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      考慮駕駛行為的三車道自動(dòng)-手動(dòng)駕駛混合交通流仿真

      2021-09-10 20:13:37宋偉亞
      交通科技與管理 2021年17期
      關(guān)鍵詞:自動(dòng)駕駛

      宋偉亞

      摘 要:未來(lái),自動(dòng)駕駛汽車逐步投入市場(chǎng)時(shí)會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的道路交通系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的未知影響。本文通過(guò)建立基于元胞自動(dòng)機(jī)且充分考慮駕駛行為的三車道自動(dòng)-手動(dòng)駕駛混合交通流模型,研究了不同自動(dòng)駕駛比例下的混合交通流特性。

      關(guān)鍵詞:自動(dòng)駕駛;混合交通流;駕駛風(fēng)格

      0 引言

      目前,人們普遍認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車能減少交通擁堵,但從現(xiàn)有預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)看,自動(dòng)駕駛汽車時(shí)代的完全到來(lái),至少在2030年以后。在此之前,其比例的逐漸增加會(huì)對(duì)交通流產(chǎn)生巨大的未知影響[1]??v觀國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究,基于元胞自動(dòng)機(jī)且充分考慮駕駛行為的自動(dòng)-手動(dòng)駕駛混合交通流研究并不多。

      1 自動(dòng)-手動(dòng)駕駛混合交通流建模

      對(duì)混合交通流進(jìn)行元胞自動(dòng)機(jī)建模的關(guān)鍵是:如何對(duì)自動(dòng)駕駛與手動(dòng)駕駛進(jìn)行區(qū)分,以展現(xiàn)二者對(duì)交通流影響的差異。參考現(xiàn)有研究,我們采用反應(yīng)時(shí)間τ與駕駛風(fēng)格β對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分。易知自動(dòng)駕駛可準(zhǔn)確預(yù)估其他車輛速度,而不同駕駛風(fēng)格的人對(duì)速度的預(yù)估會(huì)存在差異,這里我們引入駕駛風(fēng)格系數(shù)β∈(0,1),提出基于Gipps安全距離規(guī)則的“預(yù)期安全距離模型”[2-3]:

      基于“預(yù)期安全距離模型”改進(jìn)基礎(chǔ)的NaSch跟馳模型與自由換道規(guī)則[3]。

      1.1 跟馳模型改進(jìn)

      (1)確定t+1時(shí)刻的車速:

      車輛n與旁車道后方車輛之間的車距大于預(yù)期安全距離才滿足換道的安全條件,且換道行為具有隨機(jī)性,按概率執(zhí)行最終的換道。

      2 仿真與結(jié)果分析

      2.1 仿真設(shè)置

      在充分考慮舒適性及模型對(duì)反應(yīng)時(shí)間敏感性的基礎(chǔ)上,將自動(dòng)駕駛汽車的反應(yīng)時(shí)間取為0.5 s;同時(shí),參考文獻(xiàn)將手動(dòng)駕駛反應(yīng)時(shí)間取為0.9 s。車道長(zhǎng)度L=2 km,車道數(shù)m=3,元胞長(zhǎng)1 m,車長(zhǎng)5 m;自動(dòng)駕駛最大速度為35,對(duì)應(yīng)實(shí)際126 km/h;手動(dòng)駕駛為30,對(duì)應(yīng)實(shí)際108 km/h;加、減速度均為3。自動(dòng)駕駛的駕駛風(fēng)格系數(shù)β取為1,手動(dòng)駕駛的駕駛風(fēng)格系數(shù)β取為0.9;換道概率取0.5。密度區(qū)間為[0,150],增量?=3。采用并行規(guī)則及周期性邊界條件進(jìn)行演化,每次仿真演化20 000時(shí)步,取后2 000步內(nèi)所有車輛的平均速度作為系統(tǒng)平均速度。

      2.2 不同自動(dòng)駕駛比例對(duì)混合交通流的影響

      仿真時(shí),自動(dòng)駕駛的比例的取值區(qū)間為[0,1],變化增量=0.2,實(shí)驗(yàn)分六組進(jìn)行。對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn):隨著的增加,系統(tǒng)交通流各密度下的平均速度也隨之變大,且在相同車流密度下,越大,系統(tǒng)交通流的平均速度越大;同時(shí),越大,相鄰值下,系統(tǒng)交通流各密度下平均速度的差異越明顯,尤其在高密度的擁堵區(qū)域;當(dāng)密度為150時(shí),純自動(dòng)駕駛交通流的平均速度約為13 km/h,而純手動(dòng)駕駛交通流的平均速度已經(jīng)趨近于0。由此我們可以判斷:由于自動(dòng)駕駛的反應(yīng)時(shí)間比較小,且自動(dòng)駕駛能夠準(zhǔn)確判斷周圍車輛的速度,所以它在行駛過(guò)程中所需的預(yù)期安全距離較小,道路空間利用率更高,即使在高密度車流環(huán)境下系統(tǒng)交通流的平均速度仍然比較大。此外,隨著的增大,最佳車流密度下的交通量也在增加,且交通量的變化增量越來(lái)越大;當(dāng)=1時(shí),三車道系統(tǒng)交通流的峰值流量最大,約為3 418;

      當(dāng)=0時(shí),三車道系統(tǒng)交通流的峰值流量最小,約為2 386。由此可以判斷,在傳統(tǒng)的三車道系統(tǒng)交通流中引入自動(dòng)駕駛汽車,可以極大的改善三車道交通系統(tǒng)的道路通行能力,且最佳車流密度下的交通量最多能夠提升1.4倍。

      3 結(jié)論

      本文以未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車逐步投入市場(chǎng)的過(guò)程中對(duì)傳統(tǒng)道路交通系統(tǒng)產(chǎn)生的未知影響為問(wèn)題導(dǎo)向,建立了基于元胞自動(dòng)機(jī)的充分考慮駕駛行為的三車道自動(dòng)-手動(dòng)駕駛混合交通流模型。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn):越大,系統(tǒng)交通流的平均速度越大,最佳車流密度下的峰值流量也越大,且系統(tǒng)交通量最大值接近3 500,道路通行能力最多能夠提升1.4倍。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Kanwaldeep Kaur,Giselle Rampersad.Trust in driverless cars:Investigating key factors influencing the adoption of driverless cars[J].Journal of Engineering and Technology Management.2018,48:87-96.

      [2]Harpreet Singh,Ankit Kathuria.Analyzing driver behavior under naturalistic driving conditions:A review[J].Accident Analysis and Prevention.2021,150.

      [3]邱小平,馬麗娜,周小霞,等.基于安全距離的手動(dòng)-自動(dòng)駕駛混合交通流研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2016,16(4):101-108.

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