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多类时延下复杂混合交通流基本图与稳定性分析
被引量：
1
1
作者
赵尚飞
杜文举
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第3期336-348,共13页
针对由人工驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)、网联人工驾驶车辆(connected human-driven vehicle,CHV)、自动驾驶车辆(autonomous vehicle,AV)和网联自动驾驶车辆(connected autonomous vehicle,CAV)四种类型车辆构成的复杂混合交通...
针对由人工驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)、网联人工驾驶车辆(connected human-driven vehicle,CHV)、自动驾驶车辆(autonomous vehicle,AV)和网联自动驾驶车辆(connected autonomous vehicle,CAV)四种类型车辆构成的复杂混合交通流,同时考虑驾驶员反应时延、车辆通讯时延以及传感器量测时延对复杂混合交通流稳定性的影响,构建了考虑多类时延的复杂混合交通流基本图与稳定性模型。对复杂混合交通流中不同跟驰类型的比例与其时延的取值进行了分析,同时对同质流与复杂混合交通流基本图模型分别进行了推导与解析。理论推导出了考虑多类时延的复杂混合交通流稳定性条件,并详细解析了不同CHV与CAV渗透率下复杂混合交通流的稳定性。设计了Matlab数值仿真实验,详细分析了驾驶员反应时延、车辆通讯时延以及传感器量测时延对复杂混合交通流稳定性的影响。结果表明:(1)智能网联车辆渗透率的提高能够有效提高复杂混合交通流的通行能力与稳定性,同比网联人工驾驶车辆提升幅度要大;(2)在CAV渗透率高于0.6的情况下,复杂混合交通流迅速达到稳定状态;(3)各类时延对复杂混合交通流的稳定性均具有消极影响,其中驾驶员反应时延对复杂混合交通流的稳定性影响最大,而传感器量测时延对其稳定性的影响最小,车辆通讯时延对其稳定性的影响处于二者之间。
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关键词
智能
交通
基本图与稳定性
跟驰模型
复杂混合交通流
多类时延
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职称材料
考虑前后多车的混合交通流稳定性与安全性分析
被引量：
2
2
作者
杜文举
赵尚飞
+1 位作者
李引珍
张建刚
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期206-218,共13页
为揭示前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响,本文构建考虑前后多车信息的网联自动驾驶车辆(CAV)与网联人工驾驶车辆(CHV)跟驰模型,研究由人工驾驶车辆(HDV)、自动驾驶车辆(AV)、CAV和CHV构成的复杂混合交通流的稳定性与...
为揭示前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响,本文构建考虑前后多车信息的网联自动驾驶车辆(CAV)与网联人工驾驶车辆(CHV)跟驰模型,研究由人工驾驶车辆(HDV)、自动驾驶车辆(AV)、CAV和CHV构成的复杂混合交通流的稳定性与安全性。首先,建立考虑前后多车信息的复杂混合交通流模型,分析所有跟驰模式及4种类型车辆的比例关系;其次,理论解析不同网联车辆渗透率下复杂混合交通流的稳定性判别条件;最后,设计数值实验,分析网联车辆渗透率与前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响。仿真结果表明:CAV与CHV渗透率越高,越有利于复杂混合交通流的稳定性,且CHV对复杂混合交通流稳定性改善效果比CAV更显著;相比于仅考虑紧邻前后车信息的情形,考虑前后多车信息对复杂混合交通流的稳定性与安全性具有较大的改善作用;考虑前后两辆车信息时,复杂混合交通流的稳定性与安全性改善效果最佳。
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关键词
智能
交通
稳定性
数值仿真
复杂混合交通流
交通
安全
前后多车
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职称材料
题名
多类时延下复杂混合交通流基本图与稳定性分析
被引量：
1
1
作者
赵尚飞
杜文举
机构
兰州交通大学交通运输学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第3期336-348,共13页
基金
国家自然科学基金(72361018)
兰州交通大学-天津大学联合创新基金项目(LH2023006)。
文摘
针对由人工驾驶车辆(human-driven vehicle,HDV)、网联人工驾驶车辆(connected human-driven vehicle,CHV)、自动驾驶车辆(autonomous vehicle,AV)和网联自动驾驶车辆(connected autonomous vehicle,CAV)四种类型车辆构成的复杂混合交通流,同时考虑驾驶员反应时延、车辆通讯时延以及传感器量测时延对复杂混合交通流稳定性的影响,构建了考虑多类时延的复杂混合交通流基本图与稳定性模型。对复杂混合交通流中不同跟驰类型的比例与其时延的取值进行了分析,同时对同质流与复杂混合交通流基本图模型分别进行了推导与解析。理论推导出了考虑多类时延的复杂混合交通流稳定性条件,并详细解析了不同CHV与CAV渗透率下复杂混合交通流的稳定性。设计了Matlab数值仿真实验,详细分析了驾驶员反应时延、车辆通讯时延以及传感器量测时延对复杂混合交通流稳定性的影响。结果表明:(1)智能网联车辆渗透率的提高能够有效提高复杂混合交通流的通行能力与稳定性,同比网联人工驾驶车辆提升幅度要大;(2)在CAV渗透率高于0.6的情况下,复杂混合交通流迅速达到稳定状态;(3)各类时延对复杂混合交通流的稳定性均具有消极影响,其中驾驶员反应时延对复杂混合交通流的稳定性影响最大,而传感器量测时延对其稳定性的影响最小,车辆通讯时延对其稳定性的影响处于二者之间。
关键词
智能
交通
基本图与稳定性
跟驰模型
复杂混合交通流
多类时延
Keywords
intelligent transportation
fundamental diagram and stability
car following model
complex mixed traffic flow
multiclass time-delay
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
考虑前后多车的混合交通流稳定性与安全性分析
被引量：
2
2
作者
杜文举
赵尚飞
李引珍
张建刚
机构
兰州交通大学交通运输学院
兰州交通大学数理学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期206-218,共13页
基金
国家自然科学基金(72361018)
兰州交通大学—天津大学联合创新基金项目(LH2023006)。
文摘
为揭示前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响,本文构建考虑前后多车信息的网联自动驾驶车辆(CAV)与网联人工驾驶车辆(CHV)跟驰模型,研究由人工驾驶车辆(HDV)、自动驾驶车辆(AV)、CAV和CHV构成的复杂混合交通流的稳定性与安全性。首先,建立考虑前后多车信息的复杂混合交通流模型,分析所有跟驰模式及4种类型车辆的比例关系;其次,理论解析不同网联车辆渗透率下复杂混合交通流的稳定性判别条件;最后,设计数值实验,分析网联车辆渗透率与前后多车信息对复杂混合交通流稳定性与安全性的影响。仿真结果表明:CAV与CHV渗透率越高,越有利于复杂混合交通流的稳定性,且CHV对复杂混合交通流稳定性改善效果比CAV更显著;相比于仅考虑紧邻前后车信息的情形,考虑前后多车信息对复杂混合交通流的稳定性与安全性具有较大的改善作用;考虑前后两辆车信息时,复杂混合交通流的稳定性与安全性改善效果最佳。
关键词
智能
交通
稳定性
数值仿真
复杂混合交通流
交通
安全
前后多车
Keywords
intelligent transportation
stability
numerical simulation
complex mixed traffic flow
traffic safety
multiple preceding and following vehicles
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多类时延下复杂混合交通流基本图与稳定性分析
赵尚飞
杜文举
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
考虑前后多车的混合交通流稳定性与安全性分析
杜文举
赵尚飞
李引珍
张建刚
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
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