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原文传递新型混合车流中车辆接管对交通振荡的影响机理及车辆协同控制

论文题名：	新型混合车流中车辆接管对交通振荡的影响机理及车辆协同控制
关键词：	自动驾驶汽车;混合车流;车辆接管;交通振荡;协同控制
摘要：	随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆在进行实际道路测试和进入市场后，会遇到部分道路环境出现超出自动巡航系统运行范围的驾驶场景，此时自动巡航系统会失效从而需要驾驶员接管车辆控制权，驾驶员在突然面临车辆接管请求时会表现出怎样的接管反应行为，车辆的驾驶行为和驾驶安全是否会受接管影响而发生改变，车辆接管会给由自动驾驶车辆和人驾车辆组成的混合交通流运行带来怎样的影响，以及如何通过车辆间协调控制消除接管产生的不利影响，是自动驾驶技术在大规模商用前需要解决的重要科学问题。本研究旨在重点分析在接管过程中驾驶员的接管反应特征，建立包含接管过程的自动驾驶车辆全周期纵向动力学模型，并在此基础上分析车辆接管对于混合车队交通振荡生成和传播的影响机理，最后通过建立自动驾驶车队接管协同控制方法，减小接管给车队稳定性产生的不利影响。　　首先，本文搭建自动驾驶车辆接管驾驶模拟实验平台，基于UC-winRoad虚拟现实交通仿真软件搭建道路危险刺激下的接管驾驶场景，设计驾驶员接管自动驾驶车辆实验并采集驾驶员接管反应行为数据；驾驶员在接管前如果没有从事驾驶次任务，平均接管反应时间是660ms；从事驾驶次任务时，则平均接管反应时间是1450ms，采用核密度估计方法拟合得到了在有无驾驶次任务影响下的驾驶员接管反应时间分布曲线，运用Mann-WhitneyU非参数检验方法对不同场景中人、车、路、环境等多样化因素对接管反应时间的影响程度进行相关性检验，考虑道路环境因素与驾驶员特征因素对接管反应时间的影响，基于决策回归树模型建立驾驶员接管反应时间预测模型。　　其次，利用接管模拟实验采集的驾驶员接管驾驶行为数据，分析驾驶员在接管过程中的制动和转向行为特征。刻画了车辆发生接管前后，驾驶模式在不同跟驰状态间的迁移变化关系，将接管过程细分为两阶段：接管准备阶段和驾驶员接管驾驶阶段。针对接管准备阶段，构建了车头时距控制模型；针对驾驶员接管驾驶阶段，构建了考虑驾驶员接管反应延迟效应和驾驶能力恢复过程的车辆跟驰模型，利用接管实验采集的车辆轨迹数据标定驾驶员驾驶能力恢复阶段车辆跟驰模型参数，验证了改进模型描述驾驶员接管驾驶行为的有效性。基于数值仿真方法分析车辆发生接管时驾驶安全风险的变化规律，结果表明接管过程会增加接管车辆与前后车间的碰撞风险。　　然后，在现有自动驾驶车辆和人驾车辆混行的交通环境中，为解决自动驾驶车辆发生接管是否会给混合交通流运行造成不利影响的科学问题。本文通过数值仿真实验对比分析了在混合车队中接管过程对于交通振荡生成传播及增长特性的影响，仿真结果表明，接管过程会影响到车队中不同位置车辆的驾驶特性（速度、加速度及车头时距分布），同样车辆发生接管也会改变交通振荡的传播特性，减速波向道路上游传播的速度会显著增加，达到7.4m/s；而加速度的传播速度会降低，为3.7m/s，意味着接管会加剧道路的交通拥堵程度。交通振荡增长特性也会由于受接管影响发生显著改变，相比于自动驾驶模式和人工驾驶模式，振荡幅度会分别增加20%和5.6%，振荡强度会比自动驾驶模式增加50%。同时还研究了不同接管参数（接管触发阈值、接管时长、自动驾驶渗透率）对于交通振荡特性的影响。通过交通流稳定性分析方法，分析了车队稳定性受到接管扰动时的变化规律，结果表明接管扰动会显著破坏车队整体队列稳定性。　　最后，本文发现接管过程除了会影响交通流的稳定性，自动驾驶车队中车辆发生接管存在明显的时间延迟效应，对车队中不同位置车辆在接管延迟时间差内的驾驶行为特征的分析表明，接管时间延迟效应会在一定程度上影响车辆的跟驰驾驶稳定性。为实现接管车辆和跟驰后车间的接管协调控制，介绍了模型预测控制方法（ModelPredictiveControl，MPC）的基本原理，并基于MPC方法搭建了接管协同控制框架。首先采用灰度预测模型预测接管车辆在接管过程中的行驶速度，然后以跟驰后车驾驶稳定性为优化目标，建立跟驰后车速度优化模型，求解优化方程输出后车速度控制量。通过对比在有无协同控制下的车辆驾驶行为可知，通过MPC控制，可以使得后车更加安全地跟驰接管车辆，并且不会触发后车接管发起，减小前车接管对于后车跟驰驾驶稳定性的影响，有效抑制接管传递现象对交通流造成的不利影响。
作者：	丁子健
专业：	交通运输工程;交通运输规划与管理
导师：	徐铖铖
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2021