洪家樂(lè)，曲大義，賈彥峰，趙梓旭，郭海兵

(青島理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，山東 青島 266520)

0 引言

城市主干路作為貫穿城市交通網(wǎng)絡(luò)的重要道路，是城市交通安全、快速、穩(wěn)定的重要保證，其運(yùn)行態(tài)勢(shì)直接影響整個(gè)城市路網(wǎng)的通行效率和運(yùn)載能力。近年來(lái)，隨著道路基礎(chǔ)設(shè)施的愈加完善以及基于車路協(xié)同的智能交通體系不斷發(fā)展，道路交通問(wèn)題也在逐步改善，但是這些舉措并沒(méi)有改善交通流的原有屬性，難以從本質(zhì)上去解決道路車流引發(fā)的一些問(wèn)題。智能網(wǎng)聯(lián)、車路協(xié)同、自動(dòng)駕駛等技術(shù)環(huán)境重塑微觀車車交互行為與宏觀車流運(yùn)行特性，車輛跟馳特性和車流運(yùn)行特性均呈現(xiàn)出新的結(jié)構(gòu)性變化；研究網(wǎng)聯(lián)混合車流的跟馳特性，并提出對(duì)應(yīng)的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)策略，對(duì)提高車輛行駛的安全性和道路通行能力等方面具有重要的理論價(jià)值。

Ngoduy等[1]分析研究了交通流的不穩(wěn)定性，采用線性分析方法確定了非均勻交通流的穩(wěn)定閾值，從理論上可以捕捉隨機(jī)加速度對(duì)交通不穩(wěn)定的影響。由于人類駕駛行為的不確定性，車輛的控制和穩(wěn)定性變得更加復(fù)雜。因此，如何準(zhǔn)確地模擬HVs與AVs之間的相互作用，特別是考慮駕駛員的隨機(jī)行為，對(duì)于混合交通流有效可靠的估計(jì)、控制和優(yōu)化至關(guān)重要。Zhu等[2]通過(guò)Bando模型來(lái)研究普通車輛和自動(dòng)車輛混合交通流的穩(wěn)定性，驗(yàn)證了自動(dòng)駕駛汽車在防止沖擊波傳播方面是有效的。Work等[3]通過(guò)混合普通車和自動(dòng)駕駛車輛調(diào)查交通流，在已有模型的基礎(chǔ)上，建立了描述混合交通流的2階連續(xù)交通流模型，數(shù)值結(jié)果驗(yàn)證了完全非線性粒子濾波方法估計(jì)交通狀態(tài)的有效性。Jin等[4]從網(wǎng)絡(luò)物理的角度出發(fā)，考慮駕駛員反應(yīng)延遲和CAVs獲得的多前車信息建立了一個(gè)混合流量的確定性模型，研究了不同的CAVs滲透率、駕駛員反應(yīng)延誤和CAVs能夠獲取信息的車輛數(shù)量下的系統(tǒng)穩(wěn)定性，對(duì)混合交通流進(jìn)行適當(dāng)?shù)目刂疲梢燥@著提高混合交通流的穩(wěn)定性，這在理論上和經(jīng)驗(yàn)上都得到了研究。Chen等[5]討論了包括加速率、期望速度和跟車行為在內(nèi)的異質(zhì)車輛行為對(duì)混合交通的交通動(dòng)態(tài)和吞吐量的影響。Ghiasi等[6]制定了AVs控制策略，以協(xié)調(diào)速度和穩(wěn)定混合交通流。Stern等[7]的一項(xiàng)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)研究表明，單個(gè)自主車輛可以通過(guò)一組具有校準(zhǔn)參數(shù)的簡(jiǎn)單控制策略來(lái)抑制停行波。Cui等[8]研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于包含許多人工駕駛車輛和單個(gè)AV的環(huán)形裝置，當(dāng)AV具有一種控制策略以促進(jìn)其以平衡速度行駛時(shí)，可實(shí)現(xiàn)流量穩(wěn)定。在數(shù)學(xué)上，控制器的有效性是通過(guò)線性化鄰域內(nèi)有效的線性穩(wěn)定性分析(即在光滑均勻的平衡流附近)來(lái)確定的。因此，對(duì)控制器的分析應(yīng)被解釋為穩(wěn)定了平衡點(diǎn)周圍的流動(dòng)，從而防止了停波和行波的產(chǎn)生。

