车辆长度和速度对单车道混合交通流的影响

以NaSch模型为基础,采用开放性边界条件,建立由两种长度不一样、最大行驶速度不同的车辆构成的单车道混合交通流模型.通过计算机模拟,研究了车辆的长度和速度对混合交通流的影响.     

基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型

针对SDNaSch模型中车辆容易发生急刹车行为的不安全性问题,对前车停车之前的减速行为进行研究,提出了一种基于防御性驾驶的一维元胞自动机交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了不同防御性减速概率下流量-密度关系,平均速度-密度关系,急刹车比例-密度关系与时空图,并对防御性驾驶模型的安全性与稳定性进行了分析.结果表明,DD模型提高了中高密度的流量,延缓了完全静止堵塞现象的发生,大大减少了运行车辆的急刹行为,提高了道路交通的稳定性与安全性.在中高密度区域,出现稳定均匀的同步流,同时发现与实测数据相符合的"速度跃迁"现象,与SDNaSch相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.     

VDR混合交通流模型的研究

在交通流VDR模型的基础上,考虑不同类型车辆之间存在的性能差异,其启动、刹车时的随机延迟概率是不同的,从而提出了VDR混合交通流模型.通过计算机数值模拟,得到了混合车辆在不同参数下交通流模型的基本图,并对混合交通流的特性进行了分析和讨论.     

改进的双向两车道混合交通流模型

在已有双向两车道混合交通流模型基础上,通过考虑取消对低速车队列的限制,并引入转道车辆邻道后方安全距的新概念,提出一种新的双向交通流元胞自动机模型.数值模拟改进模型的交通流基本图,并进行对比.模拟结果表明,改进的模型表现出新的特性,混合交通流中,慢车的出现、两车道初始密度不均匀分布对双向交通流都有显著的影响.     

车联网环境下自动驾驶交通流建模与分析

在车联网环境下,对原有自动驾驶交通流跟驰模型进行改进,构建新的自动驾驶跟驰模型,并理论推导在不同自动驾驶比例下混合交通流稳定性的解析判别条件,从混合交通流稳定域角度对比分析模型改进前后混合交通流的稳定性。结果表明,相比于原自动驾驶跟驰模型,改进后的模型能有效缩小混合交通流不稳定区域,降低混合交通流全速度范围内稳定时所需的最低自动驾驶比例,从而提升自动驾驶混合交通流的稳定性。     

敏捷驾驶在交通流中的作用

在交通流NaSch模型的基础上,考虑了当车辆速度大于车间距时,司机对前车的敏感驾驶随机减速行为,其概率与最大速度驾驶及延迟加速的随机过程不同,由此提出了一维交通流元胞自动机模型．计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;这都是由于敏感驾驶所导致的,而且表明交通流元胞自动机模型演化步骤的顺序对交通流的状态起了很大的作用．并且这样的模型是合理和符合实际的．     

考虑两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型

考虑驾驶员在不同交通环境下会变换驾驶方式的真实情况,建立两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型(TTChange-CA模型).通过数值模拟发现,2种类型车辆的初始混合比例和换道概率对交通流基本没有影响;与只改变一次驾驶方式的双车道模型(TChange-CA模型)相比,TTChange-CA模型提高了系统的流量、速度和临界密度,增加了道路利用率;与双车道SDNaSch模型和WWH模型相比,该模型的速度、流量及时空图的致密程度介于二者之间,更真实地刻画了现实交通流.     

元胞自动机FI和NS交通流混合模型的研究

考虑车辆的驾驶员具有其不同的驾驶特点,建立了单车道开放边界条件下元胞自动机FI模型和NS模型混合的交通流模型．通过计算机模拟,研究了混合交通流的密度、速度和流量受边界、NS型车辆的随机减速概率PNS、FI型车辆的随机减速概率PFI和NS型车辆的产生概率α′的影响．结果表明,PNS和α′是决定混合交通流的主要因素,它们的值越大,混合交通流的密度、速度和流量就越小,混合模型的密度、速度和流量都比NS模型的大．     

十字路口的交通流模型及其应用

探究了基于元胞自动机的交通流模型,以Brockfeld等人对NaSch和BML耦合模型的优化模型为基础,引入Takayasu-Takayasu慢启动规则,建立了二维元胞自动机的十字路口交通流模型,对有信号灯控制的十字路口交通流模型进行配时研究,进一步设计了高架桥模型,并通过仿真实验论证了信号灯周期时长对十字路口交通环境存在显著性影响,而高架桥模型能够有效地提高车辆平均通行速度,降低平均耗时,改善道路通行能力.     

基于元胞自动机的航道交通流仿真

文章基于自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据,将汇入主航道的分支交通流对航道整体交通状况的影响进行研究,该种情况类似于城市交通中匝道入口的汇入情形。鉴于航道内的该种情况,以元胞自动机进行建模仿真;并通过分析可追越条件下两船之间的速度关系,发现其中规律与三相交通流理论中的速度适应机制相契合,于是将基本图理论与三相交通流理论中的合理部分相结合,构建一个既符合实际又便于模拟的单向双通道航道内的交通流模型,并通过图像和时间序列相关分析对该模型进行说明和验证。此外还利用该模型对带有汇入主航道内的交通流出现的一些交通现象进行仿真和说明。     

考虑车辆间博弈行为的交通流

从二维城市道路元胞自动机交通流模型和一维道路元胞自动机模型两个方面介绍车辆间博弈行为对交通流的影响.总结了目前交通流研究中引入合作者和背叛者之后,道路交通状况的改变.通过考虑车辆之间的博弈行为,研究司机驾驶行为对道路上车流量的影响,希望找到能使交通系统车流量达到最大的驾驶行为准则.     

