车路协同系统下多智能体微观交通流模型

摘要

介绍车路协同系统(cooperative vehicles infrastructure system,CVIS)下车辆多智能体(vehicle multi-agent,VMA)的概念及其属性列表.提出传统交通环境和CVIS下的车辆决策机制,分析两者在交叉口及路段上对于交通状态判断与决策的差异.建立CVIS下的单车道微观交通流模型,给出车辆的微观动力学模型,包括加速模型和减速模型,同时考虑交叉口的信号灯对车辆行为的影响.最后,数值试验将分析车辆在两种不同环境中的时空轨迹图以及宏观的交通参数.结果表明:CVIS下的车辆比传统交通环境下的车辆总行驶时间、平均行程时间以及平均延误均有极大降低,提高了通行的效率;车队车头时距降低、速度方差减小,提高了车队行驶的稳定性.