基于駕駛行為特性的交通流動力學建模與穩(wěn)定性分析研究.pdf

1、目前，交通問題已成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸，而引發(fā)交通擁堵的因素多種多樣，其中，駕駛員的駕駛行為對道路交通流具有不可忽視的影響。因此，開展駕駛行為特性的交通流動力學建模與復雜性研究，具有重要的現(xiàn)實意義和工程應用價值。本文在現(xiàn)有交通流微、宏觀模型的基礎(chǔ)上，針對駕駛員的駕駛行為特性如謹慎和激進駕駛、記憶效應及鳴笛行為等進行重點分析，提出了若干改進的模型，并進行了相應的理論分析和數(shù)值模擬，深入研究了交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性及非線性密度波，其研究

2、可為交通管理和控制提供一定的理論依據(jù)。
　　全文的主要工作如下:
　　一、綜合考慮實際交通中駕駛員的謹慎和激進駕駛兩種行為，提出了一種混合駕駛元胞自動機模型，重點研究了兩種駕駛行為對交通事故概率的影響，并探討了誘發(fā)交通事故的微觀機理。
　　在NaSch和FI元胞自動機交通流模型的基礎(chǔ)上，考慮駕駛員謹慎和激進駕駛行為特性，引入激進駕駛員的超車規(guī)則，建立了相應的元胞自動機模型。數(shù)值模擬研究了激進型駕駛者比例、超車概率和隨機

3、剎車概率等因素對交通流及交通事故的影響，并對典型的時空動力學特征進行了探討。研究結(jié)果表明:駕駛員的激進駕駛行為是造成交通事故頻發(fā)的主要因素，激進駕駛員比例越高，越易誘發(fā)交通事故;在交通事故中，追尾要比超車所導致的交通事故占的比例高;在高密度下，謹慎駕駛行為越明顯，越能夠減少交通事故的發(fā)生;交通事故處理時間越長，越易引起交通擁堵，導致道路通行能力下降。以上研究可為駕駛員安全行為規(guī)范及交通事故應急處理策略的制訂提供一定的理論參考。
　

4、　二、考慮車輛在行駛過程中駕駛員的三種記憶效應，分別建立了相應的跟弛模型，研究了不同記憶效應對交通流穩(wěn)定性的影響，通過約化攝動法推導出了不穩(wěn)定區(qū)域交通流密度波的mKdV方程，并探討了交通流的非線性特征。
　　(1)霧霾、雨天等復雜環(huán)境會導致駕駛員記憶延遲，針對該情況，我們對FVD模型進行改進，引入記憶項，通過線性和非線性理論分析分別獲得了穩(wěn)定性條件和描述密度波的mKdV方程，研究結(jié)果表明:復雜環(huán)境引發(fā)的記憶延遲效應會導致交通失穩(wěn)，

5、即穩(wěn)定區(qū)域明顯減少，易誘發(fā)交通堵塞。反之，若交通環(huán)境良好，則駕駛員的記憶時間相應減少，交通流將變得更加穩(wěn)定。數(shù)值模擬結(jié)果也驗證了理論分析的正確性。
　　(2)在實時交通狀態(tài)下，同時考慮車間距和速度的暫態(tài)記憶效應，建立了雙延遲效應跟馳模型。通過理論分析和數(shù)值模擬表明:速度感知的延遲行為會提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，有效地緩解交通擁堵，而車間距感知的延遲行為會誘發(fā)交通堵塞，導致時走時停交通波的產(chǎn)生。因此，如果駕駛員能夠加強對前方車輛間距的判斷，

6、減少車間距變化所引起的記憶延遲，則可以有效地抑制交通擁堵。
　　(3)在行駛過程中，考慮駕駛員的連續(xù)記憶效應，對FVD模型進行擴展，提出了一個改進的跟弛模型。通過對新模型進行穩(wěn)定性分析發(fā)現(xiàn)，連續(xù)記憶效應越顯著，自由流穩(wěn)定的敏感系數(shù)臨界值就越大，相應的不穩(wěn)定區(qū)域也越大，此時交通流越容易失穩(wěn)。此外，數(shù)值模擬結(jié)果還表明，連續(xù)記憶效應越強，速度波動的幅度就越大，交通擁堵就越不容易消散。
　　通過對三種記憶效應的研究發(fā)現(xiàn)，記憶延遲效應

7、會使交通流系統(tǒng)失穩(wěn)，易誘發(fā)交通擁堵。事實上，駕駛員的記憶效應是客觀存在的，而無人駕駛技術(shù)則依靠高實時的傳感器及快速的算法，它可以最大限度地克服駕駛員記憶延遲效應這一缺陷。因此，該研究為智能汽車（如無人駕駛汽車）研究的必要性提供了一定的理論依據(jù)。
　　三、基于智能交通系統(tǒng)(ITS)的應用，考慮前方車輛群的平均間距效應，建立了一種新的車輛交通流跟弛模型，研究了平均間距動態(tài)變化對交通流穩(wěn)定性的影響。
　　考慮在ITS環(huán)境下，當前車

8、輛可以獲得道路前方近鄰車輛群的動態(tài)平均車間距，提出了一個新的車輛交通流跟馳模型。通過對模型進行線性穩(wěn)定性分析，獲得了新模型的穩(wěn)定性條件。由相圖可知，系統(tǒng)的演化過程可以分成穩(wěn)定態(tài)、亞穩(wěn)態(tài)和不穩(wěn)定態(tài)。理論分析表明，考慮前方車輛群的車輛數(shù)越多，越有利于提高交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過非線性分析，推導出了描述時走時停波演化過程的mKdV方程。數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，考慮前方車輛群平均間距信息后，交通擁堵會得到有效緩解，這與理論分析結(jié)果一致。以上研究可為智能交通

9、系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)及智能汽車行駛策略的制定提供一定的理論依據(jù)。
　　四、考慮駕駛員的鳴笛行為，從微觀和宏觀角度出發(fā)，分別建立了鳴笛效應的跟弛模型和格子流體力學模型，深入研究了駕駛員的鳴笛行為對交通流穩(wěn)定性的影響。
　　(1)當前方車輛阻礙后方車輛前進時，后方車輛駕駛員通常會采用鳴笛的方式來促使前方車輛加速或讓道?；隈{駛員的鳴笛行為，我們將FVD模型進行拓展，建立了鳴笛效應的跟馳模型。通過對模型進行線性穩(wěn)定性分析，獲得了穩(wěn)定性條

10、件，理論分析表明，鳴笛效應可以有效地提高交通流的穩(wěn)定性，減少交通擁堵的發(fā)生。通過非線性分析，在臨界點附近可以推導出mKdV方程，其解能夠較好地描述交通流密度波的演化過程（如交通擁堵的形成、傳播和消散）。此外，數(shù)值模擬與理論分析結(jié)果一致。
　　(2)將Nagatani的格子流體模型進行拓展，引入鳴笛效應項，建立了鳴笛效應的格子流體力學模型。通過線性和非線性分析表明，鳴笛效應依然可以起到穩(wěn)定交通流的作用，并能夠較好地抑制交通擁堵的產(chǎn)生