CPS環(huán)境下基于駕駛行為的交通擁堵特征及抑制方法研究.pdf

1、駕駛行為與交通擁堵有著密切關(guān)系,通過(guò)優(yōu)化駕駛行為可以減小交通擁堵發(fā)生的概率。交通流理論是描述駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的有力工具,然而傳統(tǒng)交通流理論在刻畫兩者的關(guān)系時(shí)對(duì)信息要素作用的考慮和描述尚過(guò)于簡(jiǎn)化,妨礙了對(duì)駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的準(zhǔn)確把握,難以支撐有效的擁堵抑制方法。事實(shí)上,道路交通系統(tǒng)中各種物理對(duì)象是在多種信息要素綜合作用下協(xié)調(diào)運(yùn)行的,具有信息物理融合系統(tǒng)(Cyber Physical Systems, CPS)典型特征,特別是在道

2、路車輛密度日益增大的交通環(huán)境下,交通信息系統(tǒng)與交通物理系統(tǒng)的交互作用對(duì)駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的認(rèn)知及擁堵抑制作用日益顯著。因此,在信息物理融合環(huán)境下,研究基于駕駛行為的交通擁堵特征及抑制方法,具有重要的理論和實(shí)際意義。本文在已有的交通流理論和交通擁堵抑制方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)信息在感知、傳輸、處理和決策過(guò)程中的預(yù)估、響應(yīng)延遲因素對(duì)車流(物理實(shí)體)的影響,從信息物理融合角度分別研究微觀預(yù)估駕駛行為和宏觀響應(yīng)延遲駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系,以期獲

3、得新的宏微觀駕駛行為模型及其擁堵演化規(guī)律,進(jìn)而探索基于新宏微觀駕駛行為模型的交通擁堵抑制方法。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、?gòu)奈⒂^層面,針對(duì)預(yù)估駕駛行為對(duì)車流演化特性的影響,提出了ADCF預(yù)估駕駛模型,揭示了預(yù)估駕駛作用下車頭間距波的演化規(guī)律。在實(shí)際交通中,當(dāng)前車的車速調(diào)節(jié)不僅與即刻車頭間距有關(guān),而且也依賴于其預(yù)估的車頭間距。為此,基于OV模型,從信息物理融合角度進(jìn)一步考慮預(yù)估駕駛行為對(duì)車流的影響,提出一個(gè)考慮預(yù)估駕駛跟馳(Anti

4、cipation Driving Car-Following, ADCF)模型以獲得預(yù)估駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系。通過(guò)對(duì)ADCF模型進(jìn)行穩(wěn)定性分析得到了系統(tǒng)的臨界穩(wěn)定條件,即用穩(wěn)定區(qū)域來(lái)描述預(yù)估駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系,并運(yùn)用非線性分析得到了描述臨界點(diǎn)附近擁堵演化規(guī)律的mKdV方程。從周期邊界和開(kāi)放邊界條件下對(duì)模型進(jìn)行數(shù)值模擬,結(jié)果表明:ADCF模型能夠模擬時(shí)停時(shí)走、系統(tǒng)臨界相變等實(shí)際交通現(xiàn)象,較OV模型更貼近于實(shí)際。同時(shí),預(yù)估駕駛行為

5、增強(qiáng)了交通流穩(wěn)定性能,提高了車流陷入交通阻塞狀態(tài)的閾值,降低了擁堵的影響范圍。最后在開(kāi)放邊界條件下以車速的平滑度和波動(dòng)幅度最小為評(píng)價(jià)指標(biāo)得到了ADCF模型中預(yù)估參數(shù)的最優(yōu)取值范圍。
　?、诨贏DCF預(yù)估駕駛模型,考慮CPS環(huán)境下安全間距效應(yīng)和最近鄰前車綜合信息的作用,分別提出了兩種改進(jìn)的微觀擁堵抑制方法,并通過(guò)仿真分析驗(yàn)證了其有效性。交通擁堵現(xiàn)象的產(chǎn)生,是道路交通系統(tǒng)內(nèi)部不穩(wěn)定的外在表現(xiàn)。為了從系統(tǒng)角度來(lái)研究交通擁堵抑制問(wèn)題,本

