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摘要:
自适应巡航(ACC)和协同式自适应巡航(CACC)等自动驾驶技术正逐渐进入市场,未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成.为分析ACC和CACC对交通流的影响,利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型,并在综合已有ACC和CACC模型的基础上,提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型,进而得出不同ACC,CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型.研究结果表明:自动驾驶可以提升交通容量;与ACC车辆比例ra相比,CACC车辆比例rc对交通容量的影响更为显著;当rc>0.5时,饱和流量快速增加,当rc=1时,饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍.进一步,通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况.研究结果表明:自动驾驶改善了交通流的动态特性,对存在跟驰关系的连续车流来说,自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为,车流会在更短的时间内进入稳态;在交通瓶颈处,自动驾驶降低了拥堵程度,提高了阻塞发生的临界流量.总体来看,自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升,特别是在协同式自动驾驶场景下,车辆行为更加协调一致,交通流表现出良好的抗扰性,进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义.
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文献信息
篇名 自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析
来源期刊 中国公路学报 学科 交通运输
关键词 交通工程 自动驾驶 仿真分析 基本图模型 混合交通流 动态响应 渗透率
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 测试系统与测评方法
研究方向 页码范围 188-197,205
页数 11页 分类号 U491.112
字数 语种 中文
DOI 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.06.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李志恒 清华大学深圳研究生院 29 484 12.0 21.0
2 侯德藻 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心 8 77 4.0 8.0
3 谢娜 中央财经大学管理科学与工程学院 5 19 1.0 4.0
4 王祺 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心 1 0 0.0 0.0
5 黄子超 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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交通工程
自动驾驶
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基本图模型
混合交通流
动态响应
渗透率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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中国公路学报
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1001-7372
61-1313/U
大16开
西安市南二环路中段长安大学内
52-194
1988
chi
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