CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

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。     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性,对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型,分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性,给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件,并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下,CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明,通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后,CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性,另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外,由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性,对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

基于最优间距的车辆跟驰模型及其特性

为真实地反应车辆跟驰机理,假设在跟驰状态下,驾驶员倾向于保持最优跟驰间距,在分析最优间距函数的基础上,建立了车辆跟驰模型(optimal distance model, ODM).利用NGSIM数据,对ODM模型和经典Gipps车辆跟驰模型进行参数标定和评价.用仿真方法分析了ODM模型再现宏观交通流现象的能力和加速度特性.研究结果表明:与Gipps模型相比, ODM模型的加速度、速度和距离的仿真精度分别提高了0.36 m/s2、0.99 m/s和0.73 m,并能够再现实际交通流中稳定车流和冲击波等交通现象;在稳定交通流中, ODM模型总是趋向于使车辆间距等于最优跟驰间距,或在其附近小幅度波动.      

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.     

考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数

为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型.首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响.结果 表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30％时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间.相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑.     

协作式巡航控制下混合车队队列稳定性

考虑协作式巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车辆与自适应巡航控制 (Adaptive Cruise Control，ACC)车辆之间的退化机制，构建由CACC车辆、ACC车辆以及人工驾驶 车辆组成的混合车队。应用传递函数理论，推导混合车队在不同规模情况下的队列稳定性判别 准则，计算混合车队在多种情形下的队列稳定性情况，并设计数值仿真实验验证理论分析结果。 稳定性分析结果表明，所推导的混合车队队列稳定性准则能够从理论层面计算混合车队关于车 队规模与车流速度的队列稳定域，当混合车队中CACC车辆比例达到25.00%~41.17%及以上时， 混合车队可在全速度范围内实现队列稳定。数值仿真结果表明，混合车队头车产生的速度扰动 传递至上游CACC车辆时，CACC车辆可有效抑制速度扰动的波动幅度，使混合车队趋于稳定，验 证了理论分析的正确性。研究结果揭示了混合车队保持稳定时的CACC车辆与人工驾驶车辆的 比例结构。     

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。     

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与人工驾驶车辆等混行环境下的CAV跟驰控制,在目前开展混行实车实验困难的情况下,为混行交通流场景下的车辆控制及交通设施规划设计提供理论依据和模型支持。     

施工区混行车流跟驰及换道模型研究

为研究施工区网联车与普通车混行状态下的车流跟驰及换道行为,分析网联车的区域内通讯及更小安全车距等特性,改进普通车元胞自动机模型的减速规则和随机慢化规则,构建网联车跟驰模型。建立普通车和网联车在施工区不同区段的换道意向规则,基于车距采集和空位排序算法建立网联车在通讯区域的预期换道和施工区域的强制换道模型,结合普通车换道模型模拟施工区混行车辆的换道规则及车流分布规律。采用算例验证模型,运用MATLAB仿真,多次实验消除随机因素影响,结果验证了网联车对扩大通行能力,提高平均车速及降低走行时间的有效性;不同比例下的换道点分布显示,网联车比例越高,预期换道区的换道点越靠近强制换道区,且强制换道点越靠前;而普通车换道点分布受混行车流比例的影响较小。