智能网联卡车车队混合流通行能力分析方法

智能网联卡车车队有望成为网联自动驾驶率先应用的场景之一，本文针对智能网联卡车车队混合交通流通行能力开展研究。首先，以智能网联卡车车队、人工驾驶卡车及人工驾驶小汽车构成的随机混合交通流为研究对象，考虑智能网联卡车车队规模空间分布特征，分析混合交通流中10种跟驰行为类型，理论推导其概率表达式，进而构建智能网联卡车车队混合交通流通行能力的通用性分析方法。然后，考虑实际交通流运行中卡车分布的随机性，将智能网联卡车车队混合交通流分为优势流、随机流和劣势流3种态势，以此提升混合交通流通行能力分析方法的普适性。最后，选择实测数据标定的跟驰模型进行案例分析，验证理论分析方法的有效性。研究结果表明：智能网联卡车比例提高或其车队规模增大均有利于3种态势混合交通流中车辆转换系数及相对熵的减小，从而可有效提升混合交通流通行能力。不同智能网联卡车比例条件下，智能网联卡车车队随机分布最优车队规模为2~4辆，同时，优势流、随机流和劣势流3种混合交通流通行能力依次递减。研究结果揭示了智能网联卡车车队混合交通流通行能力提升的内在机理，为未来智能网联卡车车队的运营管理提供方法支撑。     

混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明：在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能...     

智能网联混合交通流稳定性解析方法综述

交通流稳定性分析是研究交通拥堵形成机理、车队队列控制的基础,面向智能网联环境下的混合交通流队列线性稳定性分析已成为近年来的研究热点. 根据受到的扰动大小和范围,介绍了线性稳定性、非线性稳定性、局部稳定性和队列稳定性的相关概念,并指出了交通流队列稳定性的基本判别准则. 基于控制理论,回顾了交通流车队队列线性稳定性条件的经典解析方法,其中,特征方程法评估了交通流内部扰动的增长速度,传递函数法依托于拉普拉斯变换构建了扰动的传递关系. 从经典跟驰模型、考虑时延的跟驰模型和考虑多前车驾驶信息反馈的跟驰模型出发,系统分析并总结了国内外学者对于混合交通流稳定性问题的研究现状,同时回顾了交通流稳定性理论研究在车队队列控制等方面的实验和工程应用. 最后,展望了混合交通流稳定性分析领域的研究前景,指出了在后车跟驰行为、智能网联汽车的交互协同、复杂混合交通流等几个方面是今后需要重点研究的领域.      

智能网联异质交通流混合特性

为研究车联网环境下异质交通流的演变规律,基于改进的NaSch模型,针对智能网联化程度的前期、中期和后期分别进行仿真实验,得到交通流基本图,并分析通行能力与网联车渗透率的内在联系;其次,通过马尔可夫链证明了网联车形成的有序排列能提高道路通行能力,随机仿真实验验证了理论推导的正确性;最后,引入考虑车辆排列方式的相对熵,从而定量描述异质车流的有序性,阐明了智能网联车辆（connected and autonomous vehicle,CAV）改善交通状况的本质原因. 研究结果表明:随着智能网联车渗透率的增加,通行能力增加,在智能网联化前期,渗透率的增加对通行能力提升较小,最高仅提升23.5%,中、后期通行能力最高能提升125.0%;在一定交通密度下,CAV渗透率与流量呈现正相关,相对熵与流量呈现负相关;智能网联车处于分离态时相对熵较小,分离态对随机混合的通行能力的提升随着CAV渗透率的增加而降低.      

多前车影响的智能网联车辆纵向控制模型

为了更好地模拟智能网联车辆(CAV)的跟驰特性, 在纵向控制模型(LCM)的基础上考虑V2V环境下多辆前车速度和加速度的影响, 构建了智能网联环境下的纵向控制模型(C-LCM); 对LCM和C-LCM进行稳定性分析, 比较了2个模型的交通流稳定域, 确定了不同通信距离时C-LCM对交通流稳定域的影响; 设计数值仿真试验对加速和减速的常见交通场景进行模拟, 分析了在V2V通信条件下CAV的跟驰行为特征; 仿真分析了CAV不同通信距离以及不同渗透率影响下的交通流安全水平; 构建了包含不同CAV渗透率的混合交通流基本图模型。研究结果表明: 交通流稳定域随着考虑前车数量的增多而增大, 当只考虑1辆前车时, 前车与本车的间隔越远, 车辆速度系数对C-LCM稳定域的影响越大; C-LCM可以提前对多前车的行为做出反应, 更好地模拟CAV的动力学特征, 在减速情景中速度超调量从0.15减少为0.08, 最大速度延迟时间由7.5 s缩短为4.9 s, 在加速情景中速度超调量从0.07减少为0.04, 最小速度延迟时间由3.5 s缩短为2.6 s; 随着CAV渗透率的提升, 交通流的安全水平不断提升, 当通信范围内有4辆CAV时, 交通流的安全性能达到最高, 其TIT和TET指标的最大减少量分别为57.22%和59.08%;随着CAV渗透率的提升, 道路通行能力从1 281 veh·h-1提升为3 204 veh·h-1。可见, 提出的C-LCM可以刻画不同车辆的跟驰特点, 实现混合交通流建模, 并降低混合交通流的复杂性, 为智能网联车辆对交通流的影响分析提供参考。      