一种考虑能见度影响的元胞自动机交通流模型

本文建立一种考虑能见度影响的元胞自动机交通流模型,研究了产生概率、消失概率及能见度对交通流的影响.计算机模拟结果表明,产生概率和消失概率均只在一定范围内影响系统流量的变化;能见度影响的路段为系统的瓶颈,为避免其上游路段出现严重堵塞,应根据能见度大小,对产生概率和消失概率进行合理调节;当能见度很低时,瓶颈路段及其上游路段...     

一种基于驾驶决策的三相交通流仿真模型

提出了一种基于三相交通流理论的驾驶决策交通流仿真模型.该模型采用驾驶决策函数替代由Kerner等人提出的KKW模型中目标速度函数,在新模型中将驾驶行为分为自由流驾驶模式、同步流驾驶模式和堵塞流驾驶模式,三种模式会根据道路的实际交通情况进行切换.基本图和时空分析结果表明,提出的模型符合实际的交通观察.     

基于多元胞模型的桥梁车流合成及荷载模拟

随机车辆荷载模拟是桥梁荷载评定和性能评估的基础和关键,目前基于Monte Carlo的车流模拟较难呈现长加载跨径内车流的微观动态演化特性,而基于元胞自动机(CA)的单元胞模拟方法在加载精度方面仍需改进.单元胞模拟法中,将每个车辆用一个元胞模拟,难以体现轴重影响,限制了模拟精度的提高.在此基础上,提出了每个元胞模拟一个车轴,多个元胞模拟一辆车的多元胞自动机(MCA)模型,并利用实测车流及其荷载数据进行模型校核.研究表明:多元胞车轴模拟方法能够准确地还原车流量、车头时距、车速、车重等系列车流以及荷载参数.以1 000m虚拟加载跨径的荷载集度、支点剪力、跨中弯矩为指标,统计模拟车流和实测数据的荷载响应特性.结果显示,MCA模型的模拟结果与实际车流误差均在5%以内,相较于传统单元胞模型17%的误差,精度显著提高.     

Modeling Mixed Traffic Flow at Crosswalks in Micro-Simulations Using Cellular Automata

The cellular automata (CA) micro-simulation model was used to describe the behavior of the mixed traffic flows at crosswalks where the pedestrians compete with the vehicles to cross the roadway. The focus of this paper is the behavior of pedestrians and the influence of pedestrians’ behavior on the vehicle flow, pedestrian flows, and the vehicle waiting time. The proportion of pedestrians who do not obey traffic laws, the group effect, and expected waiting time of pedestrians, regarded as the most important pedestrian characteristics, are taken into consideration in the analysis. Simulation results show the ability of the micro-simulation to capture the most important features of mixed traffic flow.     

两种驾驶方式构成的异质交通流稳定性研究

对由两种驾驶方式组成的单车道异质交通流的稳定性进行分析和研究. 利用实际数据对两种驾驶方式对应的最优行驶速度车辆跟驰模型及智能驾驶员车辆跟驰模型进行参数标定,使用线性稳定性分析方法获得了异质交通流的稳定性条件,并定义了异质交通流的稳定性函数和驾驶方式的稳定性函数,在此基础上进行了仿真实验. 研究结果表明异质交通流的稳定性受两个关键因素的影响:驾驶方式在交通流中的比例和驾驶方式的稳定性函数. 仿真发现智能驾驶员的驾驶方式比最优行驶速度的驾驶方式具有更好的稳定性. 此外,还获得了在不同的速度下,有关不同驾驶方式比例的稳定性变化曲线.      

一种自适应普遍路况的元胞自动机交通流模型

在Nagel-Schreckenberg(NaSch)模型的基础上,考虑重力对行驶坡道上车辆的影响,将时间与空间上连续的加速、减速效应离散化,以概率pup和pdown的方式进行一次性速度补偿,提出一个改进的NaSch模型,并对改进的模型进行计算机数值模拟.模拟结果显示,改进后的模型能准确反映特殊路段对行驶车辆的影响,同时再现了与实际交通相一致的时走时停交通波等复杂的非线性现象,能自动适应普遍路况.     

基于强化协作博弈方法的双车道混合交通流特性

对元胞自动机引入Gipps跟驰模型,并结合改进的Q强化学习方法分别建立普通车辆及智能网联车的微观行驶策略,提出了一种新型的混合交通流演化仿真方法.然后,利用数值模拟方式对双车道交通环境进行仿真,探索智能网联车对混合交通流的动态影响.结果表明,相比于元胞自动机构建的普通车辆智能体,改进的Q强化学习方法训练的智能网联车智能体具备更强的连续时空环境适应能力,双车道环境下道路通行能力随着智能网联车渗透率的提升而增大,最高可提升45.34%.此外,智能网联车渗透率的提高会降低车群低效的换道行为,拓宽高通行能力水平下的车辆密度范围,有利于改善交通拥堵.     

考虑预期效应和交通灯影响的城市道路交通元胞自动机模型

提出描述交通灯控制下城市道路交通流动力学演化过程的元胞自动机模型,其中交通灯对于路段上车辆的影响是全局的,驾驶员可根据交通灯的状态及时调整驾驶行为,同时还考虑前方车辆的预期运动.该模型中车辆的运动更加平滑,符合实际交通现象.应用模型中的驾驶策略,可以有效地减少怠速和速度骤减的状态,从而减少机动车的尾气排放.