自动驾驶混合交通流的交通和环境效益评估

为研究自动驾驶混合交通流的交通和环境效益,利用VISSIM微观仿真模型和MOVES机动车尾气排放模型,搭建一套基于自动驾驶车辆的驾驶行为的综合仿真体系,对不同市场渗透率的自动驾驶车辆运行过程进行仿真模型研究.考虑不同交通流水平(高峰期、平峰期、低峰期),选用总出行时间、平均速度、平均停车次数和平均延误4个交通效益评估指标,PM2.5,NOx、CO污染物排放量和能源消耗量4个环境效益评估指标.研究结果表明:随着自动驾驶车辆市场渗透率的递增,混合交通流的交通和环境效益均呈递增趋势,且高峰期优于平峰期,平峰期优于低峰期;以交通效益为例,在高峰期时,当自动驾驶车辆的占比达到100％,可降低45.59％的总出行时间、98.77％的停车次数和96.46％的平均延误,提升122.73％的平均旅行速度;在平峰期时,可降低84.43％的平均延误和86.42％的停车次数;而在低峰期时,只降低了 1.62％的总出行时间,提升了 1.03％的平均旅行速度.