考虑最邻近前车综合信息的反馈控制跟驰模型

拥堵控制中, 通过车辆运行状态感知与控制的交互融合, 实现对车辆有效控制的过程, 具有信息物理融合系统的典型特征. 本文基于Konishi等的研究工作, 从交通信息系统与交通物理系统融合的角度, 进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响, 在耦合映射跟驰模型中, 提出了一种考虑最邻近前车综合信息的交通拥堵反馈控制方案. 运用反馈控制理论, 给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件, 并与前人工作进行了比较. 理论分析与数值模拟结果一致表明, 耦合映射跟驰模型在本文提出的控制方案下能更有效地抑制交通拥堵. 关键词： 交通流 交通拥堵控制 耦合映射跟驰模型 信息物理融合系统     

考虑双速度差效应的耦合映射跟驰模型

基于Konishi等的研究工作,提出了涉及前方两辆车车头间距的优化速度函数的耦合映射跟驰模型. 采用反馈控制方法,研究了耦合映射跟驰模型中的交通拥堵控制. 利用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件,并与Konishi等得到的结果进行了比较. 数值模拟结果表明,所提出的模型在经典的反馈控制方法下描述的交通拥堵现象得到了有效抑制. 关键词： 交通流 耦合映射跟驰模型 优化速度函数 反馈控制     

考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型

为了更加客观地描述实际的车辆跟驰行为, 在优化速度模型的基础上, 通过引入横向分离参数并提出超车期望和虚拟前车的概念, 建立了考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型.对模型进行线性稳定性分析, 得到了模型稳定性条件, 发现车辆横向分离、超车期望和虚拟前车的位置的增加, 在车流密度较小、车速较快的情况下, 使得交通流稳定区域增大, 但在车流密度较大、车速较慢的情况下, 反而使得交通流稳定区域减小.数值模拟结果验证了模型稳定性分析的结果, 表明在交通瓶颈处等交通流密度较大、运行缓慢的区域, 为抑制交通拥堵, 应该限制车辆的横向偏移和超车行为的发生. 关键词： 交通流 车辆跟驰模型 横向分离 超车期望     

考虑车与车互联通讯技术的交通流跟驰模型

基于Newell跟驰模型,建立考虑车与车互联(vehicle-to-vehicle,V2V)通讯技术的单车道跟驰模型.根据V2V技术的特征,引入参数α以表征驾驶员在收到V2V技术所提供的实时交通信息后的提前反应程度.根据线性稳定分析方法,得到V2V跟驰模型的中性稳定条件.通过计算机的模拟,研究V2V技术对交通流运行的影响,分析小扰动下V2V跟驰模型对参数变化的敏感性,研究不同α取值下交通流密度波及迟滞回环的变化.研究发现:1)与全速度差跟驰模型相比,在引入V2V后,交通流在加速起步、减速刹车及遇到突发事件时,车辆运行的安全性和舒适性均得到不同程度的提升;2)V2V跟驰模型对参数α及T的变化较为敏感,且在交通流较为拥堵时,V2V技术的引入可以提升交通流的平均速度;3)参数α的增大、T的减小可以有效提升V2V跟驰模型在不同交通环境下的运行稳定性.由于可以实时地获取交通流运行的状态并针对性地改变车辆自身的运行,V2V交通流跟驰模型提升了交通流运行的稳定性.     

高速跟驰交通流动力学模型研究

为研究道路交通中的高速跟驰物理现象,针对高速跟驰车辆特点,综合考虑了驾驶员换道决策行为以及随机慢化等因素,结合前景理论等方法,提出了一种用于模拟道路交通流中高速跟驰物理现象的动力学模型(简称HCCA模型).通过计算机数值模拟,研究了高速跟驰交通流物理现象演化机理及高速跟驰特性.结果表明:与对称的双车道元胞自动机动力学模型相比,本文建立的HCCA动力学模型能够再现道路高速跟驰物理现象,并得到了道路小间距高速跟驰率超过7%的结果与实测结果相符合,最后模拟得到了丰富的交通物理现象,再现了自由流、同步流及运动阻塞等复杂交通物理现象.     

