配置方法对比,结果显示,本文提出的优化方法可以将泊位利用时长提高11.82%.     

基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析

为研究在政府鼓励措施下出行者和车位拥有者参与共享停车时的策略对共享停车匹配结果的影响,建立出行者和车位拥有者演化博弈模型并进行演化稳定状态分析,结合仿真说明不同收益和成本及策略选择对共享停车的影响。研究结果表明：在政府鼓励措施下双方演化博弈中出行者和车位拥有者均能通过不断学习最终演化至稳定均衡状态,但演化速率和演化波动性受双方收益制约;通过分析发现,想要演化至(使用,共享)状态则需要较高初始比例,可以通过提高收益和减少成本等措施诱导出行者和车位拥有者使用共享停车,同时在初始比例较高时收益分配比例对演化过程也有较大影响。研究发现,当共享平台给出合理收益和支出费用时,政府鼓励政策对共享停车发展起促进作用。     

考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型

基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明：所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险.     

考虑运行能效的公交区域时刻表优化

为准确计量公交区域时刻表优化过程中,客流出行与企业运营博弈产生的社会效益,构建兼顾随机客流需求和时刻表运行能效的双层规划模型.从公交乘客出行量与质的角度,分析随机客流需求与时刻表之间的互动关系;依据出行性质将客流需求分层细化,作为下层弹性需求交通网络流模型的输入;考虑客流需求、乘客出行效率及企业运营成本间的波动关系,设...     

基于数据包络分析的单向交通网络运行效率评价

为了缓解交通拥堵和提高单向交通网络的运行效率,建立了基于数据包络分析法的评价模型并对其影响因素进行分析。首先确定了单向交通网络的运行效率评价指标,然后将路网结构和路网运行状况分别作为输入与输出变量建立了评价模型,选择路网级配水平、非直线系数、路网密度等指标作为投入指标层,路网平均饱和度和车辆绕行时间作为产出指标层。基于该运行效率评价模型对南京市某街区的单向交通网络运行效率进行分析,发现所提供的组织方案可实现该路网运行效率最优。最后,通过Vissim 数据显示功能对评价模型的有效性进行了验证。案例研究结果表明,采用Z形和C形走向的交通组织方案可使模型的运行效率达到最佳;适当提高支路网密度可使区域单向交通组织得以有效优化。