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    人工智能對交通效率的影響

    2022-09-22 08:51:34付書凡王慧敏畢婧
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2022年16期
    關(guān)鍵詞:交通網(wǎng)絡(luò)元胞交通流

    付書凡 王慧敏 畢婧

    (沈陽師范大學(xué)軟件學(xué)院 遼寧沈陽 110034)

    人工智能日趨成熟,自動駕駛系統(tǒng)在提高道路通行能力、改善車輛主動安全性等方面具有巨大潛力。自動駕駛車輛在道路上所占的比例不同,會對道路的交通效率產(chǎn)生不同程度的影響。

    在不同的交通網(wǎng)絡(luò)中,交通效率各有不同,在自動駕駛汽車登上公路時(shí),會對交通效率產(chǎn)生一定的影響。自動駕駛的比例不同,可能會加快交通效率,也可能會導(dǎo)致交通效率變慢甚至癱瘓。因此,做出以下分析:探究在擁堵系數(shù)、汽車行駛速度、道路干擾、汽車種類方面,車流中自動駕駛比例對交通效率的影響;在一個(gè)由主干道、次干道、交叉路口、彎道構(gòu)成的有邊界的簡單交通網(wǎng)絡(luò)中,車流中自動駕駛車輛比例對交通效率的影響。

    1 理論及方法

    將影響因素分為兩大類:即路況指標(biāo)和性能指標(biāo)。影響路況的指標(biāo)因素有道路干擾和擁堵系數(shù);影響性能指標(biāo)的因素有行駛速度和汽車種類。

    采用層次分析法來對4 個(gè)影響因素進(jìn)行判斷,通過建立層次模型并求解,對得出的結(jié)果進(jìn)行一致性判斷。使用模糊綜合評判模型進(jìn)行求解,通過兩種方式求解最終得出結(jié)論:道路干擾和行駛速度分別是決定路況指標(biāo)和性能指標(biāo)的重要因素。

    設(shè)定一個(gè)簡單的交通網(wǎng)絡(luò),研究車流中自動駕駛車輛比例對交通效率的影響。據(jù)此,需要建立一個(gè)元胞自動機(jī)模型。

    通過選定交通網(wǎng)絡(luò),又細(xì)分為十字路口、直行道和轉(zhuǎn)彎等情況,針對不同的情況,對車流量進(jìn)行了交通仿真模擬。通過車輛加速、減速、停止3種情況進(jìn)行速度分析,通過對語句調(diào)控來設(shè)置道路口的紅綠燈。通過隨機(jī)概率來設(shè)定汽車直行左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)的概率進(jìn)行分析建立模型。通過在模型中明確車流量的變化、車速及紅綠燈等因素,建立起比較精準(zhǔn)的模型,進(jìn)而對模型進(jìn)行驗(yàn)證。

    2 實(shí)驗(yàn)

    2.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型

    2.1.1 層次結(jié)構(gòu)模型

    層次結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。目標(biāo)層M是自動駕駛車輛比例對交通效率的影響評價(jià)體系;中間的準(zhǔn)則層C 路況指標(biāo)和性能指標(biāo);最下面的方案層P 的影響因素為道路干擾、擁堵系數(shù)、行駛速度及汽車種類。

    圖1 層次結(jié)構(gòu)模型圖

    2.1.2 根據(jù)建立的模型求解

    由此可求得一致性指標(biāo)=0.0268,一致性比例=0.516。

    因?yàn)椋?.10,所以該判斷矩陣的一致性可以接受。

    權(quán)重向量=(0.1000 0.3500 0.5500)。

    求解判斷矩陣C2-P 的權(quán)重向量=(0.7500 0.2500)。

    最后用層次分析法得出如表1所示關(guān)系表。

    表1 自動駕駛車輛比例對交通效率影響

    由表1可分析得出不同交通條件下自動駕駛車輛對交通效率的影響結(jié)果。

    (1)當(dāng)自動駕駛車輛在行駛車輛占比為1/10時(shí):

