摘要: |
网联自动驾驶车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化,为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响,构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力,假定CAVs遵循系统最优原则选择路径,而HDVs则根据自身经验选择路径,基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型,刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且,为了快速求解大型路网交通分配,将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性,以及路网道路通行能力并非固定值,运用具有多种相关性的均匀随机分布理论,建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性,并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明:当需求水平d>0.5时,路网容量可靠性开始降低;当d>0.7且CAVs渗透率λ=0时,可靠性小于0.4;当d>0.7而λ=1时,可靠性接近1,说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现,当需求水平处于0.7~1区间时,渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响,但随着需求的增大,路网处于超负荷状态,渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外,CAVs渗透率从0增加至1的过程中,路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条,且当λ=1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象,拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象,减少路网容量可靠性的波动,提高路网运行稳定性。 |