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文檔簡介
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
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