    影響比例=0.0504+0.06+0.046+0.0231=0.1795

    (2)當(dāng)自動駕駛車輛在行駛車輛占比為1/2時(shí):

    影響比例=0.084× 0.3+0.3× 0.3+0.46× 0.3+0.154× 0.25=0.2917

    (3)當(dāng)自動駕駛車輛在行駛車輛占比為9/10時(shí):

    影響比例=0.084× 0.1+0.3× 0.5+0.46× 0.6+0.154× 0.6=0.5268

    由計(jì)算結(jié)果可知,在不同條件因素影響下,自動駕駛汽車比例越高,交通效率就越高。

    2.2 建立模糊綜合評判模型

    “模糊”(Fuzzy)從字義上理解包含“含糊”“不確定”的概念。模糊理論(Fuzzy Theory)是建立在模糊邏輯(Fuzzy Logic)基礎(chǔ)之上,描述和處理人類語言所特有的模糊信息的理論。它的主要概念包括模糊集合(簡稱模糊集)及其隸屬函數(shù)、模糊算子和模糊關(guān)系。

    模糊綜合評價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評價(jià)方法。根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論,把定性評價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評價(jià),即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評價(jià)。它具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn),能較好地解決模糊的、難以量化的問題,適合各種非確定性問題的解決。

    (1)建立評判對象因素集,表示由影響判斷對象的因素組成的合集。=[,,,],其中,為擁堵系數(shù),為汽車種類,為道路干擾,為行駛速度。

    (3)建立權(quán)重集,=[0.084,0.46,0.3,0.154](此數(shù)值由以上層次分析法求得)。

    (4)確定模糊判斷矩陣。調(diào)查單因素評價(jià)隸屬度向量,并形成隸屬度矩陣(模糊判斷矩陣),對本題假設(shè)取4組評判。

    (5)進(jìn)行模糊綜合模式識別,得到評判指標(biāo),=×。

    (6)取中數(shù)值的最大值代表綜合評判的最終結(jié)果。

    2.3 基于元胞自動機(jī)模型對交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析

    元胞自動機(jī)的特點(diǎn)是時(shí)間、空間、狀態(tài)都離散,每個(gè)變量只取有限多個(gè)狀態(tài),且其狀態(tài)改變的規(guī)則在時(shí)間和空間上都是局部的。在探究自動駕駛技術(shù)所占比例對交通效率的影響中,設(shè)定了一個(gè)擁有主干道、轉(zhuǎn)彎、十字交叉路口的簡單交通網(wǎng)絡(luò),將其分為三部分,對其進(jìn)行道路交通流的分析。交通流是指在道路交通系統(tǒng)中有關(guān)交通流參數(shù)的定性和定量特征,以及它們在不同的時(shí)空條件下的變換規(guī)律和相互關(guān)系。交通流的參數(shù):有一些描述和反映一些交通流特性的物理量,包括行車速度、交通密度、交通量、交通延誤、時(shí)間占有率等參數(shù)。由題意可知,主要選取交通密度和行車速度作為參數(shù)。

    首先設(shè)置了道路上車的最初數(shù)量為200 輛,最大速度為Vmax,并記錄了車的實(shí)時(shí)速度velocityv 和車輛位置(i,j),并通過判斷當(dāng)前位置是否為空來決定車輛是加速、減速,還是隨即慢化,然后更新車輛速度,并記錄更新后的車輛位置,得出了一個(gè)流量密度圖和時(shí)空圖。

    加速過程:velocity(i-j+1)=min(velocity(i-j+1)+1,Vmax)。

    減速過程:velocity(i-j+1)=min(velocity(ij+1),d)。

    隨機(jī)慢化:velocity(i-j+1)=randslow(v(i-j+1));new_velocity=velocity(i-j+1)。

    更新位置:z(i-j+1)=0;z(i-j+1+new_velocity)=1。

    更新速度:velocity(i-j+1)=0;velocity(i-j+1+new_velocity)=new_velocity。

    通過相關(guān)代碼運(yùn)行,得到如圖2 所示的流量密度圖。

    圖2 流量密度圖

    通過基于元胞自動機(jī)的車流模型,可以看出不同速度下車輛的密度和流量。

    在最初通過元胞自動機(jī)原理和直行單行道代碼模擬,建立了一個(gè)直行單行道道路交通模擬模型。設(shè)直行進(jìn)入研究區(qū)域的車輛的駛?cè)敫怕蕿閜p,道路長度為length,執(zhí)行的步長為n。設(shè)置pp=20,long=500,n=1000,然后用flaggg判斷是否有車輛在等待區(qū)即將離開區(qū)域。

