【摘 要】
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LWR(Light hill,Whitham and Richards,LWR)模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆混
【机 构】
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东南大学交通学院,江苏南京210096;东南大学城市智能交通江苏省重点实验室,江苏南京210096;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,江苏南京210096
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LWR(Light hill,Whitham and Richards,LWR)模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具.应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型(Intelligent Driver Model,IDM)模拟驾驶人在智能网联环境中的“智能”驾驶特性.基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型.最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验.研究结果表明:所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10％以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19％～26％,但绝对误差仍然较小.研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑.
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