以上研究表明網(wǎng)聯(lián)車輛對(duì)于穩(wěn)定車流態(tài)勢(shì)具有良好的效果，然而網(wǎng)聯(lián)車的普及不是一蹴而就的，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)網(wǎng)聯(lián)車與傳統(tǒng)車構(gòu)成的混合車流研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，從交通工程角度研究道路網(wǎng)聯(lián)混合車流的穩(wěn)定性是當(dāng)前階段最重要的工作。故本研究運(yùn)用速度-間距函數(shù)描述網(wǎng)聯(lián)混合車流動(dòng)態(tài)特性的分子跟馳模型；基于車路協(xié)同理論設(shè)計(jì)網(wǎng)聯(lián)混合車流穩(wěn)態(tài)控制策略，平衡傳統(tǒng)車流的不穩(wěn)定性；應(yīng)用實(shí)測(cè)交通流數(shù)據(jù)驗(yàn)證傳統(tǒng)車流跟馳行為的波動(dòng)特征；仿真分析網(wǎng)聯(lián)混合車流緩和車流波動(dòng)的穩(wěn)定效果。

1 網(wǎng)聯(lián)混合車流的分子跟馳特性解析

將車流的運(yùn)動(dòng)微化到分子運(yùn)動(dòng)，分子在受力下不易壓縮又不易膨脹的現(xiàn)象與跟馳車輛間的速度和間距變化引起車流波動(dòng)的情況十分相似，因此類比車輛間靠近或遠(yuǎn)離的跟馳現(xiàn)象，從動(dòng)力學(xué)角度就是在引力與斥力合力作用下的運(yùn)動(dòng)[9]。道路上行駛車輛之間的跟馳關(guān)系與分子之間的力學(xué)關(guān)系有相似的特征，本研究將車流看作流動(dòng)的液體，每一輛車看作是液體分子。車流跟馳在單車道的表現(xiàn)是車流某部位車輛突然加速或減速，跟馳車輛采取相應(yīng)駕駛行為[10]。處于這種狀態(tài)的車流一般呈現(xiàn)3種特性: 制約性、滯后性、傳遞性，即車流之間相互聯(lián)系、相互影響所表現(xiàn)出來(lái)的行為[11]。而單車道環(huán)境下的車流跟馳運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)出的類似于液體分子流動(dòng)的特性，稱為車流的分子跟馳特性。

對(duì)于網(wǎng)聯(lián)混合車流而言，車隊(duì)運(yùn)行態(tài)勢(shì)基本保持穩(wěn)定，車間距總是在某個(gè)固定距離周圍擺動(dòng)，就像分子一樣，2個(gè)分子之間由于存在一定的斥力和引力作用，既不能無(wú)限地靠近，又不能無(wú)限地離遠(yuǎn)。車隊(duì)中任意1輛車的行為均受到其前導(dǎo)車行為的影響，跟馳駕駛?cè)藭?huì)考慮前導(dǎo)車的運(yùn)行狀態(tài)采取相應(yīng)的措施，再傳遞到網(wǎng)聯(lián)車時(shí)前車的影響會(huì)趨于消散，網(wǎng)聯(lián)車的動(dòng)態(tài)調(diào)整又是網(wǎng)聯(lián)混合車流穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)。

2 網(wǎng)聯(lián)車流的分子跟馳建模及穩(wěn)態(tài)策略設(shè)計(jì)

2.1 網(wǎng)聯(lián)車流分子跟馳模型

假設(shè)有n-1輛傳統(tǒng)車和1輛網(wǎng)聯(lián)車在同一車道上沿著單行道行駛，且所有傳統(tǒng)車的制動(dòng)性能都是一樣的。以圖1前導(dǎo)車1為例，跟馳車1在前導(dǎo)車1后以一定速度跟馳行駛，其前后均有一定的距離，保證車流在運(yùn)行過(guò)程中的需求安全。跟馳車1對(duì)前導(dǎo)車1的距離最遠(yuǎn)端稱為需求前沿，跟馳車1對(duì)跟馳車2的最遠(yuǎn)端稱為安全后沿。車流的跟馳行為實(shí)質(zhì)上就是車隊(duì)中的車輛為了滿足需求前沿和要求后沿條件而產(chǎn)生的變化，考慮了人工車駕駛行為的隨機(jī)性，建立了基于跟馳車輛速度與車輛間距關(guān)系的網(wǎng)聯(lián)混合車流跟馳模型。

