人機駕駛混合交通流建模與仿真.pdf

1、在對未來智能交通的暢想中，可以預見的是隨著機器學習和傳感技術的發(fā)展，無人駕駛車輛將會越來越多的出現在道路上。無人駕駛不再是孤立的問題，而是多領域技術進步基礎上的突破性組合，具有改變出行現狀的可能。在人機駕駛混合交通環(huán)境下，人機相互作用關系、交通流呈現的狀態(tài)，以及交通控制技術的適應性等現實問題是亟需探討、研究的。
　　本文在分析梳理現有無人駕駛在交通流領域的發(fā)展與研究成果的基礎上，以合理的假設為前提條件，對無人駕駛車輛參與下的典型交

2、通場景進行了的探討，針對其駕駛行為和可能給有人駕駛帶來的影響展開了分析研究，主要內容如下:
　　1研究對象發(fā)展及現狀分析。概述了前沿科學技術下無人駕駛的發(fā)展過程，介紹了無人駕駛的研究現狀、基本假設、建模理論方法，并闡明了無人駕駛在交通流體系中的留白問題等。
　　2建立模型。在總結現有的無人駕駛的傳感技術、駕駛情景辨識與操作邏輯的基礎上，提出了無隨機慢化的單車道無人駕駛元胞自動機(CA)模型、基于速度效應(VE)模型改進的雙車

3、道自動貨車CA模型;在有人駕駛可辨識無人駕駛的假設下，同時考慮無人駕駛上路給人類駕駛員帶來的影響及應對條件，建立了單、雙車道人機駕駛混合交通流下兩類不同的有人駕駛CA模型。
　　3通過數值仿真模擬，對混合交通流的研究結論如下:
　　單車道中，隨著無人駕駛混合比例的減小，會造成車道局部堵塞擴張、阻塞帶延長，降低了道路通行能力，對提升車道平均車速產生不利影響。雙車道中，車道密度較小時，道路資源充裕，普通車輛易滿足換道條件，有助于

4、提升道路利用率;若車道密度過大，難有富裕的道路空間供普通車輛換道，且隨著自動貨車比例的增加、對行車道的占用擴大，換道愈加困難，導致道路平均速度和通行能力的降低。而自動貨車若以隊列形式出行，能有效提高普通車輛的換道頻率、減小車輛間的相互影響以提高道路利用率，進而降低車速大幅波動，益于道路車輛的穩(wěn)定運行。
　　本文一方面能夠為最終研發(fā)面向無人駕駛的交通控制技術奠定理論基礎。另一方面，通過對人機駕駛混合交通流特性的分析研究，對未來交通控