智能网联汽车通行效率仿真与分析

发布时间：2020-05-13 18:05

【摘要】：随着汽车保有量的日益增长,交通拥堵问题愈加严重,各国政府和学者积极寻求解决办法。大数据、云计算以及信息通信技术的迅速发展,智能网联汽车(Intelligent and Connected Vehicles,ICV)应运而生。目前,落地的多为低速自动驾驶车辆(L1~L2),不久的将来,人们的生活中将会出现高级无人驾驶车辆(L5级别)。但是完全普及无人驾驶车辆可能还需几十年。因此,将来的几十年的时间会出现驾驶人车辆与自动驾驶车辆混合的状态。匝道入口是车辆汇集和转向的必经之地,是交通的咽喉,在此处,驾驶人必须对自己的行车路线、行车速度和行车方向做出判断。因此,此处是发生交通拥堵的主要场景之一。本文选取了匝道入口这一场景,通过仿真分析,研究混合状态下智能网联汽车的渗透率对缓解交通拥堵及提高道路通行效率的影响。本文分析了智能网联汽车在匝道入口的汇入过程,主要有三步:第一步,检测到进入匝道入口区域的车辆;第二步,按照车辆达到汇入点时间的先后进行排序,并且把排序结果信息发送给车辆;第三步,对车队进行控制,完成合并。调研了跟驰模型,并且比较跟驰模型的优缺点以及适应的场景。最后确定驾驶人车辆的跟驰模型为智能驾驶模型(Intelligent Driver Model,IDM),CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)模型作为智能网联汽车的跟驰模型。对已有的匝道汇入相关的研究进行了系统的调研,以间隙接受理论为依据,建立了IDM汇入模型,并且提出了智能网联汽车匝道入口控制模型。然后搭建了SUMO与MATLAB联合仿真平台,利用SUMO提供的接口,实现MATLAB与SUMO的信息互联,在SUMO中搭建了仿真场景,在MATLAB实现算法计算及结果显示。最终完成了直行单车道和匝道路口仿真分析,验证了模型的可行性,并对比了智能网联汽车在不同的渗透率下对道路通行能力的影响,结果证明随着智能网联汽车渗透率的不断增大,道路通行能力不断提高。因此智能网联汽车的发展可有效的缓解交通压力,给人们的出行带来极大的便利。本文提出的匝道入口汇入模型,车辆队列稳定性好,通行效率高。
【图文】：

烟台大学硕士论文1 绪论 研究背景现在全球科技进入人工智能时代，作为高新技术的集合体——汽车也进入。如图 1.1 所示，机动车保有量逐年增加。据交通管理局官方消息，2018 年册机动车 3172 万辆，机动车保有量已达 3.27 亿辆，其中汽车 2.4 亿辆，小车首次突破 2 亿辆；机动车驾驶人突破 4 亿人，达 4.09 亿人，其中汽车驾9 亿人[1]。汽车作为一两面剑，一方面带人们进入便利的生活，同时如果处理关系也将会带来交通堵塞问题。汽车保有量的增长将会直接导致道路承载加。不仅如此，汽车保有量的持续增长，大大地增加了交通事故的发生率，交通拥堵。严峻形势要求我们不断探索车辆行驶规律，寻找有效的缓解交通法。

第一章 绪论大隐患。虽然近年来的交通事故发生数量有所减少，，但是总量依然较大。如图 2 所示，2013 年至 2015 年间，我国交通事故发生数缓慢下降，但是在 2016 年快速增长达到 212846 起，2017 年为 203049 起。我国交通事故总量大，死亡人数连年攀升。整个国家、家庭和个人都会因交通事故带来经济损失。据世界世界卫生组织统计，道路交通碰撞的损失占大多数国家国内生产总值的 3%。
【学位授予单位】：烟台大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495;TP391.9

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本文编号：2662331