【摘 要】
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为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆(CAVs)的混合运行对交通流产生的影响,以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法.选择全速度差模型(FVDM)作为人工驾驶车辆跟驰模型,将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制(CACC)模型作为CAVs跟驰模型.建立了异质交通流基本图模型,研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响;对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性.从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手,利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法,并运
【机 构】
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重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074;重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074;重庆市轨道交通(集团)有限公司技术部 重庆 401120
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为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆(CAVs)的混合运行对交通流产生的影响,以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法.选择全速度差模型(FVDM)作为人工驾驶车辆跟驰模型,将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制(CACC)模型作为CAVs跟驰模型.建立了异质交通流基本图模型,研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响;对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性.从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手,利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法,并运用Matlab验证了不同CACC比例下的稳定性分析.结果表明:与人工驾驶交通流相比,CACC同质交通流的道路通行能力大约提升了95％;实验中选用不同人工驾驶模型对通行能力实验结果造成的差异不大.平衡态速度为15 m/s时,低比例CAVs(如低于20％)并不能改善交通流;当CAVs比例达到20％及以上时,异质流稳定性随着CAVs的比例增加逐渐呈现出稳定趋势;当CAVs比例达到70％以上时,异质流基本稳定.
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