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智能网联混合交通流稳定性解析方法综述

西南交通大学学报 2022年第5期57卷 927-940页

作者：蒋阳升顾秋凡姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

交通流稳定性分析是研究交通拥堵形成机理、车队队列控制的基础,面向智能网联环境下的混合交通流队列线性稳定性分析已成为近年来的研究热点.根据受到的扰动大小和范围,介绍了线性稳定性、非线性稳定性、局部稳定性和队列稳定性的相关概... 详细信息

交通流稳定性分析是研究交通拥堵形成机理、车队队列控制的基础,面向智能网联环境下的混合交通流队列线性稳定性分析已成为近年来的研究热点.根据受到的扰动大小和范围,介绍了线性稳定性、非线性稳定性、局部稳定性和队列稳定性的相关概念,并指出了交通流队列稳定性的基本判别准则.基于控制理论,回顾了交通流车队队列线性稳定性条件的经典解析方法,其中,特征方程法评估了交通流内部扰动的增长速度,传递函数法依托于拉普拉斯变换构建了扰动的传递关系.从经典跟驰模型、考虑时延的跟驰模型和考虑多前车驾驶信息反馈的跟驰模型出发,系统分析并总结了国内外学者对于混合交通流稳定性问题的研究现状,同时回顾了交通流稳定性理论研究在车队队列控制等方面的实验和工程应用.最后,展望了混合交通流稳定性分析领域的研究前景,指出了在后车跟驰行为、智能网联汽车的交互协同、复杂混合交通流等几个方面是今后需要重点研究的领域.

关键词：智能网联汽车混合交通流队列稳定性跟驰模型控制理论

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

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中国公路学报 2022年第8期35卷 291-303页

作者：蒋阳升蒋浩然姚志洪王逸西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车... 详细信息

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于“先到先服务”规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。

关键词：交通工程智能网联汽车最优时序混合整数线性规划自动交叉路口控制虚拟车队

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智能网联环境下信号交叉口车辆轨迹重构模型

西南交通大学学报 2022年

作者：杨涛马玉琴刘梦姚志洪蒋阳升西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室中南勘察设计院集团有限公司中铁第一勘察设计院集团有限公司西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室

车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息，可用于各类交通研究。传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象，普遍未考虑由常规车（Regular Vehicle，RV）、网联人工驾驶车（Connected Vehicle，CV）以及智能网联车（Connected Autom...

车辆轨迹数据提供了大量的时空交通流信息，可用于各类交通研究。传统车辆轨迹模型多以人工驾驶环境为研究对象，普遍未考虑由常规车（Regular Vehicle，RV）、网联人工驾驶车（Connected Vehicle，CV）以及智能网联车（Connected Automated Vehicle，CAV）组成的混合交通流的影响。为解决该问题，本文构建了智能网联环境下信号交叉口全样本车辆轨迹重构模型。首先，分析并介绍了智能网联环境下城市道路交叉口处车辆组成及排队通过情况；然后，构建了城市道路混合交通流轨迹数量估计模型，并针对前后车的排队情况提出虚拟车的概念用于估计不同车辆的交通状态。最后，设计数值仿真实验分析交通流密度和网联车渗透率对模型的影响，并基于NGSIM数据进行实例验证。结果表明：轨迹重构模型的数量误差和位置误差均随着交通流密度和网联车渗透率的增大而减小；与网联人工驾驶车渗透率相比，智能网联车的渗透率对模型结果的影响更大。

关键词：

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

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控制与决策 2022年第6期37卷 1505-1512页

作者：姚志洪顾秋凡徐桃让蒋阳升涂丹西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 四川城市职业学院教育学院成都610101

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模... 详细信息

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网联汽车的渗透率、驾驶员的感知时延和车辆通信时延对混合交通流稳定性的影响.结果表明,智能网联汽车能够提高混合交通流的线性稳定性,而驾驶员的感知时延和车辆通信时延均不利于混合交通流系统平衡;与人工驾驶汽车相比,自动驾驶汽车对混合交通流稳定性影响仍较小,实验表明智能网联汽车在一定程度上能够减缓对混合交通流系统的干扰.