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

异质流网联车的不同换道集聚策略

为研究车联网环境下异质交通流的演变规律，首先，引入相对熵定量描述异质流的有序性，并分析有序性与智能网联车（connected and autonomous vehicle,CAV）市场渗透率、协同自适应巡航控制（cooperative adaptive cruise control,CACC）队列数之间的内在联系，推导得出智能网联车渗透率的增加及队列数的减少可以提升异质流的有序性；其次，提出了保守型集聚（conservative aggregation,CSA）、激进型集聚（radical aggregation,RDA）两种改进的智能网联车集聚换道策略，并通过元胞自动机仿真实验，从通行能力、相对熵和平均队列长度等方面比较了无集聚（no aggregation,NOA）、常规集聚（conventional aggregation,CVA）、CSA、RDA 4种换道策略的优劣；最后，在CSA换道策略中分析了不同最小队列规模限制对于通行能力的影响.研究结果表明：在双车道环境下，采取集聚换道策略能使智能网联车形成CACC队列，使异质流趋于“有序”，在20～95辆/km密度范围内提升通行能力；...     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

不同交通管理策略下异质交通流稳定性分析

为研究智能网联车辆（CAV）对交通流稳定性的影响机理,对CAV车辆与人工车辆（HMV）构成的异质交通流,先建立车道管理策略下的交通流分配模型,提出车队管理策略下的车辆编队规模计算方法;再基于CAV与HMV车辆的跟驰模型,运用李雅普诺夫理论,搭建交通流稳定性分析框架;最后,构建异质交通流稳定性判别式,对比分析在不同管理策略下异质交通流稳定性的演变机理。研究结果表明：在随机混行条件下,当车辆速度大于23.12 m/s或CAV车辆的渗透率高于92%时,异质交通流处于恒稳定的状态;在车道管理策略条件下,当CAV车辆的渗透率低于60%时,异质交通流趋于稳定,随着CAV车辆渗透率的增大,通用车道稳定性开始逐级变差;当车辆采取编队控制算法且CAV车辆渗透率大于19%时,异质交通流处于稳定状态。CAV车辆在道路中随机混行,会对交通流的稳定性造成不良影响,而通过车道管理和编队控制,交通流的稳定性得到了明显改善。该研究可为智能网联汽车的安全管控及相关交通规划提供理论指导与借鉴。     

智能网联交通系统多层次映射关系建模

目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性.     

混合交通环境下网联自动驾驶车辆跟驰模型与优化策略

为进一步提高混合交通环境下车辆的行车效率与交通流的稳定性，在考虑后视效应的基础上，融合多辆前车速度与加速度等状态信息，以指数平滑方式构建了网联自动驾驶车辆(CAV)跟驰模型；在此基础上，研究了前后方车辆数和状态信息完整度对模型稳定性的影响，结合Lyapunov第一方法和线性谐波微扰法进行了线性稳定性分析，并确定了模型最优参数；利用混合交通环境特性，在考虑通信信息丢失的情况下提出了CAV在不同位置和状态下的跟驰策略，并在该策略支撑下进行了不同CAV渗透率的车辆启动、车辆刹车停止、环形道路3个典型场景下的数值仿真。研究结果表明：在刹车停止场景中，全部车辆的停止波速最大提高了26.1%;在车辆启动场景中，启动波速最大提高了15.5%,车辆加速度和速度变化更为平缓；在环形道路场景中，当混合交通流中CAV渗透率由40%提高至100%时，在较大扰动条件下车辆的平均速度波动时间相较于低CAV渗透率场景下降了44.8%,波峰下降了5.7%,波谷上升了19.4%,而CAV渗透率较低时提出的优化策略对混合交通流的改善并不明显。由此可见，在当前构建实际混合交通环境与开展CAV实车试验比较困难的情况下，该跟驰...     

