【摘要】：隨著汽車保有量的日益增長,交通擁堵問題愈加嚴(yán)重,各國政府和學(xué)者積極尋求解決辦法。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及信息通信技術(shù)的迅速發(fā)展,智能網(wǎng)聯(lián)汽車(Intelligent and Connected Vehicles,ICV)應(yīng)運(yùn)而生。目前,落地的多為低速自動(dòng)駕駛車輛(L1~L2),不久的將來,人們的生活中將會(huì)出現(xiàn)高級(jí)無人駕駛車輛(L5級(jí)別)。但是完全普及無人駕駛車輛可能還需幾十年。因此,將來的幾十年的時(shí)間會(huì)出現(xiàn)駕駛?cè)塑囕v與自動(dòng)駕駛車輛混合的狀態(tài)。匝道入口是車輛匯集和轉(zhuǎn)向的必經(jīng)之地,是交通的咽喉,在此處,駕駛?cè)吮仨殞?duì)自己的行車路線、行車速度和行車方向做出判斷。因此,此處是發(fā)生交通擁堵的主要場(chǎng)景之一。本文選取了匝道入口這一場(chǎng)景,通過仿真分析,研究混合狀態(tài)下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的滲透率對(duì)緩解交通擁堵及提高道路通行效率的影響。本文分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在匝道入口的匯入過程,主要有三步:第一步,檢測(cè)到進(jìn)入匝道入口區(qū)域的車輛;第二步,按照車輛達(dá)到匯入點(diǎn)時(shí)間的先后進(jìn)行排序,并且把排序結(jié)果信息發(fā)送給車輛;第三步,對(duì)車隊(duì)進(jìn)行控制,完成合并。調(diào)研了跟馳模型,并且比較跟馳模型的優(yōu)缺點(diǎn)以及適應(yīng)的場(chǎng)景。最后確定駕駛?cè)塑囕v的跟馳模型為智能駕駛模型(Intelligent Driver Model,IDM),CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)模型作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的跟馳模型。對(duì)已有的匝道匯入相關(guān)的研究進(jìn)行了系統(tǒng)的調(diào)研,以間隙接受理論為依據(jù),建立了IDM匯入模型,并且提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車匝道入口控制模型。然后搭建了SUMO與MATLAB聯(lián)合仿真平臺(tái),利用SUMO提供的接口,實(shí)現(xiàn)MATLAB與SUMO的信息互聯(lián),在SUMO中搭建了仿真場(chǎng)景,在MATLAB實(shí)現(xiàn)算法計(jì)算及結(jié)果顯示。最終完成了直行單車道和匝道路口仿真分析,驗(yàn)證了模型的可行性,并對(duì)比了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在不同的滲透率下對(duì)道路通行能力的影響,結(jié)果證明隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車滲透率的不斷增大,道路通行能力不斷提高。因此智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展可有效的緩解交通壓力,給人們的出行帶來極大的便利。本文提出的匝道入口匯入模型,車輛隊(duì)列穩(wěn)定性好,通行效率高。
【圖文】：

煙臺(tái)大學(xué)碩士論文1 緒論 研究背景現(xiàn)在全球科技進(jìn)入人工智能時(shí)代，作為高新技術(shù)的集合體——汽車也進(jìn)入。如圖 1.1 所示，機(jī)動(dòng)車保有量逐年增加。據(jù)交通管理局官方消息，2018 年冊(cè)機(jī)動(dòng)車 3172 萬輛，機(jī)動(dòng)車保有量已達(dá) 3.27 億輛，其中汽車 2.4 億輛，小車首次突破 2 億輛；機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)送黄?4 億人，達(dá) 4.09 億人，其中汽車駕9 億人[1]。汽車作為一兩面劍，一方面帶人們進(jìn)入便利的生活，同時(shí)如果處理關(guān)系也將會(huì)帶來交通堵塞問題。汽車保有量的增長將會(huì)直接導(dǎo)致道路承載加。不僅如此，汽車保有量的持續(xù)增長，大大地增加了交通事故的發(fā)生率，交通擁堵。嚴(yán)峻形勢(shì)要求我們不斷探索車輛行駛規(guī)律，尋找有效的緩解交通法。

第一章 緒論大隱患。雖然近年來的交通事故發(fā)生數(shù)量有所減少，，但是總量依然較大。如圖 2 所示，2013 年至 2015 年間，我國交通事故發(fā)生數(shù)緩慢下降，但是在 2016 年快速增長達(dá)到 212846 起，2017 年為 203049 起。我國交通事故總量大，死亡人數(shù)連年攀升。整個(gè)國家、家庭和個(gè)人都會(huì)因交通事故帶來經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)世界世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，道路交通碰撞的損失占大多數(shù)國家國內(nèi)生產(chǎn)總值的 3%。
【學(xué)位授予單位】：煙臺(tái)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U495;TP391.9

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本文編號(hào)：2662331