关键词：交通工程智能网联汽车混合交通流跟驰模型稳定性时延

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

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系统仿真学报 2022年第5期34卷 1025-1032页

作者：蒋阳升王思琛高宽刘梦姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征... 详细信息

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明:智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。

关键词：智能网联汽车车队交通流特性元胞自动机混合交通流渗透率

智能网联汽车混合交通流稳定性与路段基本图分析

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工业工程 2022年第6期25卷 92-100页

作者：蒋阳升郝慧君姚志洪西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

为研究智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流特性,构建智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流稳定性与基本图模型。首先,分析由智能网联汽车与人工驾驶汽车组成混合交通流中存在的4种跟驰模式;在采用不同参数的智能驾驶员模型的基础上... 详细信息

为研究智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流特性,构建智能网联汽车与人工驾驶汽车混合交通流稳定性与基本图模型。首先,分析由智能网联汽车与人工驾驶汽车组成混合交通流中存在的4种跟驰模式;在采用不同参数的智能驾驶员模型的基础上,推导混合交通流稳定性判别式和基本图模型;最后,基于SUMO仿真软件构建微观仿真环境。结果表明,随着智能网联汽车的渗透率增加,混合交通流稳定的临界速度值区间逐渐减小。在相同的稳定车速下,智能网联汽车比例的提高有利于交通流密度和流量的提升。这些均证明智能网联汽车不仅有利于混合交通流的稳定,还能够进一步提升交通系统的通行效率。

关键词：智能网联汽车混合交通流跟驰模型稳定性交通流基本图

车联网环境下的动态Robertson车队离散模型

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西南交通大学学报 2018年第2期53卷 385-391页

作者：姚志洪蒋阳升西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031

传统Robertson车队离散模型参数估计是基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征,为解决这一问题,构建了车联网环境下的动态Robertson车队离散模型.考虑到车联网环境下车辆的行程时间数据易于获得,基于此可对Robertson模型的相... 详细信息

传统Robertson车队离散模型参数估计是基于历史数据,不能很好地反映交通流的动态变化特征,为解决这一问题,构建了车联网环境下的动态Robertson车队离散模型.考虑到车联网环境下车辆的行程时间数据易于获得,基于此可对Robertson模型的相关参数进行实时动态估计建立动态Robertson车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了上游交叉口车辆离去流率与下游交叉口车辆到达流率的关系,并将文中模型与静态Robertson模型、实际观测数据进行了比较分析.结果表明,文中动态模型更能反映交通流的车队离散规律,与静态Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了30.68%.

关键词：交通工程车联网车队离散动态参数信号控制

基于网联车轨迹重构的交通油耗和排放估计方法

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安全与环境学报 2022年第4期22卷 2147-2155页

作者：蒋阳升刘梦王思琛姚志洪唐优华西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 中南勘察设计院集团有限公司武汉430074

如何基于有限的轨迹数据对油耗和交通排放进行精准地估计一直是研究的难点和热点,为解决该问题,提出了基于轨迹重构的油耗和排放估计方法。首先,基于跟驰模型,利用网联车(Connected Vehicle,CV)轨迹重构道路上常规车(Regular Vehicle,RV... 详细信息

如何基于有限的轨迹数据对油耗和交通排放进行精准地估计一直是研究的难点和热点,为解决该问题,提出了基于轨迹重构的油耗和排放估计方法。首先,基于跟驰模型,利用网联车(Connected Vehicle,CV)轨迹重构道路上常规车(Regular Vehicle,RV)轨迹。然后,将轨迹重构结果与VT-Micro排放模型相结合,对道路上所有车辆的油耗和排放进行估算。最后,通过数值仿真试验验证模型在不同CV渗透率和交通流密度条件下的可行性和有效性。结果表明:该方法能够实现对油耗和排放的精准估算,且随着CV渗透率和交通流密度的增加,油耗和排放估计的准确性不断提高;当CV渗透率不低于30%,且交通流密度为60 veh/km时,交通油耗估计的平均绝对百分比误差小于2.17%,排放估计的平均绝对百分比误差小于8.66%;当CV渗透率为50%时,在不同交通流密度条件下车辆油耗估计的平均绝对百分比误差小于2.45%,排放估计的平均绝对百分比误差小于13.68%。

关键词：环境工程学轨迹重构燃油消耗交通排放网联车

基于Robertson模型的异质交通流车队离散研究

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交通运输系统工程与信息 2018年第1期18卷 66-72页

作者：姚志洪蒋阳升西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都610031

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结合异质交通流条件下的车流特征和Robertson模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析... 详细信息

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结合异质交通流条件下的车流特征和Robertson模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson模型与实际数据进行比较分析.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.

关键词：交通工程车队离散模型异质交通流行程时间协调控制