發(fā)布時間：2020-07-31 20:51

【摘要】：城市化進程的加速發(fā)展在帶動經(jīng)濟發(fā)展的同時,又帶來了很多的負面影響,其中城市道路的交通擁擠就是其衍生的社會問題。因此,現(xiàn)階段如何高效解決道路交通擁擠問題就顯得尤為重要。而車輛跟馳模型作為主要的微觀交通流模型,對于描述行駛車輛間的相互作用關系,反映交通流運行的內在機理,揭示擁堵形成和演化的規(guī)律方面有其獨特的優(yōu)勢。如果能夠建立合理的車輛跟馳模型,從交通流本質出發(fā),就能為研究道路交通擁堵問題提供一種新的解決思路和辦法。本文以此為出發(fā)點,在總結和學習以往車輛跟馳模型構建和研究的基礎上,提出了一種新的改進的跟馳模型,具體研究工作如下:首先,本文構建了一種新的考慮駕駛員視野內前后多車輛影響的跟馳模型。已有的跟馳模型有從跟馳車輛多前車出發(fā)考慮其對跟馳行為的影響,也有從跟馳車輛后車出發(fā)考慮其對跟馳行為的影響,但是根據(jù)跟馳理論的傳遞特性,以及實際道路行駛經(jīng)驗,駕駛員會通過視野觀察前后多車輛的行駛狀態(tài)來調整自己的駕駛動作,保證跟馳車輛甚至跟馳系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因此本文通過對實驗道路車輛跟馳數(shù)據(jù)的采集分析,分別對改進模型和FVD模型進行了標定和驗證,結果顯示:改進跟馳模型在對實驗數(shù)據(jù)的擬合上表現(xiàn)優(yōu)于FVD模型。同時利用跟馳模型對車輛啟動和制動過程的精細刻畫優(yōu)勢,來檢驗模型建立的合理性及優(yōu)越性。實驗結果顯示:同F(xiàn)VD模型相比,改進模型能夠在更短的時間內完成跟馳車輛的啟動和制動行為,可以有效減少車輛跟馳行駛時的延遲性。接著,對改進模型進行了線性穩(wěn)定性研究分析。根據(jù)穩(wěn)定性理論,推導得到了改進模型的穩(wěn)定性條件,并通過數(shù)值仿真對其進行了驗證,結果顯示:靈敏度α越大越有利于提高交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性。另外對系統(tǒng)的抗干擾能力進行了模擬驗證,系統(tǒng)跟馳速度、跟馳間距和跟馳軌跡的模擬結果都顯示:面對跟馳系統(tǒng)中出現(xiàn)的小的擾動,改進模型具有消散擾動抵抗干擾的能力。同時,分別觀察了經(jīng)典FVD模型、不考慮前車的前導車跟馳以及不考慮后車跟馳三種情景下模型對抗干擾的能力。對比結果顯示:對于本次研究選取的實驗路段的交通流特性,應用改進模型更具有穩(wěn)定性。然后,為了說明改進的車輛跟馳模型可以應用于道路交通流仿真,在傳統(tǒng)元胞自動機基礎上建立了一種一維連續(xù)型元胞自動機模型。傳統(tǒng)元胞自動機在對交通流模擬過程中呈現(xiàn)跳躍性變化,對于交通流細節(jié)的刻畫存在一定局限,如果能將跟馳模型同連續(xù)型元胞自動機相結合,就能對道路交通流的演化進行更細致的刻畫。仿真結果顯示:新構建的交通流仿真模型可以刻畫出實驗道路交通流的特性,K-Q圖同實驗道路交通流數(shù)據(jù)有較好的擬合性,可以用此模型研究解決實驗道路的交通問題。接著對改進模型部分權重值的變化來觀察其對道路通行能力的影響,結果顯示:車輛跟馳行為中必須考慮跟馳車輛前車的前導車的影響,但加大第二輛前導車的參考比例,會對跟馳車輛形成牽制,降低道路通行能力;而考慮跟馳車輛后車的跟馳狀態(tài)可以有效提高道路通行能力。所以,在道路交通流研究中考慮跟馳車輛雙前車以及后車的影響對提高道路通行能力有利。最后,對研究形成的結論和成果進行了梳理和總結,并對后續(xù)研究方向進行了展望。
【學位授予單位】：重慶交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U491
【圖文】：

