混有CACC和ACC车辆的连续型元胞自动机交通流模型

现有的混合交通流元胞自动机模型中自动驾驶车辆与手动驾驶车辆在跟驰模型上大多仅存在反应时间上的差别,并不能体现自动驾驶上层控制系统实时调节加速度保持车速稳定的特点,基于Gipps模型和Path实验室标定的自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)跟驰模型提出了更符合自动驾驶机理的连续型元胞自动机模型。通过计算机数值仿真分别从速度、流量、拥堵比例以及期望车间时距方面对不同渗透率下的混合交通流进行分析。结果表明,智能网联车辆能有效提高道路通行能力,当渗透率为40%~60%时,道路通行能力比纯人工驾驶车辆时提升14%~30%,当道路上全为智能网联车时,其通行能力约为纯人工驾驶车辆的1.9倍;同时在相同智能网联车渗透率下,道路通行能力随智能网联车辆期望车间时距减小而增大。

基于三次样条插值的交通流模型

基于2013年全国大学生数学建模竞赛A题附件视频,读取视频中路上的车辆数据,建立三次样条函数做插值拟合,得到改进的基于三次样条差值的交通流模型.