基于智能交通系统的耦合映射跟驰模型和交通拥堵控制

基于智能交通诱导信息，提出一种改进的耦合映射跟驰模型，用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论，给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明，考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用，亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性，通过与他人相关工作的比较得知，考虑智能交通诱导信息能够更有效地抑制交通拥堵. 关键词： 交通流 智能交通系统 耦合映射跟驰模型 交通拥堵控制     

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     

驾驶员预估效应下车流能耗演化机理研究

考虑实际交通中驾驶员预估效应对车辆跟驰行为的影响, 提出了一个改进跟驰模型. 采用线性稳定性理论获得了该模型的线性稳定性判据. 运用数值仿真的方法, 系统研究了驾驶员预估效应下车流的整体平均能耗和单车能耗的演化机理. 研究结果表明, 驾驶员预估效应能显著提高车流稳定性, 且随着驾驶员预估时长的增加, 车流的整体平均能量损耗和单车能量损耗将逐渐降低.     

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     

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.     

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     

智能汽车自动驾驶的控制方法研究

为了解决智能汽车在无人驾驶的情况下自动跟随前方车辆行驶的问题,在预瞄跟随理论基础上提出一种自动驾驶的控制方法;该方法适用于控制一列智能车队,智能汽车通过接收前车发送的行驶状态来计算出前方路况,通过模糊自适应PID控制器来控制车辆驾驶;首先基于预瞄跟随理论设计一个汽车自动跟随模型,并指明需要跟随的物理量;然后,设计了一个模糊PID控制器来实现对给定物理量的跟踪;最后在dSPACE和飞思卡尔模型小车所搭建的实验环境下去验证控制方法的可行性;仿真实验结果表明该方法能够保证智能汽车具有良好的路况计算和车辆跟踪的精度,且具有较好的鲁棒性。     

领导-跟随多智能体系统的滞后一致性

近年来,随着应用的需要和技术的发展,多智能体系统的一致性逐渐成为研究热点.在通信网络和工程应用中,由于信号传播的延迟效应,系统中智能体的状态可能表现为滞后一致.本文提出多智能体系统的滞后一致性概念,研究了有向网络环境下一阶领导-跟随多智能体系统的滞后一致性问题.通过设计合适的控制协议,利用矩阵理论和稳定性理论,获得该系统达到滞后一致的充分条件.数值模拟验证了理论结果的正确性.     

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     

日常择路行为的多智能体模拟

日常路径选择是一个长期的、多体参与的非合作博弈过程.基于多智能体环境，对交通信息公开和不公开两种路径更新规则进行了模拟研究，结果表明，信息公开比不公开能够使路径流量更快地演化到logit随机用户均衡状态，但若对信息的依赖程度过大，则可能导致系统振荡；出行者完全依靠自身经验完成路径选择也可以使系统演化至稳定态，但代价是演化效率太低.因此，既要公开交通信息，又要注意合理使用信息.     

利用智能决策的双通道交通流

考虑依据信息反馈进行智能决策的双通道交通流问题, 获得一定信息时，好的决策可以使效率提高.多个体资讯的分析及经验的反馈、判断、再适应是一个多个体复杂适应系统的本质性质，交通流也明显带有以上特性.研究表明，如果机械地利用不好的反馈信息，系统将会存在很大的振荡；智能地利用反馈信息，可以提高系统利用效率.因此，应在尽可能地提供好的反馈信息的同时合理地利用它们. 关键词： 元胞自动机 信息反馈 机械决策 智能决策     

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.     

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.     

基于跟驰模型的列车运行优化控制模拟研究

列车运行的优化控制是降低运输成本,提高运输服务质量以及实现轨道交通可持续发展的重要方式.本文在传统优化速度跟驰模型的基础上,以能量节约为目标提出了一种改进的模拟模型,用以模拟分析城市轨道交通系统中列车运行的优化控制.所提出的模型是通过在经典的优化速度跟驰模型(见Phys.Rev.E 51 1035 Bando等,1995)中引入新的目标优化速度函数来实现在复杂限速条件下列车运行的优化控制.数值模拟则是以北京市地铁亦庄线为例,利用亦庄线实测数据开展研究.结果表明,所提出的模型能够很好地描述复杂限速条件下列车运行的动态特性,模拟测量得到的结果和亦庄线的实测数据较为符合,由此说明所提出模型的有效性.进一步,通过分析列车运行时空图,列车运行的速度变化及运行时间等,讨论了复杂环境下列车流的时空演化特性.     

机动车协商模型与分岔特性研究

在环行交叉路口交通流中, 由于行驶目的的不同存在三种类型冲突. 为了真实模拟人类的自治性和智能性, 先将机动车建立为一个含有驾驶员模型的智能体, 再耦合环行交叉口的元胞自动机模型组成多智能体系统. 在总结每种类型交通冲突特点和规律的基础上, 提出通过优先级策略和动态协商机制消解机动车智能体相互之间的冲突问题. 以某中小城市城的典型环行交叉路口交通流量为样本数据, 对比验证模型的正确性, 并且进一步研究了交通流的分岔特性, 发现一定条件下流量的周期分岔和混沌现象. 数值模拟结果表明, 所建模型符合实际情况, 并且内环发生冲突越严重车流量越低, 随着机动车属性参数k和p的变化, 系统从稳定走向分岔再到混沌. 关键词： 多智能体 元胞自动机 协商 分岔     

智能交通系统的元胞自动机交通流模型

在Nagel-Schreckenberg(NS)模型的基础上，提出一种可应用智能交通系统（ITS）信息的新的交通流元胞自动机模型. 其中考虑了有效间距及刹车灯的作用，并引入了可变安全间距的新概念. 数值模拟表明：对于这种改进的ITS元胞自动机模型，道路交通量有了显著提高，体现了智能交通的优越性——有效地扩大交通流量，减少阻塞生成. 当考虑快车和慢车的混合交通流时，发现即使少量的慢车也会导致交通流量大幅度下降，说明了严格实施快慢道行驶的必要性. 关键词： 交通流 智能交通系统（ITS） 元胞自动机模型 刹车灯 可变安全间距     

考虑前后车效应的反馈控制跟驰模型

本文中,在优化速度模型的基础上,提出一个计及跟随车与当前车车头间距的跟驰模型.从控制论角度出发,对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件.同时,在新模型中引入了反馈控制信息,考虑当前车与前后方车辆之间的速度差.对模型进行线性分析后得到小扰动不会导致交通堵塞的条件.在开放边界条件下,对两个模型进行数值模拟,结果表明在控制信号下,车辆速度波动明显减小,拥堵现象得到有效缓解.从而证实反馈控制信号对缓解交通拥堵的重要作用.