自动驾驶混合交通流的交通和环境效益评估

作     者：胡明伟 施小龙 翟素云 刘鹏 HU Mingwei;SHI Xiaolong;ZHAI Suyun;LIU Peng

作者机构：深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 深圳大学滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室广东深圳518060 深圳大学未来地下城市研究院广东深圳518060 弘达交通咨询(深圳)有限公司广东深圳518060 

出 版 物：《重庆交通大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science))

年 卷 期：2021年第40卷第8期

页      面：7-14页

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：中国工程科技发展战略广东研究院2020年咨询研究项目(2020-GD-04-1-1) 中国工程科技发展战略广东研究院2019年咨询研究项目(2019-GD-03) 

主　　题：交通运输工程 自动驾驶车辆 混合交通流 VISSIM MOVES 交通效益 环境效益 

摘      要：为研究自动驾驶混合交通流的交通和环境效益,利用VISSIM微观仿真模型和MOVES机动车尾气排放模型,搭建一套基于自动驾驶车辆的驾驶行为的综合仿真体系,对不同市场渗透率的自动驾驶车辆运行过程进行仿真模型研究。考虑不同交通流水平(高峰期、平峰期、低峰期),选用总出行时间、平均速度、平均停车次数和平均延误4个交通效益评估指标,PM_(2.5)、NO_(x)、CO污染物排放量和能源消耗量4个环境效益评估指标。研究结果表明:随着自动驾驶车辆市场渗透率的递增,混合交通流的交通和环境效益均呈递增趋势,且高峰期优于平峰期,平峰期优于低峰期;以交通效益为例,在高峰期时,当自动驾驶车辆的占比达到100%,可降低45.59%的总出行时间、98.77%的停车次数和96.46%的平均延误,提升122.73%的平均旅行速度;在平峰期时,可降低84.43%的平均延误和86.42%的停车次数;而在低峰期时,只降低了1.62%的总出行时间,提升了1.03%的平均旅行速度。