6、文基于 ADCF模型描述的交通系統(tǒng),考慮安全間距效應(yīng)對(duì)車流演化特性的影響,提出了一種含安全間距項(xiàng)的交通擁堵微觀抑制策略。運(yùn)用系統(tǒng)穩(wěn)定性理論對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析得到了其穩(wěn)定性條件。開(kāi)放邊界條件下數(shù)值仿真顯示:考慮含安全間距項(xiàng)的擁堵抑制方法較前人的方法更能增強(qiáng)車流抗干擾能力,進(jìn)一步地減小了擁堵的影響范圍。在此基礎(chǔ)上,綜合考慮CPS環(huán)境下前后車的優(yōu)化速度差、安全間距效應(yīng)和前后車的速度差信息的作用,提出了考慮最近鄰前車綜合信息的擁堵抑制方法

7、。利用系統(tǒng)控制理論,得到了在頭車速度發(fā)生變化時(shí),交通系統(tǒng)穩(wěn)定的反饋增益取值范圍,并以車速的平滑度和波動(dòng)幅度最小為評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置最優(yōu)反饋增益。理論分析與數(shù)值仿真結(jié)果一致表明:考慮最近鄰前車綜合信息的擁堵抑制方法對(duì)擁堵抑制程度較含安全間距項(xiàng)的擁堵抑制方法更好。
　?、蹚暮暧^層面,針對(duì)信息響應(yīng)延遲干擾對(duì)宏觀交通流的影響,提出了RDDLH響應(yīng)延遲駕駛模型,探索了在響應(yīng)延遲駕駛作用下交通擁堵宏觀傳播機(jī)制。基于Nagatani格子流體力學(xué)模型,

8、從信息物理融合角度考慮信息響應(yīng)延遲干擾對(duì)車流運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的影響,提出了一個(gè)考慮響應(yīng)延遲駕駛的格子流體力學(xué)(Response Delay Driving Lattice Hydrodynamic, RDDLH)模型。通過(guò)線性穩(wěn)定性分析得到了RDDLH模型的中性穩(wěn)定曲線,進(jìn)一步通過(guò)攝動(dòng)理論導(dǎo)出了臨界點(diǎn)附近密度波演化的mKdV方程,并運(yùn)用mKdV方程刻畫交通擁堵宏觀傳播機(jī)制。研究結(jié)果表明:反應(yīng)延遲駕駛行為對(duì)交通流相變具有重要影響。隨著信息響應(yīng)延遲

9、時(shí)間的增加,車流穩(wěn)定區(qū)域變小,交通阻塞越容易產(chǎn)生,而且交通阻塞波向后傳播的速度變快,交通擁堵的影響范圍變大,與實(shí)際交通現(xiàn)象接近。因此,RDDLH模型較Nagatani模型能更準(zhǔn)確地揭示了交通擁堵宏觀傳播機(jī)制。
　?、芑赗DDLH響應(yīng)延遲駕駛模型,考慮CPS環(huán)境下前方最近鄰格點(diǎn)和前方多個(gè)格點(diǎn)信息預(yù)估計(jì)的作用,分別提出了兩個(gè)宏觀擁堵抑制方法,分析了其擁堵抑制性能?？紤]前方最近鄰格點(diǎn)流量的預(yù)估信息對(duì)車流的影響,提出了考慮預(yù)估駕駛效應(yīng)的

10、宏觀擁堵抑制方法,研究了RDDLH模型描述的擁堵抑制問(wèn)題。通過(guò)理論分析和數(shù)值仿真驗(yàn)證了含流量預(yù)估項(xiàng)的擁堵抑制方法能有效地緩解交通阻塞現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上,基于在CPS環(huán)境下感知的前方多個(gè)格點(diǎn)流量信息,進(jìn)一步考慮前方多個(gè)格點(diǎn)的流量預(yù)估信息對(duì)當(dāng)前格點(diǎn)車流密度的影響,提出了一個(gè)考慮向前看多重預(yù)估駕駛效應(yīng)的擁堵抑制方法。通過(guò)線性穩(wěn)定性分析得到了控制系統(tǒng)的臨界穩(wěn)定性條件,并運(yùn)用攝動(dòng)理論得到了系統(tǒng)的密度波傳播規(guī)律的mKdV方程。通過(guò)對(duì)控制系統(tǒng)在不穩(wěn)定區(qū)