随机计及相对速度的交通流跟驰模型

从研究微观个体车辆行为出发，考虑车辆加速过程的不确定性，提出了随机计及相对速度的 交通流跟驰模型(SR-OV模型).对随机相对速度的跟驰模型的动力学方程进行稳定性分析，得 到与Bando跟驰模型不同的稳定性判据，其稳定性优于Bando模型.运用摄动理论分析交通过 程中密度波的变化，结果表明，在发生交通阻塞相变时，交通密度波以mKdV方程描述的扭结 -反扭结波演化.对随机相对速度跟驰模型进行数值模拟和分析，结果发现车流速度的变化小 于Bando模型的速度变化，而且与随机概率有关，当随机考虑相对速度的概率增大时，初始 的小扰动不会放大对车流产生影响，甚至长时间就消失，这与Bando模型完全不同.数值模拟 所得到的相图与解析解相符合,而且交通流稳定区域大于Bando模型.从车间距-速度演化图上 ，随着随机概率的增大，SR-OV模型在初始时存在的滞后现象，随着时间的增长，趋于稳定 状态后，滞后曲线收敛于一小区域，滞后效应被削弱.这完全不同于Bando模型，在Bando模 型中，滞后曲线由一点向外扩散，滞后曲线区域越来越大，车流趋于不稳定状态. 关键词： 交通流 跟驰模型 稳定性判据 相对速度     

交通流双车跟驰模型与数值仿真

基于全速度差(FVD)模型,考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件. 与FVD模型对比研究表明,改进模型的稳定区域有明显增加.数值模拟结果表明,改进模型通过调节次近邻前车信息,可以避免FVD模型中因为反应系数较小时出现负速度的缺陷.同时也表明次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响. 关键词： 交通流 双车跟驰模型 模拟     

两车道交通流耦合格子模型与数值仿真

考虑两车道耦合效应的影响和换道效应,提出了改进的两车道交通流耦合格子模型.同时,改进了换道时的流量转移率,这样更符合实际交通情况.通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件.数值模拟结果也表明,模型通过考虑耦合作用信息,更好地再现了换道情况,同时也表明两车道间的耦合效应对两车道交通流存在不可忽视的影响.     

考虑动态车间距的一维元胞自动机交通流模型

基于NaSch元胞自动机交通流模型, 考虑司机复杂的性格特征和驾驶行为差异, 引入相邻车辆的动态车间距, 提出了一个改进的单车道元胞自动机交通流模型. 通过数值模拟得到了流量-密度关系, 在中高密度区域呈现出一种弥散分布的状态而非惟一确定的关系, 再现了交通系统中的自由流、同步流及宽幅运动阻塞, 表明道路上即使没有交通瓶颈也会出现同步流和拥挤交通, 同时揭示了在同步流中存在的车辆高速跟驰现象, 高速跟驰率与交通实测结果较为符合.     

最相邻后车综合信息对交通流不稳定性的影响分析

基于抑制交通流不稳定性所需的条件,分析司机后视获得的最相邻后车综合信息对交通流不稳定性的影响. 在司机关注前车信息概率大于关注后车信息概率与司机敏感系数大于0的现实条件下,解析分析以及仿真分析得到了以下结论:1)最相邻后车车头距信息减小了交通流的不稳定性,且关注概率越大,减小作用越大;跟驰车与最相邻后车的速度差信息增加了交通流的不稳定性,且关注概率越大,增加作用越大. 2)最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性的减小作用大于增加作用,即最相邻后车综合信息减小了交通流的不稳定性. 3)司机距离差敏感系数越大,最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性减小作用越大. 4)司机速度差敏感系数越大,最相邻后车综合信息对交通流的不稳定性增加作用越大. 关键词： 交通堵塞 交通流不稳定性 最相邻后车综合信息 跟驰模型     

Effect of looking backward on traffic flow in a cooperative driving car following model

An extended car following model is proposed by incorporating intelligent transportation system and the backward looking effect under certain condition in traffic flow. The neutral stability condition of this model is obtained by using the linear stability theory. The results show that anticipating the behavior of vehicles preceding and following one vehicle could lead to appreciable stabilization of traffic system. From the simulation of space-time evolution of the vehicle headways, it is shown that the traffic jam could be suppressed efficiently via taking into account the information about the motion of two preceding vehicles and one following vehicle, and the analytical result is consistent with the simulation one.     

New Feedback Control Model in the Lattice Hydrodynamic Model Considering the Historic Optimal Velocity Difference Effect

A feedback control model of lattice hydrodynamic model is proposed by taking the information of the historic optimal velocity into account for the traffic system. The modern control theory is applied for the linear stability condition with feedback control signal. The result shows that the stability of traffic flow is closely related to the information of the historic optimal velocity. Furthermore, numerical simulations conform that the new feedback control did increase the stability of traffic flow efficiently, which is in accord with theoretical analysis.     

