面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicle,HDV)混行的交通模式,研究部署自动驾驶专用车道(Lanes for Connected and Automated Vehicles,CAVL)环境下的混合交通网络均衡演变规...面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicle,HDV)混行的交通模式,研究部署自动驾驶专用车道(Lanes for Connected and Automated Vehicles,CAVL)环境下的混合交通网络均衡演变规律。考虑CAV在通行能力、时间价值和节能方面的优势,建立了面向不同属性车道的车辆出行成本计算函数,克服了传统BPR函数无法表征CAV特性的问题;提出了面向混合交通流的车道管理策略,并建立了路段交通量分配模型,为混合交通流下的道路通行能力计算提供了基础。假定CAV受中央系统调控而遵循系统最优的路径选择原则,而HDV用户根据自身驾驶经验而遵循用户最优的路径选择原则,基于此构建了CAVL环境下的混合交通均衡模型,并运用改进的连续平均法求解该模型。数值分析结果表明:同时考虑CAV对道路通行能力和用户时间价值的效益,CAV渗透率达到40%时,出行时间成本降低12%。同时发现CAVL与通用车道的设计速度相同时,当渗透率大于31%,部署CAVL才能降低时间成本。通过Nguyen-Dupuis网络测试分析发现:由于CAV行驶稳定和CAVL的优势,为达到系统最优,CAV流量主要沿CAVL路段流动;当交通需求分别为7000 veh·h^(-1)和15000 veh·h^(-1)时,CAV渗透率由20%增大至60%,系统成本分别降低4.12%和46.38%。研究成果为深度刻画混合交通网络流量分配奠定了基础,也为自动驾驶专用车道的优化部署提供了理论指导。展开更多
文摘面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicle,HDV)混行的交通模式,研究部署自动驾驶专用车道(Lanes for Connected and Automated Vehicles,CAVL)环境下的混合交通网络均衡演变规律。考虑CAV在通行能力、时间价值和节能方面的优势,建立了面向不同属性车道的车辆出行成本计算函数,克服了传统BPR函数无法表征CAV特性的问题;提出了面向混合交通流的车道管理策略,并建立了路段交通量分配模型,为混合交通流下的道路通行能力计算提供了基础。假定CAV受中央系统调控而遵循系统最优的路径选择原则,而HDV用户根据自身驾驶经验而遵循用户最优的路径选择原则,基于此构建了CAVL环境下的混合交通均衡模型,并运用改进的连续平均法求解该模型。数值分析结果表明:同时考虑CAV对道路通行能力和用户时间价值的效益,CAV渗透率达到40%时,出行时间成本降低12%。同时发现CAVL与通用车道的设计速度相同时,当渗透率大于31%,部署CAVL才能降低时间成本。通过Nguyen-Dupuis网络测试分析发现:由于CAV行驶稳定和CAVL的优势,为达到系统最优,CAV流量主要沿CAVL路段流动;当交通需求分别为7000 veh·h^(-1)和15000 veh·h^(-1)时,CAV渗透率由20%增大至60%,系统成本分别降低4.12%和46.38%。研究成果为深度刻画混合交通网络流量分配奠定了基础,也为自动驾驶专用车道的优化部署提供了理论指导。
