考虑管理车道的网联自动驾驶出行者选择行为及扩散影响机理研究

作     者：雷雨萌 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈旭梅

授予年度：2022年

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] 

主      题：网联自动驾驶车辆 出行方式选择 创新扩散理论 MIMIC模型 Agent模型 

摘      要：在交通运输、智能网联等领域深度融合发展背景下,网联自动驾驶汽车(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)作为一种变革型交通工具而备受关注。随着技术的快速迭代,CAV逐渐进入推广应用阶段,在复杂交通环境下如何高效推动CAV技术应用成为阶段性核心问题之一。在此阶段中,何种因素影响出行方式选择行为、不同激励措施在CAV出行者扩散效果方面存在哪些差异、如何在有限道路资源下实现CAV路权合理分配、CAV出行者规模演化遵循怎样的发展曲线等是当前亟待研究的重点问题。本文针对上述研究重点,首先以设有多种管理车道、试行CAV服务的深圳市为研究地点,综合考虑个体特征、出行特征、对CAV的认知和态度以及出行方式选择偏好等方面进行问卷设计和调查。描述性统计分析结果显示,深圳地区CAV知识普及率较高,且多数深圳市民对CAV持开放且积极的态度。其次,本文以不同影响因素下出行方式选择意愿为研究主体,结合创新扩散理论及技术接受模型构建研究理论框架,应用多指标多因素(Multiple Indicator Multiple Cause Model,MIMIC)模型分析客观属性变量和主观心理变量对出行选择意愿的影响机理以及变量间的潜在关系。结果显示,客观属性变量中的个体特征、出行特征以及交通工具属性对出行方式选择意愿均有不同程度影响;对专用道设置的态度、感知有用性、感知易用性等主观心理变量不仅影响出行方式选择意愿,各变量之间也存在相互影响关系。最后,基于上述研究结果构建Agent模型,建立以出行费用、出行用时、技术成熟度、专用道设置和社群效用为核心的出行方式选择效用函数,并采用与真实社会匹配度较高的小世界网络模拟CAV出行者扩散过程。结果显示CAV专用道在鼓励CAV出行方面效果比CAV引入HOV(High Occupancy Vehicle)车道或公交专用道策略显著;将CAV引入HOV车道或公交专用道的激励作用在于提高CAV出行者扩散速度,而对提升CAV出行者数量作用微弱;单独设置专用道或实行补贴政策对CAV推广作用有限,可采取多种措施并行策略。本文基于MIMIC模型从宏观角度探讨外在环境因素和内在主观因素对出行方式选择的作用机理,应用Agent模型从异质性微观个体角度探究CAV规模演化趋势,同时挖掘社群效用在出行者进行出行方式选择过程中的动态交互影响。CAV的推广涉及政策制定方、CAV经营商、出行者等多类主体,本文研究结果有助于从需求方角度直观了解出行者需求,同时为有关部门制定合理CAV推行政策提供参考,为CAV经营商实施有效推广策略提供借鉴。本文共计图54幅,表38个,参考文献113篇。