發(fā)布時(shí)間：2018-12-29 13:14

【摘要】：作為智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems,ITS)未來(lái)的發(fā)展方向,車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)(Cooperative Vehicles Infrastructure Systems,CVIS)可以為解決當(dāng)前及未來(lái)城市交通系統(tǒng)的疑難問(wèn)題提供重要的基礎(chǔ)支撐與技術(shù)保障。CVIS可實(shí)現(xiàn)車(chē)與車(chē)、車(chē)與路之間的實(shí)時(shí)無(wú)線(xiàn)通信,變革城市交通系統(tǒng)中車(chē)輛與道路設(shè)施之間無(wú)法進(jìn)行信息交互的現(xiàn)狀。車(chē)與車(chē)、車(chē)與路之間的協(xié)同合作,可有效提高城市交通運(yùn)行效率與行車(chē)安全。近年來(lái),基于CVIS的城市交通流相關(guān)研究逐漸受到國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的重視,并成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。CVIS條件下,通信車(chē)(指裝配有交通狀態(tài)檢測(cè)、無(wú)線(xiàn)通信和信息發(fā)布終端的車(chē)輛單元)與非通信車(chē)共存的城市交通流運(yùn)行模式,成為智能交通系統(tǒng)在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)所必然經(jīng)歷的發(fā)展階段。城市交通系統(tǒng)因通信的引入出現(xiàn)了新的研究問(wèn)題,通信車(chē)與非通信車(chē)的"混合"加劇了交通流問(wèn)題研究的復(fù)雜化,進(jìn)而影響了 CVIS的有效實(shí)施�，F(xiàn)有的交通流模型與理論方法已不適用于研究"混合"情況下的交通流問(wèn)題�；诖�,深入挖掘CVIS下交通流的動(dòng)態(tài)特性,提出新的科學(xué)研究方法,對(duì)優(yōu)化交通運(yùn)行效率、抑制交通局勢(shì)的惡化及解決交通工程中的熱點(diǎn)問(wèn)題具有重要的理論意義與實(shí)用價(jià)值。本文以CVIS條件下通信車(chē)與非通信車(chē)共存的交通流為研究對(duì)象,基于對(duì)城市交通流狀態(tài)的宏觀描述,建立路徑選擇模型實(shí)施交通誘導(dǎo);為避免車(chē)輛在所選路徑上發(fā)生交通擁堵,以及更好地對(duì)交通流進(jìn)行優(yōu)化,基于對(duì)跟車(chē)行為的微觀特性分析,探討了交通流的穩(wěn)定性與交通擁堵抑制問(wèn)題。論文從宏觀到微觀兩個(gè)層面,較為深入地研究了 CVIS條件下的城市交通流優(yōu)化控制策略,主要工作如下:1、針對(duì)通信車(chē)的位置分布不均導(dǎo)致的交通狀態(tài)檢測(cè)誤差,本文提出了一種改進(jìn)的交通流平均速度計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)交通狀態(tài)的準(zhǔn)確檢測(cè)。論文首先分析了通信車(chē)呈均勻分布與集中分布時(shí)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響,并設(shè)計(jì)了衡量車(chē)輛位置分布的權(quán)重系數(shù),基于此,通過(guò)構(gòu)建熵函數(shù),改進(jìn)了計(jì)算交通流平均速度的方法。仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的方法可對(duì)交通流的運(yùn)行狀態(tài)做出較為準(zhǔn)確地估計(jì)。2、以CVIS下得到的交通狀態(tài)檢測(cè)結(jié)果為部分參數(shù),建立路徑選擇模型實(shí)施交通誘導(dǎo)�；趥鹘y(tǒng)路徑選擇模型因缺乏對(duì)影響駕駛?cè)寺窂竭x擇復(fù)雜因素的全面分析,導(dǎo)致其存在路徑誘導(dǎo)信任度與準(zhǔn)確度較低的問(wèn)題,本文建立了基于博弈理論的路徑選擇模型,設(shè)計(jì)了考慮駕駛?cè)诵袨闆Q策的路徑誘導(dǎo)方案。該方案將備選最短路徑與通勤路徑設(shè)定為博弈參與者,以路徑的預(yù)測(cè)行程時(shí)間和路徑熟悉度(紅燈數(shù)、路段交通狀態(tài)等)為博弈策略、并結(jié)合各自對(duì)應(yīng)的博弈收益為參數(shù)建立路徑選擇模型。利用VISSIM模擬相關(guān)路網(wǎng)對(duì)模型提供的誘導(dǎo)方案進(jìn)行比較,結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的誘導(dǎo)方案可達(dá)到較高的吻合度,能夠滿(mǎn)足駕駛?cè)瞬煌闆r下的出行需求。3、車(chē)輛在所選路徑上發(fā)生跟車(chē)行為時(shí),前方車(chē)輛的短時(shí)速度波動(dòng)令交通流產(chǎn)生振蕩,影響交通流的穩(wěn)定性,增加了車(chē)輛的行駛時(shí)間。為解決此問(wèn)題,本文通過(guò)對(duì)分簇跟馳行為的分析提出了基于CVIS的分簇跟馳策略。首先,基于分簇跟馳行為提出了改進(jìn)的優(yōu)化速度(Optimal Velocity,OV)跟車(chē)模型,該模型準(zhǔn)確地描述了不同通信車(chē)比例下的跟車(chē)動(dòng)態(tài)行為;然后,通過(guò)引入的反饋控制方法,對(duì)交通流跟車(chē)系統(tǒng)進(jìn)行分析,得到了交通流的穩(wěn)定運(yùn)行條件。仿真結(jié)果表明,本文提出的分簇跟馳策略不僅提高了交通流的穩(wěn)定性,同時(shí)有效降低了交通流恢復(fù)至穩(wěn)定的時(shí)間。4、針對(duì)分簇跟馳策略無(wú)法抑制跟車(chē)過(guò)程中頻繁擾動(dòng)引起的交通擁堵問(wèn)題,本文提出了基于車(chē)車(chē)通信的反饋控制策略。首先設(shè)計(jì)了改進(jìn)的耦合映射(Coupled Map,CM)跟車(chē)模型,然后在跟車(chē)動(dòng)態(tài)線(xiàn)性方程中設(shè)計(jì)了衡量?jī)上噜徿?chē)輛速度差的反饋控制環(huán)節(jié),分析并準(zhǔn)確地求解出反饋增益的取值。最后通過(guò)仿真分析得到了不同通信車(chē)比例時(shí)的交通流動(dòng)態(tài)變化與時(shí)空分布特性。CM模型準(zhǔn)確地描述了交通流的擁堵演變過(guò)程,并揭示了擁堵的產(chǎn)生機(jī)理,仿真結(jié)果表明,本文給出的反饋控制策略可有效抑制因前方車(chē)輛頻繁的速度波動(dòng)引起的交通擁堵問(wèn)題。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2394875