2.1 數(shù)據(jù)準備為了能夠準確地構建本文研究的跟馳模型，對于數(shù)據(jù)的來源和選擇就需要非常嚴格，通過有效的跟馳數(shù)據(jù)對模型進行標定，進而保證模型反映的跟馳特性與實際情況相符，因此決定選擇一條實驗道路進行跟馳數(shù)據(jù)的采集。實驗道路的選擇標準為：車流密度大且極易形成跟馳行為。因此，選擇重慶市南岸區(qū)的主干道——學府大道渝能國際至六公里段為實驗路段。采集時間為 2017 年 11 月 13 日16：00-18：00，2017 年 11 月 14 日 11：00-13：00。為了避免交通信號燈的影響，選取路段上遠離上下游信號燈的橫斷面，對超過四輛小汽車跟馳的車隊進行了速度和車間距的數(shù)據(jù)采集，并對其進行了分析處理。通過對采集到的數(shù)據(jù)簡單初步的篩選，剔除不合理的數(shù)據(jù)，最終得到了 84 組實驗數(shù)據(jù)。2.2 模型建立

跟馳模型參數(shù)標定方法簡介車輛跟馳模型的參數(shù)標定工作一直以來都是備受關注的，采用何種標定方法學者們經(jīng)常討論研究的重點[43-44]，因為無論模型建立的是否成功、優(yōu)秀，如經(jīng)過標定就無法使用，也就無法體現(xiàn)模型本來的應用價值，而采用何種數(shù)學標定對模型使用質量的影響就更為重要。目前對于跟馳模型的標定方法主要在以下兩類：一種是以最大似然估計法為理論支持的標定方法，另外一種則最小二乘法為主的標定方法。其中后者屬于典型的非線性優(yōu)化問題求最優(yōu)解法，標定工作流程如圖 2-2 所示：

2.4.1 啟動過程仿真對比分析設置車輛啟動過程的仿真場景為：在有信號燈控制的路口，沿 X 軸方向的水平車道上等距放置 10 輛完全相同的小汽車，所有車輛處于靜止平衡狀態(tài)，跟馳間距均為 10m，研究當信號控制燈由紅燈變?yōu)榫G燈時車輛啟動狀態(tài)時跟馳車輛的速度、加速度、位移和車頭間距的仿真對比的變化情況。改進模型和 FVD 模型均采用已標定參數(shù)的模型。圖 2-5 為兩種模型在仿真下的跟馳車輛速度對比圖。可以很明顯地從仿真對比圖中看出，改進模型中車隊的車輛速度在仿真時間第 20s 時達到穩(wěn)定狀態(tài)，趨于勻速行駛，而 FVD 模型在第 25s 時所有車輛的速度才趨于勻速，即跟馳車隊處于啟動狀態(tài)時應用改進模型要比 FVD 模型能在更短時間內達到最大速度。這是由于改進模型中考慮了雙前車以及后車的速度變化和跟馳狀態(tài)對跟馳車輛的影響，改進模型中的駕駛員在其前車的前導車啟動時就開始采取啟動車輛的動作而 FVD 模型中的駕駛員只受前車行駛狀態(tài)的影響，造成了跟馳車隊中車輛啟動的延遲。同時在實際駕駛過程中，排隊停止等待的駕駛員總是有較強的欲望啟動車輛。因此改進模型較 FVD 模型在啟動狀態(tài)下的速度仿真更符合實際情況。

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本文編號：2776994