智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。     

智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善

为改善常规驾驶车辆交通流追尾碰撞交通安全状况,提出智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles,CAV）与常规车辆构成的混合交通流车队稳定性优化控制方法。基于全速度差模型,应用集成速度与加速度的多前车反馈构建CAV跟驰模型,考虑CAV混合交通流车辆空间分布的随机性,将各类型局部车队稳定性作为优化目标,以局部车队头车速度扰动为系统输入,以尾车速度扰动为系统输出,应用经典控制理论领域的传递函数法推导局部车队稳定性约束条件;分析关于平衡态速度与CAV反馈系数的车队稳定域,以各类型局部车队能够在任意平衡态速度下均稳定为控制目标,对CAV反馈系数输出进行优化控制;设计高速公路上匝道交通瓶颈数值仿真试验,在不同CAV比例等多种条件下,分析CAV混合交通流优化控制对交通流车辆追尾碰撞风险的影响。研究结果表明：CAV混合交通流优化控制可降低车辆追尾碰撞风险,在碰撞时间阈值小于2 s时,100%比例的CAV交通流可将交通流的车辆追尾碰撞风险降低85.81%以上;在碰撞时间阈值大于2 s时,追尾碰撞风险可降低48.22%～78.80%。所提优化控制方法可有效降低CAV车队优化控制的复杂性,为大规模CAV背景下的混合交通流优化控制以及车辆追尾碰撞交通安全提升策略提供直接理论参考。     

考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,网联自动驾驶车辆(CAV)、自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在.建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型,考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素,并进行典型...     

基于模糊模型的跟驰车流特性研究

针对有关车辆跟随的传统车流跟驰理论存在的许多不足,分析了跟驰模型存在的问题,提出采用模糊模型来建立局部车流跟随模型,并针对隐性知识问题,提出了采用输入-输出数据对来设计模糊规则,应用权重来解决规则冲突问题并简化规则库.通过实例验证了模糊模型较之跟驰模型的优势.证明模糊模型更能有效地模拟真实的局部车流模型,其将对车辆避撞预警的研究提供理论上的参考价值.     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为,以更加精确地进行车辆的运动决策,建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础,首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性,然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进,改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上,构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响,由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取,因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外,在模型参数标定过程中,通过对NGSIM数据进行筛选,得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据,共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据,并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果,选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较,并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标,结果表明,建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度,适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为,可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点,是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略,在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流,推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革,为交通控制提出巨大挑战的同时,也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点,尚处于研究起步阶段。根据路权特征,先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究,包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究,包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展,但RV驾驶行为的随机性、...     

面向智能网联汽车的混合操作系统设计与实现

通过搭载较为先进的传感器,使得人机交互更加的方便,从而融合了先进的网络技术,使得它处于复杂的环境情况下时,能够对周围情况进行充分的感知,实现一种高效、安全地驾驶模式,文章通过详细介绍这一操作系统的具体开发流程,并且对其具体的测试案例来进行描述,希望对相关人员有积极意义.     

路段上集群智能网联汽车的车队形成机制

智能网联汽车是解决城市交通问题的关键技术之一,对于未来城市智能交通体系建设有着关键作用.集群的智能网联汽车已经具备了涌现的基本条件,设计科学合理的交互规则,可以实现车辆的自组织,分布式涌现控制.以微观仿真软件VISSIM及C2X模块为研究平台,修改驾驶模型参数,在C2X模块中编程实现3条交互规则:速度一致、尽量靠近、避...     

