自动驾驶与常规交通混合条件下通行能力研究

随着自动驾驶技术不断升级,现有交通设施的容量也相应随着技术的革新发生变化,传统车辆不会立即退出历史舞台,在未来一段时间内自动驾驶车辆将和传统车辆共用现有的基础设施,因此开展混合交通条件下通行能力的研究有助于重新审视既有交通设施的容量,并对这种场景下管理及技术发展方向提供一定的指导作用。结合自动驾驶车辆的运行特征,研究不同自动驾驶混入率条件下各参数对宏观道路潜在通行的影响,利用概率论及蒙特卡洛方法进行理论计算,模拟自动驾驶车辆出现在车队的位置和时空需求,并对不同的组队策略进行详细分析,粗略估计在混合交通状况下交通能力提升的趋势和影响程度,为混合通行能力的测算提供了一种方法,并提出管理和自动驾驶技术的发展方向,为进一步适应自动驾驶技术的变革提供了有益参考。

城市交通混合流的成因及其管制策略建议

城市交通混合流是发展中国家交通的普遍特点,其形成过程有较深的历史背景、人文背景和经济背景。文章分析了混合交通流的形成原因,认为解决混合交通流的首要任务是解决人车混流现象和机非混杂现象,并提出了解决混合交通流的几点建议。

考虑前后多车的混合交通流稳定性与安全性分析

为揭示前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响,本文构建考虑前后多车信息的网联自动驾驶车辆(CAV)与网联人工驾驶车辆(CHV)跟驰模型,研究由人工驾驶车辆(HDV)、自动驾驶车辆(AV)、CAV和CHV构成的复杂混合交通流的稳定性与安全性。首先,建立考虑前后多车信息的复杂混合交通流模型,分析所有跟驰模式及4种类型车辆的比例关系;其次,理论解析不同网联车辆渗透率下复杂混合交通流的稳定性判别条件;最后,设计数值实验,分析网联车辆渗透率与前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响。仿真结果表明:CAV与CHV渗透率越高,越有利于复杂混合交通流的稳定性,且CHV对复杂混合交通流稳定性改善效果比CAV更显著;相比于仅考虑紧邻前后车信息的情形,考虑前后多车信息对复杂混合交通流的稳定性与安全性具有较大的改善作用;考虑前后两辆车信息时,复杂混合交通流的稳定性与安全性改善效果最佳。

考虑CAV自主停车行为的混合交通均衡配流模型

为了评估网联自动驾驶汽车(CAV)的自主停车行为对交通系统效率的影响,建立了CAV通勤流、人工驾驶汽车(HDV)通勤流、CAV自主停车流3类交通流混行下的交通均衡配流模型.通过引入CAV停车需求内生变量,考虑CAV对路段通行能力的提升效应,从而定量描述CAV停车需求分布以及3类交通流在路段上混行的拥挤效应.分别采用用户均衡、随机用户均衡原则描述CAV、HDV出行者的路径选择行为,采用Logit离散选择模型描述自主停车CAV的停车场选择行为,由此建立多用户混合交通均衡条件以及等价的变分不等式(VI)模型.由于模型中CAV自主停车需求为未知的内生变量,提出一种改进的相继加权平均法求解该模型.最后,通过算例验证了混合交通均衡配流模型及求解算法的有效性.

高速公路混合交通环境下的智能网联汽车换道策略研究

为推动智能网联汽车应用落地,提出高速公路混合交通环境下智能网联汽车换道策略。首先,改进NaSch元胞自动机模型,并采用马尔科夫链算法计算道路通行能力;其次,针对目标车道为专用车道和普通车道分别建立基于车速引导的决策模型和基于博弈论的双矩阵决策模型;最后,采用多目标轨迹优化算法优化换道轨迹。结果表明:目标车道为专用车道和普通车道时,所提出的策略可分别提高换道效率6%、3.38%。

