考虑驾驶员预估效应的交通流格子模型与数值仿真

考虑驾驶员的预估效应对车流的影响,提出了一个改进的一维交通流格子模型.基于线性稳定性理论得到了该模型的线性稳定性判据;运用非线性分析方法导出了描述交通阻塞相变时的mKdV方程.应用数值仿真验证了mKdV方程的解,研究表明适当考虑车流中预估效应的作用能够增强交通流稳定性,从而能有效抑制交通阻塞的形成. 关键词： 预估效应 交通流 格子模型 数值仿真     

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.     

智能交通环境下多信息反馈效应的跟驰模型研究综述

智能交通环境下,驾驶员可实时获取前方多辆车行驶状态信息,并根据反馈信息合理调整自身车辆运行状态,以期实现前后多车协同行驶的目标。本文简要回顾了跟驰模型近70年的发展历程,重点聚焦理论驱动跟驰模型,系统梳理了智能交通环境下多信息反馈效应跟驰模型的相关研究,给出了不同信息反馈作用下各模型的具体表征及其特性,归纳出多信息反馈效应跟驰模型动力学方程的一般形式。最后展望了该模型未来的发展趋势,为进一步完善跟驰理论及模型提供有益的参考。     

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     

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.     

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     

考虑司机扰动风险偏好异质的跟驰模型

基于优化速度模型,考虑司机扰动风险偏好异质的影响,提出了扩展模型.通过线性稳定性分析,得到了扩展模型的稳定性条件,表明前车司机扰动风险偏好系数相对跟驰车司机扰动风险偏好系数越小,扩展模型稳定区域越大.通过非线性分析获得了不稳定区域下的扭结-反扭结密度波.数值仿真也表明两者比值越小,越有利于初始稳态车流抑制扰动的传播和交通堵塞的形成.这为减少交通堵塞提供了一个可行的思路,比如按照司机扰动风险偏好系数相对大小由小到大进行排队形成车队行驶等.     

宏观交通流模型的能耗研究

本文在几种典型的宏观交通流模型的基础上,导出能量耗散的计算公式,宏观交通流模型能耗不同于元胞自动机交通模型,其能耗不仅考虑车流速度减少,而且还要计及通过路段的车流通量引起的能耗.通过对满足黎曼初始条件的道路能耗和道路交通瓶颈处能耗的计算和理论分析,表明交通拥堵处,能量耗散比较高,而且能量耗散的变化也能反映交通拥堵产生及消散的情况.     

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     

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     

A novel car-following model by sharing cooperative information transmission delayed effect under V2X environment and its additional energy consumption

A novel car-following model is offered based on the cooperative information transmission delayed effect involving headway and velocity under V2X environment. The stability conditions and mKdV equation of the new model are obtained via the linear and nonlinear analysis. Through numerical simulation, the variation trend of headway and hysteresis phenomenon are studied. In addition, we investigate the additional energy consumption of the vehicle during acceleration. In brief, theoretical analysis and simulation results confirm that the new car-following model based on the cooperative information transmission delayed effect can improve traffic stability and reduce additional energy consumption.     

The KdV–Burgers equation in a new continuum model with consideration of driverʼs forecast effect and numerical tests

A new continuum traffic flow model is proposed based on an improved car-following model, which takes the driver?s forecast effect into consideration. The backward travel problem is overcome by our model and the neutral stability condition of the new model is obtained through the linear stability analysis. Nonlinear analysis shows clearly that the density fluctuation in traffic flow leads to a variety of density waves and the Korteweg–de Vries–Burgers (KdV–Burgers) equation is derived to describe the traffic flow near the neutral stability line. The corresponding solution for traffic density wave is also derived. Finally, the numerical results show that our model can not only reproduce the evolution of small perturbation, but also improve the stability of traffic flow.     

Stabilisation analysis of multiple car-following model in traffic flow

An improved multiple car-following model is proposed by considering the arbitrary number of preceding cars, which includes both the headway and the velocity difference of multiple preceding cars. The stability condition of the extended model is obtained by using the linear stability theory. The modified Korteweg--de Vries equation is derived to describe the traffic behaviour near the critical point by applying the nonlinear analysis. Traffic flow can be also divided into three regions: stable, metastable and unstable regions. Numerical simulation is accordance with the analytical result for the model. And numerical simulation shows that the stabilisation of traffic is increasing by considering the information of more leading cars and there is unavoidable effect on traffic flow from the multiple leading cars' information.     