圖1 單車道車輛跟馳示意圖

如圖2所示，假設(shè)xn(t)和vn(t)表示在t∈(0,T)時(shí)刻若n輛車的位置和速度，在相t時(shí)刻車輛n與車輛n-1的車頭間距sn(t)表示為:

圖2 車流運(yùn)行時(shí)空?qǐng)D

sn=xn-1(t)-xn(t)。

(1)

車輛n的位置表示為:

(2)

式中，xn(0)為車輛n在0時(shí)刻的初始位置；vn(τ)為車輛n在τ時(shí)刻的瞬時(shí)速度，τ∈(0,t)。

聯(lián)立(1)和(2)得:

(3)

由于人工車駕駛行為的隨機(jī)性及交通流的非線性特性，引入Newell非線性跟馳[12]模型：

(4)

式中，Vnf為第n輛車的最大速度或自由流速度；λn為前車對(duì)車輛n的影響系數(shù)，λn=0為前車對(duì)后車無(wú)影響，λn=1為前車對(duì)后車有影響；dn為最小安全車輛間距。

將(1)式代入(4)式得：

(5)

聯(lián)立(3)，(4)和(5)得：

(6)

圖3 車流車頭時(shí)距與間距變化圖

車頭時(shí)距和間距在不同駕駛員之間隨機(jī)變化，也隨時(shí)間變化：

Δtn(x)=tn(x)-tn-1(x)。

(7)

在車輛跟馳過(guò)程中，由于無(wú)法超車和變道，則跟隨車的速度受前導(dǎo)車的速度限制，在(t,t+Δt)時(shí)間間隔內(nèi)，車輛n可能加速、減速或平穩(wěn)運(yùn)行，則

xn(t+Δt)=xn-1(t)，

(8)

式中Δt為車輛n到達(dá)車輛n-1位置所需的時(shí)間，Δt∈[tn-1(x),tn(x)]。

xn(t+Δt)=xn(t)+vn(t+c)Δt，

(9)

式中vn(t+c)為車輛n在時(shí)間t時(shí)的瞬時(shí)速度，c∈(0,Δt)是一個(gè)中間值。

(10)

(11)

式中an(t+c)為車輛n在時(shí)間t時(shí)的加速度，c∈[0,Δt]是一個(gè)中間值。

在宏觀交通流運(yùn)行中流量密度關(guān)系類似三角形[13]，隨著流量增加，密度也隨著增大，反映到道路車輛時(shí)空運(yùn)行變化時(shí)，從自由流到阻塞流，車輛間距隨著車流增加間距在逐漸變小，直至車輛靜止，因此流量密度關(guān)系圖[14]與車輛運(yùn)行時(shí)間圖有著相互關(guān)聯(lián)性，位置x和時(shí)間t的關(guān)系函數(shù)由流量q-密度ρ有關(guān)，則有：

(12)

式中q(x,t)為在時(shí)間維上變化。

(13)

式中ρ(x,t)為在空間維上變化。

結(jié)合宏觀速度的定義，聯(lián)立(12)和(13)得：

(14)

式中x∈[xn(t),xn-1(t)]，t∈[tn-1(x),tn(x)]。

(15)

聯(lián)立式(6)和式(15)得網(wǎng)聯(lián)車流分子跟馳模型為：

sn(t+Δt)=sn(t)+Δt{vn-1[sn-1(t)]-vn[sn(t)]}。

(16)

由于人工駕駛車輛在實(shí)際運(yùn)行中受到道路條件、交通條件、控制條件、交通環(huán)境等主要因素的干擾，導(dǎo)致人工駕駛車輛理論速度與實(shí)際速度有少許偏差，為使網(wǎng)聯(lián)混合車流模型更為準(zhǔn)確，以實(shí)際道路的交通狀況為基礎(chǔ)對(duì)速度進(jìn)行調(diào)整，排除道路交通環(huán)境和駕駛?cè)松眢w條件的影響，保證了車輛跟馳中的變量只有速度和車頭間距。根據(jù)交通工程學(xué)中道路通行能力的計(jì)算方法[15]，類比人工駕駛速度，以實(shí)際道路和交通狀況為基礎(chǔ)確定實(shí)際速度的修正系數(shù)，因此建立車輛速度修正方程：

vs=vL·Y1·Y2·Y3，

(17)