考虑CAV与公交车比的混合交通流特性

为探究网联环境下汽车和公交车组成的混合交通流特性,考虑驾驶员行为改进Gipps安全距离规则,结合美国path实验室提出的自适应巡航(Adaptive Cruise Control,ACC)、协同自适应巡航(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)跟驰模型加速度定义,构建异质流元胞自动机模型。通过数值仿真实验,分析网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicles,CAV)与公交车辆混入比例对交通流通行能力、行驶速度、道路拥堵的影响。结果表明:随着CAV比例的提高,道路通行能力增大,临界密度增大;当道路上车辆组成仅为CAV车辆时,通行能力提升2.45倍、临界密度提高2.84倍;当CAV比例为0.5,随着公交车比例的增加,道路随机多发的轻微拥堵明显减少,通行能力、平均行驶速度略微减小。网联车能有效提高道路通行能力和行驶速度、减少拥堵,且随着公交车比例的提高,网联公交车更易形成队列,使道路拥堵得到明显改善。

考虑编队意愿的CAV队列对混合交通流条件下交叉口通行能力的影响研究

为研究考虑编队意愿的网联自动驾驶车辆(CAV)队列对混合交通流条件下交叉口通行能力的影响,针对CAV、自动驾驶车辆(AV)、人工驾驶车辆(HDV)构成的混合交通流,考虑CAV的编队意愿,基于10种车辆跟随状态类型和4种车间时距类型,基于马尔可夫链理论,推导出车辆跟随状态类型的状态转移矩阵和状态概率分布,构建交叉口通行能力模型,分析队列时距、编队意愿、渗透率(P_(C))、最大队列规模对交叉口通行能力的影响并进行数值案例验证。研究结果表明:通行能力随CAV队列时距的减小而增加;在给定P_(C)时,通行能力随编队意愿的增强而增加;P_(C)小于0.2时,编队意愿对交叉口通行能力的提高很小,P_(C)大于0.4时,编队意愿对提高交叉口通行能力的影响变得显著;更高的P_(C)是否会带来更大的通行能力,取决于编队意愿和异质的车间时距;对于控制队列规模不超过一个最大值k_(m′),在给定P_(C)时,通行能力随最大队列规模的增大而增加,但增幅逐渐减小;P_(C)小于0.2时,提高最大队列规模对通行能力的提高较小,P_(C)大于0.6时,最大队列规模对提高通行能力的影响变得显著。

领域知识与数据驱动的混合交通流车辆轨迹预测

自动驾驶车辆需具备预测周围车辆轨迹的能力。诸多发展中国家普遍存在弱规则、强交互的混合交通流道路,高密度混合交通流的车辆轨迹预测是极具挑战性的任务。为了兼顾混合交通流道路环境下轨迹预测的高精度和可解释性,设计一个融合领域知识和经验的深度学习模型(DKConv-LSTM)实现车辆的长、短时轨迹预测。该模型采用卷积结构(Conv)提取交互特征,并将融合车辆历史信息的特征向量送入长短时记忆网络(LSTM)模型实现轨迹预测。知识经验通过嵌入损失函数的方式引导深度学习模型的训练。与基础的LSTM相比,仅添加卷积层结构的Conv-LSTM模型可提升终点轨迹误差(FDE)约30.46%,提升平均轨迹误差(ADE)约34.78%;而DK-Conv-LSTM模型可分别提升FDE 46.81%和ADE 49.08%;同时DK-Conv-LSTM模型可还原多前车跟驰、超车行为的驾驶轨迹。

面向队列实际行为特性的混合交通流建模及分析

为探讨自主汽车队列实际行为特性对交通流的影响,针对混入前车跟驰(PF)汽车队列的混合交通流,考虑队列实际行为特性并按照其实际控制策略进行建模,基于元胞自动机方法建立了混合交通流模型。仿真分析表明:队列车头时距、队列渗透率、队列规模、控制增益等队列特征对混合交通流呈现出耦合及非线性的影响特性,不同队列特征下的混合交通流时空特征差异显著;减小队列车头时距或增加队列渗透率对提升道路的通行能力总体是有利的;队列规模及控制增益对交通流量的一致性影响规律不明显,都需要结合其他队列特征进行具体分析。

混合交通条件下公交车与网联车的联合专用道控制方法

文中提出了考虑公交优先的公交车与CAV的联合专用道控制策略.根据CAV的平均车速、公交车的期望车速以及公交站点个数设置公交清空距离模型,根据CAV是否妨碍公交优先设置CAV进入和离开联合专用道的换道控制模型,其中公交车以出行时间最小为优化目标.结果表明:与完全式公交专用道控制方法相比,车均出行时间和人均出行时间分别减少了7.71%和8.19%,且联合专用道的利用率提升了27.16%以上;与不考虑公交优先的控制方法相比,车均出行时间和人均出行时间分别增长了3.25%和2.95%,但公交车的车均出行时间减少了10.35%.且该控制方法在网联车渗透率处于0.3~0.4的区间内得到的控制效果最为显著.

