【摘 要】
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自动驾驶汽车的出现为缓解道路交通拥堵提供了一种新途径,但是未来自动驾驶汽车逐步投入市场的过程中,其对传统道路交通系统产生的影响会存在许多不确定性。为了充分了解自动驾驶汽车（autonomous vehicle,简称AV）投入市场后与手动驾驶汽车（manual vehicle,简称HV）所组成的混合交通流的性质,本研究通过考虑两种不同类型车辆的驾驶行为特点,提出在模拟仿真过程中用来区分二者的三个假设
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自动驾驶汽车的出现为缓解道路交通拥堵提供了一种新途径,但是未来自动驾驶汽车逐步投入市场的过程中,其对传统道路交通系统产生的影响会存在许多不确定性。为了充分了解自动驾驶汽车（autonomous vehicle,简称AV）投入市场后与手动驾驶汽车（manual vehicle,简称HV）所组成的混合交通流的性质,本研究通过考虑两种不同类型车辆的驾驶行为特点,提出在模拟仿真过程中用来区分二者的三个假设:（1）自动驾驶汽车无随机慢化效应,手动驾驶汽车存在随机慢化效应,且人类驾驶员的心态会随道路车流密度的变化而改变,车流密度越大,心理压力越大,随机慢化概率也越大;（2）自动驾驶汽车与手动驾驶汽车制动反应时间不同;（3）自动驾驶汽车能够准确预估其他车辆的速度、加速度等信息,而人类驾驶员由于驾驶风格不同,相应的预估结果也会存在差异,本文通过引入冒险系数β用于区分这种差异。基于假设（1）和假设（2）、（3）,我们分别提出了“Richards随机慢化概率模型”与“预期安全距离模型”,并在此基础上建立了基于元胞自动机的“考虑驾驶行为的单车道自动-手动驾驶混合交通流模型”。接着,我们又利用“临界换道概率模型”与“预期安全距离模型”改进换道规则,建立了基于元胞自动机的“考虑驾驶行为的三车道自动-手动驾驶混合交通流模型”。最后,我们利用MATLAB R2016a进行了不同场景下的交通流模拟仿真。通过研究发现:自动驾驶汽车的市场渗透率越高,系统的道路通行能力越强,且单车道系统最佳车流密度下的峰值流量最多可以提升约1.2倍,三车道系统最佳车流密度下的峰值流量最多可以提升约1.4倍;在设置自动驾驶专用道场景下,当自动驾驶汽车的市场渗透率达到20%左右时,设置专用道的系统交通流整体性质与混合流的性质相近,所以在考虑自动驾驶技术安全性的基础上,此时可以设置自动驾驶专用道;此外,当自动驾驶汽车的市场渗透率达到35%左右时,三车道系统整体的道路通行能力最强,专用道所能发挥的效用也最大。
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