面向CPS的车辆协同系统多尺度稳定性研究

摘要

道路车流密度的增大增进了车辆之间的协同作用关系，车辆协同是道路车流的主要表现特征。从系统的观点看，道路交通拥堵现象是车辆协同系统运行不稳定的一种外在表现。因此，研究车辆协同系统的稳定性问题可以掌握交通拥堵形成的内在机理，为交通拥堵控制提供支撑，是解决交通拥堵问题的基础性工作，具有重要的意义。
　　另一方面，随着信息技术的发展，道路车辆的运行不再是孤立的，交通信息对车辆运动的指导作用以及车辆状态的信息反馈在车辆协同系统的运行中将是交互融合的，车辆协同系统具有信息物理系统(CPS)的典型特征。在CPS视角下，车辆协同系统在获取信息的种类、范围等方面都将突破传统车辆协同系统的研究范围，这些不同种类或范围的信息对车辆协同系统稳定性的作用机制和影响效果都各不相同。为此，需采用不同尺度的稳定性分析方法研究CPS视角下车辆协同系统的稳定性问题。然而，现有车辆协同系统稳定性的研究大都是基于交通物理模型展开的，缺乏基于CPS视角的车辆协同系统多尺度稳定性研究成果。
　　为此，论文主要围绕车辆协同系统的稳定性问题，从信息物理融合的视角，运用渐近稳定性、局部稳定性以及线性稳定性和非线性稳定性等多尺度的稳定性分析方法，结合数值模拟手段，重点研究了车速感知不确定性、车辆宏观期望速度信息、车流随机中断信息以及变时延信息等不确定因素对车辆协同系统稳定性的影响，探索了不同交通模式下车流的演化特性及各种非线性现象。具体而言，论文研究工作主要包括以下几个方面：
　　①针对CPS视角下交通信息感知的不确定性问题，建立了一个考虑车速感知不确定性的车辆协同跟驰模型(UVCF模型)，研究了模型的渐近稳定性和局部稳定性，揭示了车速感知不确定性对车辆协同系统稳定性的影响机制。
　　基于全速度差跟驰模型，通过考虑当前车感知所得到的前车速度与前车真实速度之间的差异，提出了一个考虑车速感知不确定性的UVCF模型。在此基础上，利用Lyapunov稳定性理论和摄动分析理论分别推导出了UVCF模型的渐近稳定性条件和局部稳定性条件。采用数值模拟方法研究了UVCF模型在车队启动、刹车以及车流演化过程的规律，其结果表明，车速感知不确定性对车队启动、刹车以及车流演化过程具有重要影响。当后车对前车速度的感知值大于前车速度的真实值时，车队在启动、刹车过程中的响应会更加迅速，然而后车感知所得到的较大的前车速度会使得后车在加、减速过程中幅度过大，导致车辆协同系统中车流的稳定性被削弱，易于诱发交通拥堵。相反，当后车对前车速度的感知值小于前车速度的真实值时，后车会采取保守策略调节自身车辆的运动，这一举措会增大车队在启动、刹车过程中的响应时间，但却能提高车辆协同系统的稳定性。
　　②考虑车辆协同系统中车辆的宏观运动状态信息，分别建立了考虑单车宏观期望速度的车辆协同跟驰模型(GDVCF模型)和考虑多前车宏观期望速度的车辆协同跟驰模型(MGDVCF模型)，研究了模型的稳定性条件和模型在不稳定区域密度波的非线性特性。
　　首先，针对采用局部交通状态信息调控车辆的运动过程容易导致车辆频繁加、减速这一问题，在全速度差跟驰模型的基础上，引入当前车的宏观期望速度信息，建立了考虑当前车宏观期望速度的GDVCF模型。通过对GDVCF模型进行线性和非线性稳定性分析，获得了模型的线性稳定性条件和描述模型在不稳定区域密度波传播的mKdV方程，其结果显示，当前车的宏观期望速度信息对车辆协同系统的稳定性具有改善作用。进一步，通过考虑CPS视角下多前车的宏观期望速度信息，构建了考虑多前车宏观期望速度的MGDVCF模型。通过理论分析和数值仿真发现，前方车辆的宏观期望速度信息能降低车辆协同系统的稳定性，而且前方两辆车的宏观期望速度信息对车辆协同系统稳定性的影响最为显著。
　　③针对双车道车辆协同系统中车流随机中断问题，建立了一个考虑当前格点流量随机中断的双车道格子流体力学模型(CFITLLH模型)。研究了模型在稳定区域、不稳定区域和亚稳定区域密度波的非线性特性以及当前格点流量随机中断信息和换道效应对车辆协同系统稳定性的影响机制。
　　在双车道格子流体力学模型的基础上，引入当前格点车流随机中断信息，建立了一个考虑当前格点流量随机中断的双车道CFITLLH模型。通过对CFITLLH模型进行线性和非线性稳定性分析，获得了CFITLLH模型在不同中断概率和换道率下的密度–敏感度相图以及描述CFITLLH模型在稳定区域、亚稳定区域和不稳定区域车流演化规律的Bergers方程、KdV方程和mKdV方程。通过对CFITLLH模型进行数值模拟，再现了CFITLLH模型在稳定区域、亚稳定区域和不稳定区域呈现出的三角激波、孤立波和扭结–反扭结波。同时还发现，车流随机中断信息对车辆协同系统的稳定性是不利的，容易导致车流发生拥堵，而换道效应能均衡双车道系统中两个车道之间的交通状况，对交通系统的稳定性具有增强作用。
　　④考虑CPS视角下驾驶过程中存在的时延问题，建立了一个考虑变时延信息的格子流体力学模型(VTDLH模型)，利用Lyapunov稳定性理论获得了模型的渐近稳定性条件，揭示了变时延信息对宏观车辆协同系统稳定性的不利影响。
　　针对车辆协同系统在驾驶感知、处理和决策过程中存在的时延问题，将变时延信息引入到Nagatani格子流体力学模型，建立了一个考虑变时延信息的VTDLH模型。利用Lyapunov稳定性理论，通过对VTDLH模型的状态变量构造时延相关的Lyapunov-Krasovskii泛函，获得了VTDLH模型渐近稳定的一个充分条件。仿真结果表明，考虑变时延信息的车辆协同系统在受到扰动后更容易演化成交通拥堵。为此，为增进车辆协同系统的稳定性，应尽量降低时延信息的不利影响，提高车辆协同的实时性。
　　综上，论文从信息物理融合的视角分别建立了考虑车速感知不确定性、车辆宏观期望速度信息、车流随机中断信息以及变时延信息等因素的车辆协同系统模型，进而采用多尺度的稳定性分析方法和数值仿真，研究了这些因素对车辆协同系统稳定性的影响机制。所得成果不仅丰富了现有车辆协同系统理论的研究内容，也可为研究CPS视角下车辆协同系统的管控提供指导。此外，本文所涉及的稳定性分析方法也可为其它信息物理系统的稳定性分析提供参考。