式中，vs為實(shí)際交通流下的人工駕駛車輛速度；vL為建立的跟馳模型理論速度；Y1為車道寬度修正系數(shù)，根據(jù)實(shí)際情況取值為1；Y2為視距不足修正系數(shù)，一般取值為0.9～1，Y3為沿途條件修正系數(shù)(主要是指車輛的組成)。

基于智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)，網(wǎng)聯(lián)車不僅配有必要的傳感器還具備車車通信功能，可以實(shí)時(shí)獲取前車行駛狀態(tài)，從而更好地優(yōu)化自身的跟馳行為。根據(jù)文獻(xiàn)[16]的C-LCM模型可知：

λn[pnvn,n-1(t)+unsn(t)]，

(18)

網(wǎng)聯(lián)車的速度和位置信息更新如下：

(19)

(20)

2.2 網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的混合車流穩(wěn)態(tài)控制策略

當(dāng)車流在受到外界環(huán)境干擾時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些失穩(wěn)的情況，此時(shí)車流平均速度要低于正常運(yùn)行速度。由于人工駕駛行為的不確定性致使車流失穩(wěn)常伴有劇烈的速度振蕩。速度振蕩可能導(dǎo)致道路的通行能力顯著下降，這將進(jìn)一步加劇車流速度崩潰[6]。抑制車流波動(dòng)的一個(gè)方法是穩(wěn)態(tài)控制，其目的是通過(guò)控制某些變量來(lái)減少車流速度的波動(dòng)。新興的網(wǎng)聯(lián)技術(shù)能夠精確地執(zhí)行良好的駕駛策略，通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整網(wǎng)聯(lián)跟馳車與前導(dǎo)車的距離差項(xiàng)和速度差項(xiàng)，使車流達(dá)到一個(gè)良好的行駛狀態(tài)，盡可能地減緩車流的失穩(wěn)沖擊，以改善道路車流的運(yùn)行態(tài)勢(shì)，圖4為網(wǎng)聯(lián)車穩(wěn)態(tài)控制機(jī)理。

圖4 智能反饋控制機(jī)理

網(wǎng)聯(lián)車輛在跟隨駕駛時(shí)，通過(guò)探測(cè)前車狀態(tài)進(jìn)行跟馳控制，保證在前車緊急制動(dòng)時(shí)，網(wǎng)聯(lián)車不會(huì)與前車發(fā)生碰撞，且能保持車輛駕駛的舒適性，需對(duì)網(wǎng)聯(lián)車進(jìn)行平穩(wěn)控制。網(wǎng)聯(lián)跟馳車反應(yīng)的刺激項(xiàng)分別是前導(dǎo)車與跟馳車需求安全距離之差(即距離差項(xiàng))、前導(dǎo)車速度與網(wǎng)聯(lián)跟馳車速度之差(即速度差項(xiàng))。根據(jù)文獻(xiàn)[17]的研究方法，將網(wǎng)聯(lián)車探測(cè)的距離差項(xiàng)分為3個(gè)狀態(tài)：車輛跟馳最小間距、車輛跟馳常態(tài)安全間距、車輛跟馳最大間距，通過(guò)網(wǎng)聯(lián)車探測(cè)傳感器實(shí)時(shí)更新跟馳間距，反饋到網(wǎng)聯(lián)車的速度控制?；谥悄芊答伩刂评碚摚O(shè)計(jì)網(wǎng)聯(lián)駕駛車的穩(wěn)態(tài)控制策略：

(21)

式中，vnet為網(wǎng)聯(lián)車基于前車信息反饋的輸出速度；U為跟馳前車最大速度；v為探測(cè)到前車的實(shí)際速度；Δs為網(wǎng)聯(lián)車跟馳間距；Δs1為車輛跟馳最小安全間距；Δs2為車輛跟馳常態(tài)安全間距；Δs3為車輛跟馳最大安全間距。

考慮穩(wěn)態(tài)控制策略對(duì)于道路車流的效果，采用微擾法進(jìn)行驗(yàn)證。微擾法是求解相對(duì)于某個(gè)初始系統(tǒng)具有一微小改變的系統(tǒng)的電磁場(chǎng)本征值的一種近似方法。它將待求系統(tǒng)看作為由某個(gè)較簡(jiǎn)單的初始系統(tǒng)的某個(gè)參量發(fā)生微小改變所形成的微擾系統(tǒng)。以前導(dǎo)車1為例，在車流穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，給于頭車一個(gè)微弱的速度干擾，從而使得車流的整體運(yùn)行態(tài)勢(shì)發(fā)生改變，這種現(xiàn)象被視為一個(gè)小擾動(dòng)。當(dāng)駕駛員確保其行駛安全后又恢復(fù)穩(wěn)定行駛狀態(tài)，跟馳車流也逐漸恢復(fù)平穩(wěn)，這就是1個(gè)微擾現(xiàn)象。