考虑驾驶行为的小汽车-卡车混合交通流特性

为探讨考虑驾驶行为因素的小汽车与卡车混合系统的交通流特性,运用元胞自动机建立相应的跟车模型,通过MATLAB软件仿真分析不同条件下混合流的基本特性及拥堵情况。结果表明:若卡车混入率增大,车辆平均车速和相应交通流量都会降低;冒险系数β越大,即当驾驶员行为更激进时,道路交通流的平均车速和流量就越大,车辆的通行程度得到提升,此外,冒险型与保守型的驾驶员比例越高,平均速度也越大。关于交通拥堵状况,不同密度下是否加入卡车对拥堵的影响也不同,低密度下卡车的添加会减轻拥堵,而高密度下则会加重拥堵,并且在高密度条件时的纯小汽车和卡车加入两种情况下,冒险系数越大,越会加重道路拥堵。

智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型

为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长度估计模型和渗透率估计模型,通过迭代实现排队长度和渗透率的实时估计.利用随机种子模拟不同渗透率条件下智能网联车在队列中的分布特征,分析不同交通条件下模型的估计精度.与已有模型的对比表明,在智能网联车低渗透率(10%)条件下,在非高峰时段,本研究模型、已有模型的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为29.35%、59.68%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为26.50%、34.66%.在智能网联车高渗透率条件下(90%),在非高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为6.90%、17.85%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为1.45%、1.05%,误差接近.本研究所提出的排队估计模型在低渗透率和高渗透率条件下均具有更好的估计精度.

新型混合交通流场景下交叉口信号控制和轨迹控制协同优化方法

针对人类驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)和智能网联车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)组成的新型混合交通流场景,现有的交叉口协同控制方法中,集中控制和单车控制分别对中央控制器的算力和车载计算单元的算力要求较高。本文研究了1种将元胞传输模型(cell transmission model,CTM)与双层规划模型相结合的协同优化方法,利用可调整的元胞长度平衡求解信号控制与CAV轨迹优化2个问题所需的算力,从而灵活地根据中央控制器和车载计算单元的算力分配计算资源;通过上层模型预测交通流状态并优化信号控制参数,引入动态调整元胞长度规则,降低中央控制器的计算负担;基于上层的交通状态预测结果,利用下层模型对CAV轨迹进行全局规划,进一步提升交叉口通行效率。同时,为了提升解的最优性和求解的实时性,采用结合随机梯度下降法和遗传算法的迭代优化算法,避免陷入局部最优的同时提升求解效率。最后以无锡市先锋中路与春风南路交叉口数据为例,验证了不同CAV渗透率下优化的效果,结果表明:①相较于基准方案,本文提出的协同优化方案最高可以降低交叉口8.09%的车均行程时间,降低了交叉口拥堵向上游的传播;②当CAV渗透率为30%、60%和90%时,优化比例为2.51%、5.08%和7.88%;③在进口道流量大于3000 pcu/h时,仍能在100s内获得最优信号控制方案,可支持实时优化。该方法可以有效改善城市交通拥堵,提高新型混合交通流场景下交叉口的通行效率。

考虑智能网联汽车通信延时的混合交通流稳定性分析

针对交通系统中微小扰动所诱发的车流不稳定现象以及车辆频繁启停问题,充分考虑智能网联汽车(connected andautonomousvehicle,CAV)的通信延时,对适用于混合交通流环境的扰动抑制方法展开了深入探寻。通过对CAV信息传递延时、不同渗透率、CAV编队强度等多重因素进行综合分析,探索了通信对混合交通流稳定性的影响机制。考虑最大编队车辆数并基于马尔可夫链构建混合流稳定性分析模型,得到了不同车头时距类型的生成概率,在此基础上构建了混合交通流的稳定性判别公式以分析不同条件下的车流速度稳定区域。为提高CAV通信效率借助了路侧单元传递信息。根据车路通信流向不同,将通信过程分为车端-路端的上行通信和路端-车端的下行通信,构建了低交通密度下的信息传递延时估计模型,得到不同CAV渗透率及编队强度下的延时估计值,以分析其对交通流稳定性影响。为验证分析结果开展了扰动演化的仿真实验,结果表明:①CAV渗透率与编队强度有利于混合交通流稳定性,而通信延时对交通流稳定性有负影响;②通信延时随着CAV渗透率与编队强度、路侧单元与CAV通信半径的增大而减小;③当最大编队车辆数为6且混合流以25 m/s的稳态速度行驶时,只有CAV渗透率达到60%或编队强度大于0.5,延时才小于0.3 s且扰动得到有效抑制。

