基于运行轨迹的网联混合车流速度协调控制

为了减少车辆走走停停的不利影响,提出了一种基于运行轨迹的单车道速度协调控制策略。首先,利用路测交通传感器采集的信息对下游车辆簇中的网联自动驾驶车辆(CAV)轨迹进行偏移和修正,以预测尾车人工驾驶车辆(HV)的运行轨迹。然后,对上游车辆簇CAV的速度分布进行规划,使上游CAV车辆簇能以更合理平滑的速度逐渐合并到下游车流。最后,数值仿真结果表明:在所设计的CAV渗透率为0%~25%、瓶颈开始的位置为575~975 m时,渗透率越高、瓶颈开始位置越远以及CAV所选用的速度引导曲线越平滑,对速度振荡的抑制程度就越强,同时证明了速度协调控制策略能有效减小交通流的波动,提高驾驶员舒适性和车辆队列整体通行效率。

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性。为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于智能交通系统具有重要的价值。从微观模型拓展到网联环境,综合微观建模机理和人因角度,提出了耦合传统车-网联车的网联跟驰模型。为减少网联车辆跟驰过程中的速度波动设计了一种网联车跟驰控制策略。首先基于车辆跟驰理论,考虑传统人工车辆驾驶行为的不确定性变化以及外界环境因素的干扰,分析了道路网联混合车流的跟驰行为,建立了微观车辆速度-车头间距模型。其次根据构建的模型设计网联车跟驰的稳态控制策略并验证策略的效果,采用微扰法从微观层面进行Matlab数值仿真试验,对比分析单车道跟驰状态下传统车流和网联混合车流的稳定性。结果表明:当处于平衡状态的车队中某车辆受到干扰后,与传统车辆相比,网联车跟驰速度方差减少了7.6%,车头间距方差减少了42.1%,据此分析网联车稳态控制策略可以有效提高队列行驶的稳定性,减少速度的波动。