3 跟馳模型驗(yàn)證

3.1 數(shù)據(jù)采集

為使網(wǎng)聯(lián)混合車流跟馳模型更加準(zhǔn)確，需要實(shí)際交通流數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)，以青島市黃島區(qū)的濱海大道為例，采集路段長(zhǎng)400 m，通過(guò)路段數(shù)據(jù)與所建車流模型進(jìn)行擬合。在濱海大道沿線選取高點(diǎn)位，使用全景高清攝像機(jī)以每秒10幀為間隔對(duì)路段交通流進(jìn)行15 min的連續(xù)拍攝，之后利用計(jì)算機(jī)軟件對(duì)影像資料進(jìn)行提取分析，獲得試驗(yàn)所需數(shù)據(jù)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要包括車輛編號(hào)、車輛長(zhǎng)度、車型、車輛所在車道編號(hào)、速度、加速度、與前車間距、所處時(shí)間節(jié)點(diǎn)、跟馳前車編號(hào)、跟馳后車編號(hào)等。

3.2 參數(shù)標(biāo)定

為了保證數(shù)據(jù)的實(shí)用性，本研究根據(jù)路段采集到的數(shù)據(jù)，將交通流分為自由流、穩(wěn)定流、堵塞流3種狀態(tài)。由于原始數(shù)據(jù)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)獲取，實(shí)際應(yīng)用會(huì)存在個(gè)別數(shù)據(jù)異常。為保證所用數(shù)據(jù)能夠合理描述車流運(yùn)行狀態(tài)下的隨機(jī)速度與車頭間距變化規(guī)律，先進(jìn)行跟馳數(shù)據(jù)篩選：車輛跟馳至少60 s；車型均為小型車；車輛在行駛中不進(jìn)行換道；然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。速度與道路通行能力是相關(guān)的，影響通行能力的大小[18]，根據(jù)文獻(xiàn)[15]中道路通行能力影響因素的取值范圍結(jié)合最小二乘法進(jìn)行速度修正，故取Y2=1，Y3=0.9。根據(jù)文獻(xiàn)[16]的方法，取值pn=un=0.1。

3.3 模型驗(yàn)證

基于上述數(shù)據(jù)對(duì)車輛進(jìn)行了模型仿真，圖5(a)所示為車輛跟馳模型仿真圖，圖5(b)所示為車輛跟馳模型實(shí)測(cè)圖，反映了車輛在穩(wěn)定流跟馳狀態(tài)下的加速、減速變化的過(guò)程。仿真圖與實(shí)測(cè)圖的相關(guān)程度達(dá)到0.95，建立的車輛速度修正方程與實(shí)際工況基本吻合，體現(xiàn)了車輛在跟馳行駛過(guò)程中的隨機(jī)性，可以保證網(wǎng)聯(lián)混合車流模型的準(zhǔn)確性。

圖5 車輛跟馳模型仿真與實(shí)測(cè)對(duì)比

4 數(shù)值仿真分析

4.1 數(shù)值仿真

為驗(yàn)證網(wǎng)聯(lián)車穩(wěn)態(tài)控制策略的實(shí)際效果，設(shè)計(jì)數(shù)值仿真方案。建立單車道行駛隊(duì)列，只考慮車輛跟馳狀態(tài)，將本研究構(gòu)建的分子跟馳模型應(yīng)用到車流中，采用微擾法分別對(duì)2 列(1列人工駕駛車隊(duì)和1列網(wǎng)聯(lián)混合車隊(duì))處于同步流狀態(tài)行駛的車隊(duì)進(jìn)行擾動(dòng)操作，得到車隊(duì)整體和各個(gè)車輛的狀態(tài)演化情況。