目录

1 绪 论

1.1 研究背景

1.2 CPS及T-CPS研究现状

1.3 交通流模型研究现状

1.4 交通流稳定性研究现状

1.5 CPS视角下车辆协同系统稳定性研究存在的问题

1.6 交通流多尺度稳定性分析体系

1.7 课题的提出及研究意义

1.8 论文主要工作

2 考虑车速感知不确定性的车辆协同系统稳定性研究

2.1 引言

2.2 模型的建立

2.3 模型稳定性分析

2.4 近信号区模型仿真

2.5 车流演化过程仿真

2.6 本章小结

3 CPS视角下考虑宏观期望速度的车辆协同系统稳定性研究

3.1 引言

3.2 考虑单车宏观期望速度的车辆协同系统稳定性研究

3.3 考虑多前车宏观期望速度的车辆协同系统稳定性研究

3.4 本章小结

4 CPS视角下考虑随机中断的车辆协同系统稳定性研究

4.1 引言

4.2 格子流体力学模型的提出

4.3 格子流体力学模型的扩展研究

4.4 考虑随机中断的双车道格子流体力学模型的构建

4.5 模型线性稳定性分析

4.6 模型非线性稳定性分析

4.7 中断及换道效应仿真

4.8 本章小结

5 CPS视角下考虑变时延信息的车辆协同系统稳定性研究

5.1 引言

5.2 Nagatani格子流体力学模型渐近稳定性分析

5.3 考虑变时延信息的格子流体力学模型的构建

5.4 模型渐近稳定性分析

5.5 数值仿真

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 本文工作及创新点

6.2 本文工作展望

致谢

参考文献

附录

A 作者在攻读博士学位期间完成的论文

B 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目

C 作者在攻读博士学位期间参加的学术活动

D 作者在攻读博士学位期间获得的奖励