秦嚴嚴
(1.東南大學(xué) 城市智能交通江蘇省重點實驗室,江蘇 南京 210096;2.威斯康星大學(xué)麥迪遜分校 土木與環(huán)境工程系,麥迪遜 53706,美國)
據(jù)統(tǒng)計,中國28.8%的氮氧化物是由交通系統(tǒng)的運營產(chǎn)生,而其中的91.6%又是由車輛的尾氣排放造成的[1].車輛的尾氣排放與燃油消耗直接關(guān)聯(lián),交通排放與油耗問題成為制約智慧交通建設(shè)的重要問題,是我國中長期發(fā)展規(guī)劃重點解決的三大問題之一.自動駕駛汽車(autonomous vehicles,AVs)可從微觀的車輛層面,改善交通系統(tǒng)的運營狀況,從而為有效降低交通排放與油耗提供新的途徑.就目前而言,大規(guī)模的AVs實地測試條件尚不成熟,因而以交通流模型為基礎(chǔ),應(yīng)用計算機仿真實驗分析AVs對交通系統(tǒng)的潛在影響,已成為智能交通系統(tǒng)與交通流理論領(lǐng)域的研究熱點[2].國外研究相對較早,F(xiàn)agnant等[3]應(yīng)用基于智能體的模型,對共享自動駕駛汽車(shared autonomous vehicles,SAVs)的運營進行了設(shè)計分析,并分析了系統(tǒng)運營設(shè)計所帶來的交通排放效益,但是卻沒有具體分析交通排放以及油耗的降低與AVs不同比例之間的關(guān)系.國內(nèi)在這方面的研究工作開展較晚,筆者[4]仿真分析了不同AVs比例下的交通安全特性,但沒有涉及交通排放與油耗問題,同時該研究雖假設(shè)了AVs與手動駕駛車輛均具有相同不變的駕駛方式,卻沒有體現(xiàn)手動駕駛車輛的駕駛行為差異性以及AVs在控制參數(shù)上的差異性.為了彌補現(xiàn)有研究的不足,本文針對AVs與手動駕駛車輛混合行駛下的交通流,研究其在高速公路上匝道的交通排放與油耗影響,并在計算機數(shù)值仿真實驗中,考慮兩種車型空間位置分布的隨機性、AVs以及手動駕駛車輛分別在反應(yīng)延時與安全跟車時距上的隨機性差異.
在大規(guī)模AVs真車實驗實施之前,基于交通流微觀模型,應(yīng)用計算機數(shù)值仿真實驗,分析AVs與手動駕駛車輛混合行駛的交通特性是目前常用的研究手段.跟馳模型是一種重要的交通流微觀模型,被廣泛應(yīng)用于交通系統(tǒng)的仿真研究中.在諸多跟馳模型中,智能駕駛模型(intelligent driver model,IDM)[5]具有模型結(jié)構(gòu)與模型參數(shù)物理意義明確的優(yōu)點,因此,以IDM為基礎(chǔ),分別構(gòu)建AVs與手動駕駛車輛的跟馳模型.IDM模型公式如下:
(1)
對手動駕駛車輛而言,所有手動駕駛車輛的駕駛行為均存在差異性.具體而言,每個駕駛?cè)嗽隈{駛反應(yīng)延時上存在差異性,即較保守的駕駛?cè)送3州^大的安全車頭時距,較激進的駕駛?cè)送3州^小的安全車頭時距.根據(jù)文獻[6],駕駛?cè)说姆磻?yīng)延時均值在1.2 s左右,同時在某些情況下的反應(yīng)延時可降低至0.9 s左右,因此,對手動駕駛車輛的駕駛反應(yīng)延時的隨機選擇為0.9~1.5 s,以體現(xiàn)手動駕駛車輛在反應(yīng)延時上的隨機差異性.同時,對于安全車頭時距而言,在1.3~1.6 s的范圍內(nèi)隨機確定,以體現(xiàn)保守型駕駛?cè)伺c激進型駕駛?cè)说碾S機差異性.
針對AVs而言,自動控制系統(tǒng)取代了駕駛?cè)说鸟{駛?cè)蝿?wù),但駕駛員依然能夠針對各自駕駛習(xí)慣,選擇AVs的相應(yīng)駕駛控制參數(shù)[7].依據(jù)文獻[7],AVs控制系統(tǒng)反應(yīng)延時約為0.4~0.8 s,因此,將AVs的反應(yīng)延時參數(shù)在0.4~0.8 s的范圍內(nèi)隨機確定,以體現(xiàn)AVs控制參數(shù)設(shè)計的隨機性.鑒于AVs可具備較小的安全車頭時距,且在1.1 s左右[8],故而將AVs的安全車頭時距在1.0~1.2 s內(nèi)隨機進行選擇,以體現(xiàn)AVs在安全車頭時距選擇上隨機差異性.同時在文獻[8-9]基礎(chǔ)之上,確定IDM模型其他參數(shù)取值在AVs以及手動駕駛車輛上的具體體現(xiàn).具體見表1.