在同步流平衡態(tài)中給于頭車一個(gè)加速度干擾，探索擾動(dòng)隨時(shí)間的變化規(guī)律，研究車流的波動(dòng)情形。如果車流是穩(wěn)定的，隨著時(shí)間推移，該擾動(dòng)在到達(dá)尾車時(shí)逐步減弱至消失，車流回歸到平衡態(tài)；如果系統(tǒng)是不穩(wěn)定的，初始擾動(dòng)將不斷被放大，最終演化為車流擁堵。綜合考慮車流的穩(wěn)態(tài)變化，選取兩組車流進(jìn)行試驗(yàn)：一組為駕駛?cè)塑嚵?；一組為網(wǎng)聯(lián)混合車流。

設(shè)置初始時(shí)車頭間距為7.5 m，給于兩車初始速度為1 m/s，前車從初始位置開(kāi)始做勻加速運(yùn)動(dòng)，加速度為1 m/s2，當(dāng)速度達(dá)到13 m/s時(shí)，勻速行駛10 s 后給于頭車一個(gè)1.3 m/s2的減速度干擾，前車開(kāi)始做勻減速運(yùn)動(dòng)直至停止。后車緊跟前車行駛，與前車保持安全，如表1所示。

表1 車輛跟馳間距數(shù)值仿真初始狀態(tài)設(shè)置

4.2 擾動(dòng)分析

從圖6(a)的數(shù)值仿真可以看出，在前導(dǎo)車加速行駛的前幾秒，傳統(tǒng)車跟馳的速度有微小的動(dòng)蕩變化，最后與前車保持一致；在勻速和減速行駛過(guò)程中也有同樣的情形，表明前車的加減速度對(duì)后車有一定影響，后車的速度在前車的速度值上下浮動(dòng)。在整個(gè)過(guò)程中兩車的車頭間距隨前車速度的增加而變大，在前車勻速行駛時(shí)逐漸穩(wěn)定，在前車受到減速度干擾時(shí)，車頭間距隨車速的降低而減小，直至前車停止。從圖6(b)可以看出，網(wǎng)聯(lián)車在前導(dǎo)車加速行駛的前幾秒，網(wǎng)聯(lián)車與前導(dǎo)車的車頭間距逐漸增加，至前導(dǎo)車勻速行駛時(shí)車頭間距趨于穩(wěn)定，且隨前導(dǎo)車勻速行駛時(shí)，網(wǎng)聯(lián)車做勻速行駛，在前導(dǎo)車受到干擾時(shí)，網(wǎng)聯(lián)車根據(jù)穩(wěn)態(tài)策略緩慢調(diào)整車速，車頭間距沒(méi)有傳統(tǒng)車流跟馳時(shí)出現(xiàn)車間距忽大忽小的情形。從表2中的速度方差與間距方差對(duì)比分析，網(wǎng)聯(lián)車在跟隨前導(dǎo)車運(yùn)行時(shí)相對(duì)于傳統(tǒng)車跟馳比較穩(wěn)定，能夠緩解車流在受到外擾后車流的運(yùn)行態(tài)勢(shì)。

圖6 車流跟馳間距效果對(duì)比

表2 車流跟馳間距效果

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5 結(jié)論

通過(guò)分子跟馳模型的構(gòu)建及仿真，還原了現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的車輛跟馳情況，較為準(zhǔn)確地描述了車流在運(yùn)行過(guò)程中的時(shí)快時(shí)慢的跟馳情況，及車輛跟馳行為下傳統(tǒng)車之間由于跟馳間距刺激而表現(xiàn)出的車速波動(dòng)。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)網(wǎng)聯(lián)車的穩(wěn)態(tài)控制策略，數(shù)值仿真網(wǎng)聯(lián)車跟馳與傳統(tǒng)車跟馳行為，對(duì)比分析單車道跟馳狀態(tài)下的傳統(tǒng)車流與網(wǎng)聯(lián)混合車流從平衡態(tài)到受到外界干擾后車流的波動(dòng)情況；仿真發(fā)現(xiàn)當(dāng)處于平衡態(tài)的網(wǎng)聯(lián)混合車隊(duì)中的前車受到微擾后，網(wǎng)聯(lián)車可以減緩或抑制交通干擾的傳遞，有效改善混合車流的穩(wěn)定性，對(duì)于道路通行能力的提升和通行安全有著重要的作用。研究主要針對(duì)均質(zhì)交通流建模，對(duì)于城市快速路多重異質(zhì)的交通流研究稍顯不足，以后的研究會(huì)加以考慮。同時(shí)對(duì)于地方車輛工況不同，還需要繼續(xù)深化才足以推廣到更大的適用范圍。