理想诱导环境下的网联车与网联自动驾驶车混合交通流建模研究

智能网联车辆通过先进的无线通信技术能够实现车辆间信息传递,然而通信环境中不可避免的存在干扰信号,当干扰信号达到一定的强度时,车辆间的通信会被迫中断,等效于交通流中车辆的通信拓扑发生了切换,通信拓扑切换必然会对交通流造成影响。基于此,本文在由网联车(connected vehicle,CV)和网联自动驾驶车(connected autonomous vehicle,CAV)构成的混合交通流中,研究了理想诱导环境下通信拓扑结构切换和CAV不同空间分布对混合交通流动态性能的影响。首先提出一种结合图论和概率论的通信拓扑表征方法,对混合交通流中的通信拓扑进行表征。然后考虑CV与CAV在决策行为上的特点,结合通信拓扑提出一个通用车辆跟驰模型,并使用约化摄动法推导出通用车辆跟驰模型的稳定性条件。最后设计数值仿真实验,在不同的CAV渗透率下,研究理想诱导环境下通信拓扑结构切换和不同CAV空间分布对混合交通流动态性能的影响。通信拓扑结构切换数值仿真结果表明,稳定的通信连接将有利于混合交通流动态性能的平滑性。不同CAV渗透率下数值仿真结果表明,当理想诱导环境中不存在干扰信号时,CAV渗透率越高,混合交通流动态性能的平滑性越好;当理想诱导环境中存在干扰信号并导致通信拓扑切换时,CAV渗透率为40%且空间分布为集中分布时的抗干扰能力最强。不同CAV空间分布下数值仿真结果表明,当理想诱导环境中不存在干扰信号时,CAV集中分布下混合交通流动态性能的平滑性最好;当理想诱导环境中存在干扰信号并导致通信拓扑切换时,CAV集中分布的抗干扰能力强于CAV均匀分布和随机分布的抗干扰能力。