表1 AVs與手動駕駛車輛仿真模型參數(shù)
由于應(yīng)用車輛跟馳模型進行計算機數(shù)值仿真,并以微觀仿真數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用交通排放與油耗模型計算不同AVs比例下的混合交通流的排放與油耗影響,因此,建立的交通排放與油耗模型需要具備明確的車輛微觀軌跡數(shù)據(jù)與排放及油耗輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系.Ahn等[10]提出的VT-Micro模型,可滿足由車輛微觀數(shù)據(jù)計算排放與油耗輸出的要求.在VT-Micro模型中,每輛車的排放及油耗輸出與該車輛瞬時的速度及加速度有關(guān).具體計算公式如下:
(2)
表2 CO排放、HC排放、NOx排放以及油耗計算中的ki,j取值
續(xù)表
基于車輛跟馳模型進行數(shù)值仿真實驗,常假設(shè)道路為單車道道路,高速公路上匝道瓶頸區(qū)域為車輛頻繁加減速地段,因此,選擇文獻[4]中的數(shù)值仿真實驗路段,即仿真路段總長度為7 km,上匝道位于仿真路段的中間位置,路段上游的交通需求設(shè)置為1 700 veh/h,具體參數(shù)詳見文獻[4].這里,應(yīng)用MATLAB軟件進行數(shù)值仿真實驗,仿真時間為1 h,仿真步長為0.1 s.在仿真實驗中,考慮AVs和手動駕駛車輛空間相對位置的隨機性,通過程序設(shè)定,使得每次仿真中的兩種車型車輛的空間位置均是隨機的.同時根據(jù)表1中的參數(shù)取值,在每次仿真實驗中,均隨機確定每輛AVs以及手動駕駛車輛的反應(yīng)延時與安全車頭時距,以體現(xiàn)每輛車的駕駛行為差異性.各AVs比例下的仿真實驗均獨立重復(fù)3次,并取平均值作為該AVs比例下的仿真結(jié)果.根據(jù)不同AVs比例下的仿真結(jié)果,應(yīng)用以上的交通排放與油耗模型,計算AVs在不同比例時相對于手動駕駛車輛的排放及油耗降低的百分比.結(jié)果見表3.
表3 AVs相比于手動駕駛車輛的排放及油耗平均降低百分比
由表3可以看出,隨著AVs比例的逐漸增加,CO排放、HC排放、NOx排放以及油耗均逐漸得到下降,表明了AVs有利于排放與油耗的降低.相比于手動駕駛車輛,當(dāng)AVs比例達到100%時,CO排放、HC排放、NOx排放以及油耗可分別達到73.17%、73.33%、78.03%、80.57%.但是在AVs比例處于10%以下時,排放與油耗的降低均小于8.22%.為了直觀地看出排放及油耗降低與AVs比例增加之前的定性關(guān)系,依據(jù)表3中的仿真結(jié)果,計算得到排放及油耗的降低趨勢.如圖1所示.
圖1 排放及油耗降低趨勢
從圖1可以看出,CO排放、HC排放、NOx排放以及油耗隨著AVs比例的增加呈現(xiàn)出基本一致的降低趨勢.在AVs比例小于10%時,排放及油耗的平均降低百分比較低;在AVs比例處于10%~20%時,排放及油耗的降低速度加快,屬于快速下降階段;當(dāng)AVs比例增加至20%~50%時,排放及油耗的降低幅度減緩,基本處于緩慢下降階段;在AVs比例達到約50%~70%時,排放及油耗的降低處于快速下降階段;當(dāng)AVs比例增加至約70%以上時,排放及油耗的降低重新處于緩慢下降階段.因此,排放與油耗的降低隨著AVs比例的增加呈現(xiàn)出降低幅度較低階段、快速下降階段以及緩慢下降階段等3個階段,且快速下降階段與緩慢下降階段交替出現(xiàn).
針對AVs與手動駕駛車輛混合行駛下的交通流,以跟馳模型、計算機仿真為技術(shù)手段,研究了高速公路上匝道瓶頸區(qū)域在不同AVs比例下的交通排放及油耗影響.隨著AVs比例的逐漸增加,CO排放、HC排放、NOx排放以及油耗呈現(xiàn)出基本一致的下降趨勢,形成降低幅度較低、快速下降以及緩慢下降等3個階段,且快速下降階段與緩慢下降階段交替出現(xiàn).雖然AVs比例的增加有利于交通排放及油耗的降低,但當(dāng)AVs比例小于10%時,下降幅度低于8.22%,因此如何有效降低AVs在較低比例下的交通排放及油耗顯得更為重要.此外,針對高速公路下匝道瓶頸的仿真分析有利于補充已有結(jié)論,也是下一步的研究方向.