考虑混合交通与视距保障的农村公路路线设计研究

农村公路工程设计路线时可能存在穿越农田、地形限制、线形不均衡、车辆混合交通等问题,因此需结合现场实际情况落实公路线形规范要求,确保道路质量并保障行车安全。为探究农村公路路线设计中各项因素的影响效果,从路线选线、公路线形均衡性、公路线形连续性、道路混合交通、驾驶员视距保障等因素进行综合分析,提出针对性的农村公路设计原则,为相关设计人员提供参考。

港湾式公交停靠站附近混合交通流交通冲突特性分析

为了解港湾式公交停靠站附近混合交通流的交通冲突特性,通过视频录像采集典型公交停靠站数据,利用交通仿真技术输出车辆轨迹,使用交通冲突分析方法获取交通冲突指标,应用极值理论确定严重冲突(碰撞时间T TTC)的阈值为0.65 s,将公交停靠站区域划分为加速段下游、加速段、停车段、减速段、减速段上游进行分析。结果显示,加速段交通冲突数量占38.07%、停车段占35.53%、减速段占11.68%、减速段上游占9.64%、加速段下游占5.08%;各段冲突类型均以追尾冲突为主,严重冲突主要发生在加速段,占该段所有冲突的45.33%;电动自行车参与的交通冲突发生在减速段的最多,占该段所有冲突的73.91%。

信号交叉口混合交通流干扰影响及其计算方法研究

运用概率统计、混沌时间序列中小样本数据方法,分析了干扰对混合交通流速度的影响,结果表明干扰不影响混合交通速度的随机性,但是会降低混合交通的速度,而自行车群的干扰对机动车运行速度的影响大于单辆自行车,并且机动车车头时距在自行车周期性干扰下,其运行特性将由随机性变为混沌特性;接着从微观角度提出了干扰的计算方法.这些研究结论将为科学地进行交通管理奠定基础.

混合交通条件下单点公交优先信号配时研究

根据我国混合交通特点,对定时式公交优先信号、定周期感应式公交优先信号配时方法进行了研究,以交叉口人均延误最小为目标,基于单一相位定周期公交优先感应信号配时方法,建立了多相位定周期公交优先感应信号配时算法和建立了定时式单点公交优先交叉口信号配时模型.以某城市信号控制交叉口调查数据为输入样本,采用Newton迭代算法优化求解公交优先信号配时,运用仿真软件Vissim,仿真不同配时方案下的交叉口延误情况,分析结果表明该配时方案能有效减少人车延误,提高信号控制交叉口的通行能力.

中国城市混合交通流特性研究

介绍了中国城市混合交通现状,简述了国内外的研究进展;进而分析了自行车和行人在交叉口的到达特性和释放特性;对混合交通中机非冲突机理进行了研究,并给出了此问题的解决方法;对交叉口混合交通综合流率进行了计算,提出了不同运行状况下的自行车折算系数.

城市道路交叉口混合交通流机动车与非机动车冲突概率

为了量化城市道路交叉口机动车与非机动车交通冲突,建立了二者之间的冲突概率模型.分析了机动车与非机动车发生交通冲突的条件:非机动车占用冲突区的时段内有机动车到达冲突区;到达冲突区的机动车提供的车头时距不大于非机动车穿越机动车的临界间隙.选取机动车车头时距到达分布、非机动车穿越机动车临界间隙及非机动车占用冲突区域时长作为影响机非冲突概率的3个关键参数,基于大量调查数据建立各参数的数学模型以及机非冲突概率模型,通过具体实例求得机非冲突概率具体数值.结果表明,随着非机动车流量的增加,机非冲突概率呈上升的趋势.计算符合交通流运行的实际状态.