混合交通流元胞自动机FI模型的能耗研究

研究了在周期边界条件下,最大速度、混合比例、车辆长度、随机减速概率对(fukui-ishibashi,FI)交通流模型能耗的影响.数值模拟结果表明,FI交通流模型的能耗随着车辆最大速度的增大而增加;随着混合比C的增大而增加,长车的比例越多能耗越大;随长车车长的增长而增加.FI交通流模型的能耗不同于NaSch模型能耗,对于FI交通流模型,在最大流量之处交通能耗发生下降的突变趋于零,其左右各存在交通能耗极大值.     

弯道交通流跟驰建模与稳定性分析

为发现弯道道路条件下交通流的演化特性及稳定条件,在全速度差最优模型的基础上,研究了弯道情况下的交通流跟驰模型表达式,并以状态空间法和控制系统的稳定性判据对其进行了稳定性分析,得到弯道情况下交通流的稳定条件,最后进行了数值模拟,验证了模型稳定条件的正确性.研究结果表明在相同的初始交通流密度情况下,弯道道路随着道路弧度的增大,交通流稳定性逐渐降低.     

Modeling and analysis of car-following behavior considering backward-looking effect

The car-following behavior can be influenced by its driver’s backward-looking effect.Especially in traffic congestion,if vehicles adjust the headway by considering backward-looking effect,the stability of traffic flow can be enhanced.A model of car-following behavior considering backward-looking effect was built using visual information as a stimulus.The critical stability conditions were derived by linear and nonlinear stability analyses.The results of parameter sensitivity analysis indicate that the stability of traffic flow was enhanced by considering the backward-looking effect.The spatiotemporal evolution of traffic flow of different truck ratios and varying degrees of backward-looking effect was determined by numerical simulation.This study lays a foundation for exploring the complex feature of car-following behavior and making the intelligent network vehicles control rules more consistent with human driver habits.     

Modified coupled map car-following model and its delayed feedback control scheme

A modified coupled map car-following model is proposed, in which two successive vehicle headways in front of the considering vehicle is incorporated into the optimal velocity function. The steady state under certain conditions is obtained. An error system around the steady state is studied further. Moreover, the condition for the state having no traffic jam is derived. A new control scheme is presented to suppress the traffic jam in the modified coupled map car-following model under the open boundary. A control signal including the velocity differences between the following and the considering vehicles, and between the preceding and the considering vehicles is used. The condition under which the traffic jam can be well suppressed is analysed. The results are compared with that presented by Konishi et al. (the KKH model). The simulation results show that the temporal behaviour obtained in our model is better than that in the KKH model. The simulation results are in good agreement with the theoretical analysis.     

混有协同自适应巡航控制车辆的异质交通流稳定性解析与基本图模型

针对传统车辆和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆构成的异质交通流,研究其稳定性与基本图模型.应用实车测试验证的CACC模型和智能驾驶员模型(intelligent driver model)分别作为CACC车辆和传统车辆的跟驰模型,建立异质流稳定性解析框架,研究不同平衡态速度、不同CACC车辆比例时的异质流稳定性.推导异质流基本图模型,并进行数值仿真实验.研究结果表明,在传统车辆稳定的速度范围,异质流处于稳定状态.在传统车辆不稳定的速度范围,CACC车辆比例增加以及平衡态速度远离9.6—18.6 m/s速度范围,均能够改善异质流的不稳定性.通行能力随着CACC车辆比例的增加而提高.此外,CACC模型的期望车间时距越大,异质流稳定域越大,但通行能力降低.因此,恒定车间时距CACC控制策略下的期望车间时距取值应权衡异质流稳定域和通行能力两个方面的影响.     

Density waves in traffic flow model with relative velocity

The car-following model of traffic flow is extended to take into account the relative velocity. The stability condition of this model is obtained by using linear stability theory. It is shown that the stability of uniform traffic flow is improved by considering the relative velocity. From nonlinear analysis, it is shown that three different density waves, that is, the triangular shock wave, soliton wave and kink-antikink wave, appear in the stable, metastable and unstable regions of traffic flow respectively. The three different density waves are described by the nonlinear wave equations: the Burgers equation, Korteweg-de Vries (KdV) equation and modified Korteweg-de Vries (mKdV) equation, respectively.