智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求，提出一种基于混合深度学习 (Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型. 模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础，采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量，并将所得分量重构为模型输入；利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制，构建深度学习模型框架；为检验模型预测精度和可靠性，选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证. 结果表明，HDL模型在不同车道均有理想的预测结果，单步和多步预测精度均显著优于对比模型.     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

自适应巡航控制车辆跟驰模型综述

分析了自动驾驶汽车自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,从系统控制原理、车车通信技术与车间时距方面阐述了ACC与CACC车辆的异同点;将目前主流ACC/CACC车辆跟驰模型分为3类:基于智能驾驶的车辆跟驰模型、加州伯克利大学PATH实验室车辆跟驰模型与基于控制论的车辆跟驰模型,总结3类车辆跟驰模型的建模思路与主要优缺点;从道路通行能力、交通安全和交通流稳定性3方面,分析了ACC/CACC车辆对交通流特性的影响,及其研究现状与未来发展趋势。研究结果表明:不同的ACC/CACC车辆跟驰模型对通行能力的影响存在较大差别,ACC/CACC车辆有利于提升交通安全性,但由于缺乏统一的安全性评价指标,难以量化ACC/CACC车辆对交通安全性的影响程度;小规模实车试验验证了ACC车辆具有不稳定的交通流特性,否定了ACC车辆稳定性数值仿真结果,而数值仿真试验和小规模实车试验均表明CACC车辆可较好提升交通流稳定性,因此,完全依赖于计算机仿真试验无法获得令人信服的结论,实车试验是ACC/CACC研究的必要途径;为了完善ACC/CACC在交通领域的研究,应构建不同ACC/CACC车辆比例下的混合交通流基本图模型、智能网联环境下的ACC/CACC车辆跟驰模型建模方法与ACC/CACC混合交通流稳定性解析方法。     

智能车路协同系统关键技术与应用

智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势，是保证安全、提 高效率、优化能耗、降低排放的有效手段，将以集计模型为基础的道路交通流理论提升到以对交 通主体的精确描述为基础的新道路交通流理论。本文将智能车路协同系统作为未来道路交通系 统的基础性公共平台，重点探讨因此产生的国家智能交通系统体系框架用户服务中服务领域划 分的变化；在此基础上分别介绍构建和应用智能车路协同系统需要的相关技术，包括由多模通 信、智能网联、信息安全和系统集成构成的系统构建关键技术，以及由协同感知、协同决策与控 制、仿真测试验证和自动驾驶构成的系统应用关键技术；考虑智能车路协同系统建设与应用的长 期性，给出不同应用阶段的主要建设内容、信息共享程度和可以实现的协同功能等；针对我国智 能车路协同系统应用过程中面临的挑战，指出加深对智能车路协同技术内涵的理解，把握智能车 路协同技术实质，提升智能车路协同系统服务体验并适度加快智能车路协同技术的规模应用，可 有效推进现代智能交通系统的发展。总之，开展智能车路协同系统相关基础理论研究、关键技术 开发和实际系统应用，对未来智能交通系统建设和相关学科发展具有重要作用。     

智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV)协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度, 以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类, 重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明: 相比人类驾驶方式, 在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下, CAV油耗节省效果显著, 最高可达63%, 而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下, 驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离; 现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程, 未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响; 现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景, 以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略; 受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善, 真实交通场景下的测试验证工作尚未开展; 车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。      

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

智能网联环境下复杂异质交通流稳定性解析

针对网联车辆与普通车辆构成的异质交通流，考虑网联车辆车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)不同通信技术，研究复杂异质交通流稳定性.基于李雅普诺夫理论，分析对比不同通信技术下网联车辆与普通车辆构成的异质交通流稳定性；基于V2V、V2V/V2I的网联车辆和普通车辆以不同比例混合时，进行异质交通流稳定性判别及稳定域解析.通过数值仿真，验证理论解析的正确性.研究结果表明，基于V2V/V2I的网联车辆比基于V2V的网联车辆混入对异质交通流稳定性改善效果更显著.基于V2V、V2V/V2I的网联车辆同时汇入普通车辆交通流的情况下，当基于V2V的网联车辆比例较低时，不会明显提高异质交通流稳定性；而基于 V2V/V2I的网联车辆即使在低比例时，也会显著改善交通流稳定性；且基于V2V网联车辆比例较低时，平衡态临界速度值随着基于V2V/V2I网联车辆的比例增加近似呈线性减小.     

考虑多车影响的分子动力学智能网联跟驰模型

为研究含智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)和人工驾驶汽车(Regular Vehicle, RV)混行交通流下CAV跟驰行为的控制问题,考虑前后多车的速度、车头间距、速度差、加速差等参数,采用分子动力学定量表达不同周边车辆对主体车的影响,得到可用于描述CAV在混行交通流中的跟驰过程。稳定性分析结果表明,与全速度差模型相比,本文提出的考虑前后多车信息的CAV跟驰模型有利于提高交通流的稳定性。数值仿真与模型验证结果表明,与PATH实验室的CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)模型相比,本文建立的CAV跟驰模型平均速度最大误差减小了0.19 m·s^-1,平均误差减小26.79%,拟合精度提高了0.91%。同时,在CAV和RV组成的混行交通流中,随着CAV比例的逐渐增加,车队的平均速度和交通流量逐渐增加。迟滞回环曲线表明,与全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,本文提出的CAV模型控制下的交通流稳定性更强。该模型可用于同质流或CAV与...     

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...