    設(shè)置編號為1、2、3、4的4條道路,依次為十字交叉路口之前的直行道路、左轉(zhuǎn)道路、十字交叉路口之后的直行道路及右轉(zhuǎn)道路。通過相關(guān)if語句調(diào)控來設(shè)置道路口的紅綠燈,并通過隨機(jī)概率來設(shè)定汽車直行左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)的概率。

    建立一個(gè)在特定車流密度下的雙車道T型仿真模型。設(shè)定車道數(shù)目num 值為2,車道長度len 通過后期運(yùn)行代碼輸入?yún)?shù),設(shè)車輛的平均速度av、車流密度w數(shù)值、仿真步長時(shí)間ft、仿真步長數(shù)目fnum、車道入口處新進(jìn)入車輛的概率向量fp、交叉口處車輛行為的概率向量q 等值,均在運(yùn)行代碼時(shí)輸入相應(yīng)的參數(shù)。據(jù)此構(gòu)造元胞矩陣,設(shè)置不可行車道,并把仿真元胞狀態(tài)初始化,設(shè)值為1時(shí)表示無車,為0時(shí)表示有車,然后顯示初始交通流圖,給變量初始化,確定車輛的狀態(tài),最終得到交通流圖。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    通過構(gòu)造出表2 中的比較矩陣,為了確保權(quán)重的值更加準(zhǔn)確,采用了算術(shù)平均法、幾何平均法、特征值求法3種方式求解權(quán)重,發(fā)現(xiàn)3種方法求出權(quán)重的值誤差很小,并對取得的權(quán)重的值進(jìn)行一致性檢驗(yàn),將求得的一致性指標(biāo)與隨機(jī)一致性指標(biāo)進(jìn)行對照,發(fā)現(xiàn)符合一致性可以接受,由此得出結(jié)論:當(dāng)自動駕駛車輛在行駛車輛占比分別為1/10、1/2、9/10 時(shí),對交通效率的影響比率分別為0.1795、0.2917、0.5268。

    表2 3 種方法下的權(quán)重值比較

    設(shè)定車輛最初數(shù)量為200 輛,并通過元胞自動機(jī)建立了車輛流量密度和超時(shí)圖。

    直行單行道道路和直行交叉口道路及雙車道T型雙車道交通,最后得到了交通流圖。通過對單行道路和直行道路以雙車道道路的交通流圖的分析,得出結(jié)論:自動駕駛車輛比例越多,交通效率就越高。

    4 改進(jìn)方向

    (1)本文求解問題中所用到的數(shù)據(jù)皆是通過查閱有關(guān)資料進(jìn)行和分析得出的數(shù)據(jù),具有較高的精確性,根據(jù)該數(shù)據(jù),最后得出自動駕駛比例對交通效率的影響。

    (2)在所用到的層次分析法計(jì)算權(quán)值時(shí),采用了3種不同的計(jì)算方法求得,最后取平均值,得出權(quán)值數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確。

    (3)由于層次分析法定性成分過多,可能不夠精準(zhǔn),于是還建了模糊綜合評判法,能對蘊(yùn)藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料作出比較科學(xué)、合理、貼近實(shí)際的量化評價(jià)。

    (4)在對交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬時(shí),建立了離散動力學(xué)系統(tǒng)的元胞自動機(jī)模型,該模型具有較高的仿真能力,更真實(shí)地模擬現(xiàn)實(shí)交通網(wǎng)絡(luò)。

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