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智能网联环境下管理车道设置策略与影响因素分析 被引量：1
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作者 傅泽新 陈旭梅 +1 位作者 王宇擎 张义鑫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期24-32,共9页
为探索人工驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)与自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)构成的新型混合交通流的运行规律,研究不同管理车道设置策略对城市快速路新型混合交通流产生的影响。首先,基于不同种类车辆间跟驰... 为探索人工驾驶车辆(human driven vehicle,HDV)与自动驾驶车辆(connected and autonomous vehicle,CAV)构成的新型混合交通流的运行规律,研究不同管理车道设置策略对城市快速路新型混合交通流产生的影响。首先,基于不同种类车辆间跟驰与专用道选择概率间的耦合关系,定量描述了不同管理车道设置策略条件下快速路通行能力演变机理。基于此,利用SUMO仿真平台分析了新型混合交通流条件下车辆延误的变化规律。最后,通过对车辆换道类型与换道间隙分析,研究了不同管理车道设置策略对交通流车辆间碰撞风险的影响。结果表明:CAV渗透率低于30%或大于80%,且只限制HDV在普通车道通行时,通行能力最大;CAV渗透率介于30%~80%之间,应考虑设置公交和CAV专用车道;设置公交和CAV专用车道但不限制其通行路权时,路段平均延误最小且几乎不受CAV渗透率的影响;当只为CAV或多乘员车辆(high-occupancy vehicle,HOV)设置管理车道时,会增加车辆碰撞风险。这说明CAV渗透率是建立合理的管理车道设置策略的重要参考因素,CAV渗透率对设置管理车道路段的通行能力有很大影响,而路段平均延误和交通流车辆间碰撞风险则更受管理车道设置策略的影响。 展开更多
关键词 智能交通 管理车道设置策略 SUMO仿真 新型混合交通流 通行能力
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