手动驾驶-CACC自动驾驶车辆混合交通流建模与仿真

摘要

针对传统交通系统正在走向智能交通系统,自动驾驶车辆必将逐渐替代现有的手动驾驶车辆,可预见在未来必将出现传统手动驾驶与自动驾驶车辆混合交通场景.因此混合交通流的交通特性、安全、以及传统手动驾驶车辆与自动驾驶车辆相互影响等问题亟需研究.将加州大学伯克利分校PATH实验室协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)自动驾驶跟驰模型与元胞自动机理论结合,以合理的假设为前提条件,建立传统手动驾驶与CACC自动驾驶车辆混合场景模型并进行数值模拟.得出含有不同比例CACC自动驾驶车辆混合交通流的基本图、时空图以及数据.结果表明:随着CACC车辆比例上升,交通流局部堵塞降低,流量、平均速度增加;对混合交通流中当手动驾驶车辆前车为CACC自动驾驶车辆时,驾驶员会在心理作用下造成车间距增大的情况.驾驶员对CACC车辆的安全顾虑越大,手动驾驶车辆安全距离增加程度越大.交通流车间距过大,前后车辆的速度调节同步率低,从而使交通流流量、平均速度、截止密度下降.