智能网联车辆生态驾驶研究现状及展望

作为近年来智能网联汽车领域的研究焦点,生态驾驶旨在提高驾驶安全的基础上,通过改善驾驶行为,有效缓解能源消耗和污染排放等问题,引起了各国政府、企业、高校和研究机构等的高度重视。同时,随着智能网联车辆技术的迅速发展,网联环境为生态驾驶提供了新的发展契机。为了分析智能网联车辆生态驾驶的研究进展,通过与传统生态驾驶进行对比,从车辆自身特性、驾驶人个性、道路交通状况与社会条件4个方面分析了智能网联环境下的生态驾驶的影响因素;从生态驾驶控制策略和生态驾驶应用现状2个方面对现有智能网联生态驾驶研究进行了归纳与分析;并从影响因素、控制策略和决策优化3个方面讨论了生态驾驶的意义、应用与目前所存在的问题,致力于为未来的相关研究提供有益的指导与借鉴。分析结果表明：智能网联环境下的生态驾驶和传统生态驾驶的影响因素较为相似,不过网联传感器和通信条件对智能网联环境生态驾驶有着较为显著的影响;相较于传统生态驾驶,智能网联环境下生态驾驶的控制策略与决策优化多考虑复杂驾驶工况、多车级别的全局生态驾驶;且由于各种新型技术的快速发展,结合先进的技术、适应行业发展需要也将成为未来智能网联生态驾驶发展的必然趋势。     

智能网联技术应用于混合动力汽车探析

文章简要介绍了混合动力汽车和智能网联技术的研究现状,阐明了混合动力汽车与智能网联技术相结合的意义。着重论述了在智能网联环境下混合动力汽车进行能量管理的优势以及混合动力汽车实现智能网联的技术要求,最后对未来二者的依托发展进行了展望。     

网联通信时延下的混合队列控制特性分析

针对CACC协同自适应巡航控制技术,探究其在车联网通信时延影响下,与驾驶员驾驶汽车共存而构成的混合队列系统的性能。从微观跟车行为角度,基于频域传递函数,推导通信时延下的CACC队列稳定最小跟车时距的理论表达式,并通过数值验证指出CACC队列稳定最小跟车时距随通信时延增大而增大的特性。从交通激波特性角度,针对无时延CACC、有时延CACC和时延过大而退化后的ACC自适应巡航3种情形,给定相同的跟车时距,进行不同渗透率下的大规模交通仿真实验,实验结果表明,在无时延和1 s时延这2种情形下,CACC在20%及以上的渗透率时均能显著降低交通扰动,削弱激波,性能差别不明显; 相比而言,退化后的ACC性能明显恶化。     

智能网联车辆队列紧急工况控制策略设计

目前针对紧急工况的智能网联车辆队列控制研究较为欠缺,为了解决高速公路车辆队列在紧急工况下安全、稳定控制问题,本文针对队列紧急制动、他车插入队列这两种紧急工况开展控制策略研究。首先,建立控制系统分层架构,由策略层和控制层组成。其中,控制层根据策略层的输出结果激活对应的车辆纵横向控制器;针对策略层,分别设计两种紧急工况的控制策略以及不同工况间的控制切换策略。最后,基于PreScan/Simulink搭建高速公路车辆队列控制联合仿真平台,设计包含多个紧急工况的复杂验证场景,完成五车队列在该场景下的仿真验证,并探讨了通信时延对控制性能的影响。仿真结果表明：该队列控制系统能保证队列在两种紧急工况下安全、稳定行驶,并可实现不同工况的切换控制。     

基于混合域优化控制的智能网联车辆运动规划模型

智能网联车辆具备提高交通安全与效率、降低能耗的巨大潜力.作为智能网联车辆决策控制的重要环节,运动规划对于智能网联车辆的循迹精度、控制效果具有显著影响.为了提高智能网联车辆控制精度,提出了一种智能网联车辆运动规划模型.该模型以追踪参考路径为目标,基于时空混合域的优化控制方法,避免了轨迹追踪过程中横向控制掺杂纵向误差的影响...     

