摘要: |
合理准确的交通流模型不仅有利于理解车辆的行驶行为,而且对分析交通流状况,规划交通网络和实现交通优化控制策略都有十分重要的作用.近几十年来,不同领域的研究者从各自的角度对交通流的特性进行了分析,建立了许多交通流理论和模型.本文在现有交通流微观模型的基础上,提出了改进的模型,并进行相应的理论分析和数值模拟.此外,还探讨了宏观交通流模型在路网交通状态分析中的应用.全文的主要工作如下:
1. 提出了两种最近邻车辆交互跟驰模型:自适应车头距跟驰模型和速度差.间距跟驰模型.在自适应车头距跟驰模型中,引入了期望安全间距概念.在跟驰阶段,考虑到跟随车不仅根据与引导车的速度差调整自身加速度,而且还希望达到一个依赖于当前速度的期望安全车头距,因此一项用于调节安全车头距的非线性项被引入改进的模型:在速度差.间距跟驰模型中,综合考虑了驾驶员在不同车间距对加速愿望程度的不同,通过相应的改进克服了全速度差模型在共存相中出现不合理速度的缺陷.数值模拟表明,这两个模型更具可信性和可用性.
2. 提出了一种次近邻车辆交互跟驰模型一改进的广义优化速度模型(improvedgeneralized optimal velocity model,IGOVM),该模型在描述车流队列的加速和减速情形时消除了存在于广义优化速度模型(GOVM)中的车辆碰撞和车速震荡现象.此外,我们还讨论了该模型的线性稳定性,结果表明该模型对交通流具有进一步的致稳作用.
3. 提出了一种次近邻速度差交互信息的车辆跟驰模型--次近邻速度差交互跟驰模型.该模型的建模思想是基于跟驰车驾驶员除了考虑前方最近邻车辆的干扰作用,还可受次近邻速度差交互信息的作用.线性稳定分析和仿真试验均表明次近邻速度差交互信息引入该模型对抑制交通拥堵具有明显的效果.此外,我们还应用非线性分析的方法推导了该模型在稳定流区域出现的可由Burgers方程描述三角激波.
4. 提出了一种多车辆合作驾驶模型--前向速度差跟驰模型.模型中把前方n辆车的速度差作为一个整体来进行分析,考虑前方任意数量车辆速度差信息对车流运动的影响.根据分析,该模型优于现有的前向优化速度跟驰模型因为它在模型实施时比前向优化速度模型更加实际、合理.通过线性稳定性分析我们得到了该模型的稳定性条件,并用约化摄动法推导出描述稳定区域、亚稳态区域和不稳定区域对应的密度波方程--Burgers方程、KdV方程和mKdV方程.当n=0,1时,该模型分别退化为优化速度模型和全速度差模型,当前方更多车辆的速度差信息加入车辆交互时,仿真试验表明该模型对交通拥堵具有有效地缓解作用.
5. 提出了一种新的城市道路交通状态估计方法,该方法以悉尼协调自适应交通系统(SCATS)采集的交通数据为出发点,结合交通流宏观模型及其衍生的交通波理论对城市有向路段建立数学模型并对交通状态进行估计,实地检验结果表明该估计方法可以较好地近似拟和实际交通速度.
此外,我们还设计了一个交通用地理信息系统,结合计算的交通状态,构成了一个完整的交通信息系统,该系统可以用不同颜色实时显示上海市城区路网各路段当前的交通状况. |