考虑前后多车影响的跟驰模型研究

发布时间：2020-07-31 20:51

【摘要】：城市化进程的加速发展在带动经济发展的同时,又带来了很多的负面影响,其中城市道路的交通拥挤就是其衍生的社会问题。因此,现阶段如何高效解决道路交通拥挤问题就显得尤为重要。而车辆跟驰模型作为主要的微观交通流模型,对于描述行驶车辆间的相互作用关系,反映交通流运行的内在机理,揭示拥堵形成和演化的规律方面有其独特的优势。如果能够建立合理的车辆跟驰模型,从交通流本质出发,就能为研究道路交通拥堵问题提供一种新的解决思路和办法。本文以此为出发点,在总结和学习以往车辆跟驰模型构建和研究的基础上,提出了一种新的改进的跟驰模型,具体研究工作如下:首先,本文构建了一种新的考虑驾驶员视野内前后多车辆影响的跟驰模型。已有的跟驰模型有从跟驰车辆多前车出发考虑其对跟驰行为的影响,也有从跟驰车辆后车出发考虑其对跟驰行为的影响,但是根据跟驰理论的传递特性,以及实际道路行驶经验,驾驶员会通过视野观察前后多车辆的行驶状态来调整自己的驾驶动作,保证跟驰车辆甚至跟驰系统的稳定性。因此本文通过对实验道路车辆跟驰数据的采集分析,分别对改进模型和FVD模型进行了标定和验证,结果显示:改进跟驰模型在对实验数据的拟合上表现优于FVD模型。同时利用跟驰模型对车辆启动和制动过程的精细刻画优势,来检验模型建立的合理性及优越性。实验结果显示:同FVD模型相比,改进模型能够在更短的时间内完成跟驰车辆的启动和制动行为,可以有效减少车辆跟驰行驶时的延迟性。接着,对改进模型进行了线性稳定性研究分析。根据稳定性理论,推导得到了改进模型的稳定性条件,并通过数值仿真对其进行了验证,结果显示:灵敏度α越大越有利于提高交通系统的稳定性。另外对系统的抗干扰能力进行了模拟验证,系统跟驰速度、跟驰间距和跟驰轨迹的模拟结果都显示:面对跟驰系统中出现的小的扰动,改进模型具有消散扰动抵抗干扰的能力。同时,分别观察了经典FVD模型、不考虑前车的前导车跟驰以及不考虑后车跟驰三种情景下模型对抗干扰的能力。对比结果显示:对于本次研究选取的实验路段的交通流特性,应用改进模型更具有稳定性。然后,为了说明改进的车辆跟驰模型可以应用于道路交通流仿真,在传统元胞自动机基础上建立了一种一维连续型元胞自动机模型。传统元胞自动机在对交通流模拟过程中呈现跳跃性变化,对于交通流细节的刻画存在一定局限,如果能将跟驰模型同连续型元胞自动机相结合,就能对道路交通流的演化进行更细致的刻画。仿真结果显示:新构建的交通流仿真模型可以刻画出实验道路交通流的特性,K-Q图同实验道路交通流数据有较好的拟合性,可以用此模型研究解决实验道路的交通问题。接着对改进模型部分权重值的变化来观察其对道路通行能力的影响,结果显示:车辆跟驰行为中必须考虑跟驰车辆前车的前导车的影响,但加大第二辆前导车的参考比例,会对跟驰车辆形成牵制,降低道路通行能力;而考虑跟驰车辆后车的跟驰状态可以有效提高道路通行能力。所以,在道路交通流研究中考虑跟驰车辆双前车以及后车的影响对提高道路通行能力有利。最后,对研究形成的结论和成果进行了梳理和总结,并对后续研究方向进行了展望。
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

场景图

2.1 数据准备为了能够准确地构建本文研究的跟驰模型，对于数据的来源和选择就需要非常严格，通过有效的跟驰数据对模型进行标定，进而保证模型反映的跟驰特性与实际情况相符，因此决定选择一条实验道路进行跟驰数据的采集。实验道路的选择标准为：车流密度大且极易形成跟驰行为。因此，选择重庆市南岸区的主干道——学府大道渝能国际至六公里段为实验路段。采集时间为 2017 年 11 月 13 日16：00-18：00，2017 年 11 月 14 日 11：00-13：00。为了避免交通信号灯的影响，选取路段上远离上下游信号灯的横断面，对超过四辆小汽车跟驰的车队进行了速度和车间距的数据采集，并对其进行了分析处理。通过对采集到的数据简单初步的筛选，剔除不合理的数据，最终得到了 84 组实验数据。2.2 模型建立

流程图,参数标定,最小二乘法,流程

跟驰模型参数标定方法简介车辆跟驰模型的参数标定工作一直以来都是备受关注的，采用何种标定方法学者们经常讨论研究的重点[43-44]，因为无论模型建立的是否成功、优秀，如经过标定就无法使用，也就无法体现模型本来的应用价值，而采用何种数学标定对模型使用质量的影响就更为重要。目前对于跟驰模型的标定方法主要在以下两类：一种是以最大似然估计法为理论支持的标定方法，另外一种则最小二乘法为主的标定方法。其中后者属于典型的非线性优化问题求最优解法，标定工作流程如图 2-2 所示：

对比图,启动过程,对比图,改进模型

2.4.1 启动过程仿真对比分析设置车辆启动过程的仿真场景为：在有信号灯控制的路口，沿 X 轴方向的水平车道上等距放置 10 辆完全相同的小汽车，所有车辆处于静止平衡状态，跟驰间距均为 10m，研究当信号控制灯由红灯变为绿灯时车辆启动状态时跟驰车辆的速度、加速度、位移和车头间距的仿真对比的变化情况。改进模型和 FVD 模型均采用已标定参数的模型。图 2-5 为两种模型在仿真下的跟驰车辆速度对比图。可以很明显地从仿真对比图中看出，改进模型中车队的车辆速度在仿真时间第 20s 时达到稳定状态，趋于匀速行驶，而 FVD 模型在第 25s 时所有车辆的速度才趋于匀速，即跟驰车队处于启动状态时应用改进模型要比 FVD 模型能在更短时间内达到最大速度。这是由于改进模型中考虑了双前车以及后车的速度变化和跟驰状态对跟驰车辆的影响，改进模型中的驾驶员在其前车的前导车启动时就开始采取启动车辆的动作而 FVD 模型中的驾驶员只受前车行驶状态的影响，造成了跟驰车队中车辆启动的延迟。同时在实际驾驶过程中，排队停止等待的驾驶员总是有较强的欲望启动车辆。因此改进模型较 FVD 模型在启动状态下的速度仿真更符合实际情况。

【参考文献】