车流作用下车辆与桥梁耦合动态响应分析

采用微观交通流模型中的跟驰模型来模拟车流行驶过程中各车辆的速度以及它们之间距离的变化,建立了车流作用下简支梁的车桥耦舍振动方程,分析了桥梁在车流作用下的动态响应,为研究车流作用下桥梁结构动态响应提供基础性成果。     

智能网联环境下城市路网通行能力分析

为了探究城市路网中混有智能网联车辆(CAV)的交通流特性,研究CAV不同渗透率分布下对路网通行能力的影响。应用智能驾驶模型(IDM)和协同自适应巡航控制模型(CACC)分别作为人工驾驶车辆(HDV)和智能网联车辆的纵向速度更新规则,并建立考虑车辆到信号交叉口距离影响的横向换道规则。推导基于各渗透率等级路段占路网长度比例下的混合交通宏观基本图模型(MFD),通过SUMO仿真验证模型有效性。最后针对模型中的比例参数进行敏感性分析。结果表明：混合交通MFD可以用于异质交通流组成的城市路网宏观交通状态的有效估计与通行能力分析。当CAV渗透率均匀时,在路段渗透率高于30%时,路网通行能力提升显著;当CAV渗透率非均匀时,异质路网的通行能力随着渗透率等级较高路段比例的增加而逐渐提高,100%CAV路段比例的影响尤为显著。混合交通MFD为混有CAV的城市交通调控和CAV在路网中的路径规划提供理论参考。     

智能网联车辆加速车道类人化汇入控制研究

为研究智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle, ICV)与高速公路主线传统人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HDV)交互时通过高速公路加速车道的汇入控制算法,提出了一种融合随机森林(Random Forest, RF)算法和深度Q网络(Deep Q-network, DQN)算法的ICV汇入控制模型(DQN-RF)。首先,建立路侧数据采集平台,采集了中国G70高速公路加速车道汇入区域HDV的真实汇入过程数据。其次,考虑汇入环境车辆历史数据流和汇入车在加速车道的汇入紧迫度,建立了基于RF算法的类人化汇入决策模型。采用城市交通仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建了高速公路加速车道ICV汇入场景,并基于Python语言建立了ICV汇入控制深度强化学习测试脚本环境,建立了基于DQN的纵向加速度控制算法。最后,将RF汇入决策模型嵌入DQN纵向加速度控制算法中,实现了ICV汇入决策和纵向加速度控制的融合。将SUMO内置的LC2013换道模型与DQN模型融合为DQN-LC2013模型,作为基线模...     

基于MATLAB的智能网联汽车仿真分析

文章利用MATLAB自动驾驶工具箱进行仿真,为智能网联汽车的正常运行提供可靠的数据支撑。对MATLAB场景搭建方式进行介绍,详细说明了场景搭建所用到的道路、参与者和传感器生成函数的用法。使用工具箱中的汽车纵向仿真模型构建了Simulink仿真系统,并通过阶跃输入来设定汽车的跟踪速度,对汽车在加速和减速过程中的响应情况进行了仿真分析,更加清晰地反映出汽车在进行速度跟踪时的加减速情况和最终的速度变化情况。     

网联车对抗神经网络跟驰模型

针对当前混行交通流场景下网联车对前车速度变化的实时性、安全性和车队稳定性较差的状况,提出一种由生成模型和辨别模型构成的网联车生成式对抗网络车辆跟驰模型(GANVFM).其中,生成模型提取跟驰参数中的前车速度、跟驰车速和相对车距计算生成加速度;辨别模型对生成模型生成的加速度参数进行相似度计算,并通过更新函数加以更新.采用...     

智能网联汽车信息安全及治理对策探讨

随着汽车智能化、网联化程度不断提升,智能网联汽车信息安全问题日益引起广泛关注.不同于传统汽车的主动安全、被动安全,也不同于智能汽车中热议的功能安全、系统安全,信息安全是智能网联技术在汽车上逐渐应用给我们带来的更进一步挑战.本文梳理了智能网联汽车信息安全概况,介绍了欧美国家在应对汽车信息安全方面所做的工作,重点分析了我国...