面向混合编队领航CAVs的博弈换道决策模型

以CAVs为领航车的混合编队有助于实现更顺畅和安全的道路交通,但当前研究较少关注于具有多车道分布特征的混合编队形成问题。对此,本文提出了一种面向混合编队领航CAVs的博弈换道决策模型。该模型建立数学优化与博弈论相结合的换道决策机制,建立以最小化CAVs换道次数为目标的领航CAVs目标车道初始化流程,并依据CAVs博弈换道收益,更新领航CAVs目标车道,实现混合编队多车道分布。同时,基于博弈论建立CAVs与HDVs非合作博弈矩阵,综合考虑换道效率和安全性,分别设计时间和安全收益函数,量化CAVs换道风险,并使用交通软件SUMO建立微观仿真。实验结果表明,与基准模型相比,本文提出的博弈换道策略在不同混合交通量下混合编队完成率维持在97%以上,每组领航CAVs换道时间平均缩短约40%,每组领航CAV换道次数保持较低水平。

拥堵条件下驾驶人群体重复换道博弈的仿真研究

为完善拥堵交通流仿真中拥堵产生与消散的自发性,研究不同驾驶人群体的换道策略对拥堵产生与消散的影响,通过参考智能驾驶人模型(IDM)建立智能体,构建了基于多智能体系统的3车道交通环境,对交通流仿真方法进行改进,使其可以更加真实地表现出现实环境中拥堵的产生和消散。通过仿真实验,产生不断演化的交通流,得到一系列的仿真数据。利用仿真数据,采用重复博弈的理论分析驾驶员群体的策略对道路通行能力的影响。仿真及推理结果表明,在不发生事故的前提下,驾驶人群体采取占优的换道策略最多可以提高所有车辆7%的平均车速;理性的驾驶员换道策略的调整的最终结果会使道路通行能力降低。