车路协同环境连续交通流微观建模与仿真研究

Based on the core demands of intelligent traffic developments, the improvements by the cooperative vehicle infrastructure technology (CVIT) on the efficiency of traffic systems, and the influences of real-time influxes of a large number of traffic data on microcosmic travel behaviors under the cooperative vehicle infrastructure environment (CVIE), this project analyzes behavioral features and demand differences for car-following and lane-changing processes of continuum traffic flow under CVIE, proposes a feedback control strategy for continuum traffic flow car following and a guidance & optimizing method for lane changing, and then establishes a stability-optimization based car-following model and an efficiency-improvement based lane-changing model for continuum traffic flow under CVIE. On such bases, this project designs simulation algorithms for microcosmic continuum traffic flow to conform to CVIE, calibrates the simulation environment, studies the influences of traffic management & control measures and bottlenecks on simulation, and proposes representative simulation experimental scenarios and simulation plans for CVIE. Research achievements made by this project provide theoretical foundations for a quantitative evaluation of influences by CVIT on continuum traffic flow, and can promote developments of traditional traffic flow theory and intelligent transportation system. This project is of apparent social and economic benefits and engineering application values.

本项目面向未来交通智能化发展的核心需求，基于车路协同技术对交通系统效率提升的认识，考虑车路协同环境下大量交通数据实时涌入对微观交通行为的影响，解析车路协同环境下连续交通流跟驰与换道过程中的行为特点与需求差异，提出跟驰过程反馈控制策略及换道过程诱导与优化方法，构建面向流体稳定性优化的车路协同环境连续交通流跟驰模型，以及考虑系统效率提升的车路协同环境连续交通流换道模型。在此基础上，设计适应于车路协同环境的微观连续交通流仿真算法并标定仿真环境，研究交通管控措施与交通瓶颈对连续交通流仿真的影响，设计代表性仿真实验场景与仿真方案。项目的研究成果为量化评估车路协同技术对连续交通流运行的影响提供理论依据，可促进传统交通流理论与智能交通系统的共同发展，具有显著的社会经济效益和工程应用价值。

车路协同、智能网联技术具有广阔的应用前景，学者们已经对其进行了长时间的关注与多角度的分析。但是，对于车路协同环境下，车辆间通讯情况、道路资源配置场景等的差异认识不充分，缺少了典型交通场景下的智能网联建模与仿真分析，无法全方位把握新技术对交通系统的动态影响。.本项目正是基于如上认识，在实施的三年期间，面向未来车路协同的交通运行环境，开展了涵盖交通流体特征分析、典型场景建模仿真、仿真分析优化在内的系列研究，并对应提出了仿真模型及分析方法：.1）首先，项目针对连续交通流，在交通流的基本通行能力、流体稳定性等方面开展了未来车路协同与自动驾驶环境下的特征分析；.2）然后，分别从不同道路车道管理、不同车辆通讯情况下的差异着手，构建相应的分析模型，并分析不同场景下的交通流运行；.3）最后，在以上建模与分析的基础上，对车路协同环境下的智能车辆的控制方法、交通网络演化分析方法、交通流分析预测方法进行优化或改进。.本项目的研究成果可以支撑未来车路协同交通环境下的道路资源配置设置、车路通讯技术改善等其他研究的开展，同时也在一定程度上丰富了新技术的工程应用价值。决策者可以使用本研究的结论，在未来智能网联等新技术推广与应用时进行参考。