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基于车路协同的车辆诱导策略对路网交通流的影响研究

发布时间:2017-06-20 07:15

  本文关键词:基于车路协同的车辆诱导策略对路网交通流的影响研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:城市机动车辆的快速增长,给道路交通设施和环境带来了极大的压力,由此产生的交通拥堵和交通污染日益成为制约我国城市和谐发展的瓶颈。随着车路协同技术逐渐应用于城市交通管理中,以车车、车路通信为基础的车路协同诱导已成为解决城市交通问题的有效方法之一本论文以路网交通流为研究对象,基于构建的车路协同环境,研究了两种基于车路协同的诱导策略对路网交通流的影响。首先,从传统路径诱导、交叉口速度引导和车路协同下的车辆诱导等多个方面,对国内外相关研究进行了综述。在总结已有研究成果的基础上,提出了论文的研究内容和研究思路。其次,在介绍传统路网动态诱导系统基础上,对基于车路协同的诱导系统原理、框架和特征进行了分析,并对国内外车路协同诱导系统的应用情况进行了介绍。然后,从需求分析、逻辑框架两个方面对车路协同仿真方法进行了概述,并着重对基于Agent的车路协同仿真方法进行了论述。同时基于所选择的EstiNet仿真软件,对其功能、框架、编程接口API等进行了详细介绍,为车路协同仿真场景的建立奠定基础。基于车路协同的诱导策略分析,提出了基于车路协同的路径诱导和交叉口速度引导两种策略,分别从诱导策略原理、策略制定、模型设计等方面对两种策略进行了分析,并对仿真器进行二次开发实现了所设计的策略。结合简单路网实例,通过EstiNet仿真软件构建了基于车路协同的路径诱导和交叉口速度引导两种仿真场景。分别利用设计的评价指标,从影响效果和影响因素敏感性两个方面研究了两种诱导策略对交通流作用规律,并对路径选择模型的预测精度进行了分析。最后,对论文研究成果和不足进行了总结。研究结果显示,在无路径诱导和基于车路协同的路径诱导两种场景下的路网影响效果存在显著差异。路径诱导场景下,路网交通流的策略诱导率总体达到67.70%,平均速度提高29.17%,平均行程时间、平均延误和污染物排放分别减少28.82%、35.97%和26.57%。对于影响因素敏感性分析,设备装载率、车辆随从率及拥堵水平都会对基于车路协同的路径诱导效果产生影响。随着设备装载率、车辆随从率以及拥堵水平的提高,路径诱导策略的改善效果更显著。在交叉口速度引导实验中,引导策略环境中交叉口的平均停车次数、平均停车时间、平均延误和平均污染物排放分别减少28.83%、26.57%、10.77%和7.62%。此外,对于车速引导环境而言,路侧单元发射功率存在一个合理值使得引导效果最佳。随着设备装载率和初始车头间距增加,引导策略的改善效果更明显,而交叉口周边环境对诱导效果影响不明显。
【关键词】:车路协同 路径诱导 速度引导 算法设计 Agent编程 实证分析
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U495
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-13
  • 1 绪论13-23
  • 1.1 研究背景与意义13-14
  • 1.2 国内外研究综述14-19
  • 1.2.1 国外研究现状14-17
  • 1.2.2 国内研究现状17-19
  • 1.2.3 研究现状总结19
  • 1.3 主要研究内容19-21
  • 1.4 小结21-23
  • 2 基于车路协同的诱导系统及其理论23-39
  • 2.1 路网动态诱导系统23-28
  • 2.1.1 传统的路网动态诱导概述23-25
  • 2.1.2 路网动态诱导系统结构25-26
  • 2.1.3 路网动态诱导算法26-28
  • 2.2 基于车路协同的诱导系统28-34
  • 2.2.1 协同效应机理分析28-30
  • 2.2.2 基于车路协同的诱导原理30-31
  • 2.2.3 基于车路协同的诱导系统框架31-32
  • 2.2.4 基于车路协同的诱导系统特征32-34
  • 2.3 基于车路协同的诱导系统研究及应用现状34-38
  • 2.3.1 美国车路协同诱导系统34-35
  • 2.3.2 日本车路协同诱导系统35
  • 2.3.3 欧洲车路协同诱导系统35-36
  • 2.3.4 我国车路协同诱导系统36-38
  • 2.4 小结38-39
  • 3 基于车路协同的诱导仿真方法39-55
  • 3.1 车路协同仿真方法概述39-42
  • 3.1.1 仿真方法需求分析39-40
  • 3.1.2 仿真方法逻辑框架40-42
  • 3.2 基于Agent的车路协同仿真方法42-46
  • 3.2.1 Agent技术相关理论42-43
  • 3.2.2 车路协同仿真的Agent结构43-46
  • 3.3 EstiNet仿真软件介绍46-53
  • 3.3.1 EstiNet仿真软件简介46-48
  • 3.3.2 EstiNet仿真建模关键技术48-53
  • 3.4 小结53-55
  • 4 基于车路协同的车辆诱导策略设计55-77
  • 4.1 基于车路协同的诱导策略分析55-56
  • 4.2 基于车路协同的路径诱导策略56-65
  • 4.2.1 诱导策略原理56-58
  • 4.2.2 诱导策略制定58-60
  • 4.2.3 阻抗函数确定60-61
  • 4.2.4 策略实施方案设计61-65
  • 4.3 基于车路协同的交叉口速度引导策略65-75
  • 4.3.1 引导策略原理65-66
  • 4.3.2 引导策略制定66-70
  • 4.3.3 引导速度模型设计70-72
  • 4.3.4 策略实施方案设计72-75
  • 4.4 小结75-77
  • 5 基于车路协同的车辆诱导策略实证分析77-115
  • 5.1 案例设计77-82
  • 5.1.1 基于车路协同的路径诱导案例设计77-80
  • 5.1.2 基于车路协同的交叉口速度引导案例设计80-82
  • 5.2 路径诱导策略对交通流的影响分析82-101
  • 5.2.1 评价指标体系建立82-84
  • 5.2.2 诱导策略影响效果分析84-86
  • 5.2.3 影响因素敏感性分析86-97
  • 5.2.4 路径选择预测模型97-101
  • 5.3 交叉口速度引导策略对交通流的影响分析101-113
  • 5.3.1 评价指标体系建立101-103
  • 5.3.2 引导策略影响效果分析103-105
  • 5.3.3 影响因素敏感性分析105-113
  • 5.4 小结113-115
  • 6 结论与展望115-117
  • 6.1 研究内容总结115-116
  • 6.2 研究展望116-117
  • 7 参考文献117-123
  • 8 附录123-129
  • 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果129-133
  • 学位论文数据集133

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1 徐春晖,陈s,

本文编号:464865


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