【摘 要】
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快速路移动瓶颈是一种常见的交通瓶颈。相关研究表明:移动瓶颈的存在会对道路的运行效率产生负面影响,而移动瓶颈的随机性和移动性增大了控制的难度。随着智能汽车技术的发展,出现了网联自动车（Connected Automatic Vehicles,CAVs）与网联人驾车（Connected Human Vehicles,CHVs）构成的异质交通流。网联自动车的加入增加了交通系统的复杂度,但同时也为解决交通
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快速路移动瓶颈是一种常见的交通瓶颈。相关研究表明:移动瓶颈的存在会对道路的运行效率产生负面影响,而移动瓶颈的随机性和移动性增大了控制的难度。随着智能汽车技术的发展,出现了网联自动车（Connected Automatic Vehicles,CAVs）与网联人驾车（Connected Human Vehicles,CHVs）构成的异质交通流。网联自动车的加入增加了交通系统的复杂度,但同时也为解决交通问题提供了新的途径。因此,以混合车流中的网联自动车作为抑制移动瓶颈负面影响的切入点,是一个值得探索的问题。论文针对上述新型混合交通流,从混合车群的角度出发,通过考虑车群中车辆的运动状态与空间分布特征,建立了混合车群的宏观演化模型。并基于此,设计了面向移动瓶颈的单一车群的优化调控策略。最后通过考虑移动瓶颈上游的交通状态变化,建立了移动瓶颈上游的多群体控制方案。具体包括:（1）基于微观车辆状态的混合车群宏观演化规律建模。首先基于移动瓶颈的移动性特点,对本文中的混合车群进行阐述。为了更好地表征混合车群中车辆之间的空间分布关系,参照图像数字化过程对单车数据进行分层建模,并使用卷积神经网络对混合车群的车辆空间分布特征进行提取,完成模型的构建。然后基于仿真数据对模型进行训练,并验证了该模型在不同车群密度下的有效性。（2）面向移动瓶颈的单一车群优化调控策略设计。首先基于移动瓶颈区域的交通状态,结合第三章构建的混合车群宏观演化模型,对移动瓶颈上游单一车群的优化问题进行了分析。同时,考虑到混合车群中网联自动车数量的增多带来的优化算法的计算复杂度过高的缺点,提出基于车道的混合车群优化策略。实验表明,基于车道的混合车群优化策略在保证优化结果有效性的基础上,有效地减少了优化算法的计算复杂度。（3）面向快速路移动瓶颈的多群体控制方案设计。考虑到单个混合车群控制效果的局限性,提出了多群体控制方案。同时,基于瓶颈区交通状态反馈,对混合车群的优化目标进行动态更新,并基于第四章的混合车群优化策略对混合车群控制算法进行了设计。仿真实验表明,该方案能够有效地降低路网车辆的平均延误,提高移动瓶颈处的车流通过速率。综上,论文提出的多群体控制方案能够跟随瓶颈移动,不受交通检测设备的空间布设限制,有效地降低了移动瓶颈对路网运行效率产生的负面影响。
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