车路协同下带诱导车速的单车道改进NS模型

面向车路协同环境,基于一维元胞自动机模型提出了一种带诱导车速单车道改进NS模型。分析了车路协同交通环境中可交互的基本车辆信息。根据前后车辆的位置、速度制约关系和邻近阻塞点位置等信息类别,以及在此信息交互条件下将对车辆运行产生的影响,在单向不发生换道的假设下,设计了不同车辆关系下的诱导车速模型,并基于诱导车速模型对NS模型进行了改进。根据实际道路条件,在不同车辆密度条件下,对所建模型进行了数值模拟。数值仿真结果表明:遵守诱导速度对车辆进行控制,能够在车辆密度小于0.4 pcu/km的路况中获得较好的平均速度和平均流量;但当车辆密度大于0.4 pcu/km时,由于同步相的增多,改进NS模型中平均车速和流量均不能优于当前微观交通流现状。不同遵守率仿真结果说明:在同等车流密度条件下,当遵守车速诱导的车辆比率下降,则诱导车速的有效性也发生下降。理论和数值结果均表明:在未来交通环境中的信息交互条件下,车辆的运动规律将发生改变。根据此改变所提改进NS模型能够较好地揭示车路协同条件下单车道环境中的微观交通现象,为未来智能交通提供理论基础。