A novel lattice model integrating the cooperative deviation of density and optimal flux under V2X environment

A novel lattice hydrodynamic model is proposed by integrating the cooperative deviation of density and optimal flux under vehicle to X (V2X) environment. According to the theoretical analysis, the stability conditions and the mKdV equations affected by the cooperative deviation of traffic information are explored. And the density wave, hysteresis loop and energy consumption of the traffic flow have been investigated via numerical simulation. The results indicate that the cooperative deviation of density and optimal flux can effectively alleviate the traffic congestion. More importantly, our new consideration can reduce fuel consumption and exhaust emission under the V2X environment.     

Analysis of stability and density waves of traffic flow model in an ITS environment

By introducing relative velocities of arbitrary number of cars ahead into the full velocity difference models (FVDM), we present a forward looking relative velocity model (FLRVM) of cooperative driving control system. To our knowledge, the model is an improvement over the similar extension in the forward looking optimal velocity models (FLOVM), because it is more reasonable and realistic in implement of incorporating intelligent transportation system in traffic. Then the stability criterion is investigated by the linear stability analysis with finding that new consideration theoretically lead to the improvement of the stability of traffic flow, and the validity of our theoretical analysis is confirmed by direct simulations. In addition, nonlinear analysis of the model shows that the three waves: triangular shock wave, soliton wave and kink-antikink wave appear respectively in stable, metastable and unstable regions. These correspond to the solutions of the Burgers equation, Korteweg-de Vries (KdV) equation and modified Korteweg-de Vries (mKdV) equation.     

基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究

为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测。当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题。为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法。该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测。由此实现短时交通流的预测。实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。     

Impact of the Next-Nearest-Neighbor Interaction on Traffic Flow of Highway with Slopes

In this paper,we study the motion course of traffic flow on the slopes of a highway by applying a microscopic traffic model,which takes into account the next-nearest-neighbor interaction in an intelligent transportation system environment.Three common gradients of the highway,which are sag terrain,uphill terrain,and downhill terrain on a single-lane roadway,are selected to clarify the impact on the traffic flow by the next-nearest-neighbor interaction in relative velocity.We obtain the current-density relation for traffic flow on the sag,the uphill and the downhill under the next-nearest-neighbor interaction strategy.It is observed that the current saturates when the density is greater than a critical value and the current decreases when the density is greater than another critical value.When the density falls into the intermediate range between the two critical densities it is also found that the oscillatory jam,easily leads to traffic accidents,often appears in the downhill stage,and the next-nearest-neighbor interaction in relative velocity has a strong suppressing effect on this kind of dangerous congestion.A theoretical analysis is also presented to explain this important conclusion.     

混入智能车的下匝道瓶颈路段交通流建模与仿真分析

以下匝道瓶颈路段为研究背景,以手动驾驶汽车和两类智能车为研究对象,包括自适应巡航(ACC)汽车和协同自适应巡航(CACC)汽车,建立了混入智能车的混合交通流模型.在车辆的纵向控制层面,分别构建了手动驾驶汽车改进舒适驾驶元胞自动机规则和智能车的跟驰模型;基于车辆下匝道行驶特性,引入车辆感知范围R、换道控制区域LLC、换道冒险因子λ等参数,建立了控制车辆横向运动的自由换道和强制换道模型.通过对混合交通流模型进行数值仿真发现,CACC车辆混入率PCACC、车辆感知范围R、换道区域长度LLC和换道冒险程度λ均对下匝道交通系统产生影响.当CACC车辆混入率低于0.5时,CACC退化为ACC的概率增大,系统稳定性下降,交通拥堵呈恶化趋势;当CACC车辆混入率大于0.5时,车辆运行速度显著提升,拥堵消散能力提高.增大车辆感知范围、加长换道区域长度、提高换道冒险程度,都能够有效缓解改善下匝道瓶颈路段主线的拥挤状况,而对匝道运行效率影响并不明显.     

基于复杂网络的交通拥堵与传播动力学分析

本文运用改进的中观交通流模型,研究了网络拓扑结构对交通拥堵的影响,进而分析复杂网络上的交通传播动力学特征和传播规律.结论有助于提出消除交通拥堵的有效控制策略以及交通规划的合理方案. 关键词： 复杂网络 交通流 交通拥堵 传播特性     

A new coupled-map car-following model based on a transportation supernetwork framework

A new car-following model is proposed by considering information from a number of preceding vehicles with intervehicle communication. A supernetwork architecture is first described, which has two layers： a traffic network and a communication network. The two networks interact with and depend on each other. The error dynamic system around the steady state of the model is theoretically analyzed and some nonjam criteria are derived. A simple control signal is added to the model to analyze the criteria of suppressing traffic jams. The corresponding numerical simulations confirm the correctness of the theoretical analysis. Compared with previous studies concerning coupled map models, the controlled model proposed in this paper is more reasonable and also more effective in the sense that it takes into account the formation of traffic congestion.