【摘要】：隨著汽車保有量的日益增長,交通擁堵問題愈加嚴重,各國政府和學者積極尋求解決辦法。大數(shù)據(jù)、云計算以及信息通信技術的迅速發(fā)展,智能網(wǎng)聯(lián)汽車(Intelligent and Connected Vehicles,ICV)應運而生。目前,落地的多為低速自動駕駛車輛(L1~L2),不久的將來,人們的生活中將會出現(xiàn)高級無人駕駛車輛(L5級別)。但是完全普及無人駕駛車輛可能還需幾十年。因此,將來的幾十年的時間會出現(xiàn)駕駛人車輛與自動駕駛車輛混合的狀態(tài)。匝道入口是車輛匯集和轉向的必經(jīng)之地,是交通的咽喉,在此處,駕駛人必須對自己的行車路線、行車速度和行車方向做出判斷。因此,此處是發(fā)生交通擁堵的主要場景之一。本文選取了匝道入口這一場景,通過仿真分析,研究混合狀態(tài)下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的滲透率對緩解交通擁堵及提高道路通行效率的影響。本文分析了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在匝道入口的匯入過程,主要有三步:第一步,檢測到進入匝道入口區(qū)域的車輛;第二步,按照車輛達到匯入點時間的先后進行排序,并且把排序結果信息發(fā)送給車輛;第三步,對車隊進行控制,完成合并。調(diào)研了跟馳模型,并且比較跟馳模型的優(yōu)缺點以及適應的場景。最后確定駕駛人車輛的跟馳模型為智能駕駛模型(Intelligent Driver Model,IDM),CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)模型作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的跟馳模型。對已有的匝道匯入相關的研究進行了系統(tǒng)的調(diào)研,以間隙接受理論為依據(jù),建立了IDM匯入模型,并且提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車匝道入口控制模型。然后搭建了SUMO與MATLAB聯(lián)合仿真平臺,利用SUMO提供的接口,實現(xiàn)MATLAB與SUMO的信息互聯(lián),在SUMO中搭建了仿真場景,在MATLAB實現(xiàn)算法計算及結果顯示。最終完成了直行單車道和匝道路口仿真分析,驗證了模型的可行性,并對比了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在不同的滲透率下對道路通行能力的影響,結果證明隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車滲透率的不斷增大,道路通行能力不斷提高。因此智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展可有效的緩解交通壓力,給人們的出行帶來極大的便利。本文提出的匝道入口匯入模型,車輛隊列穩(wěn)定性好,通行效率高。
【圖文】：

煙臺大學碩士論文1 緒論 研究背景現(xiàn)在全球科技進入人工智能時代，作為高新技術的集合體——汽車也進入。如圖 1.1 所示，機動車保有量逐年增加。據(jù)交通管理局官方消息，2018 年冊機動車 3172 萬輛，機動車保有量已達 3.27 億輛，其中汽車 2.4 億輛，小車首次突破 2 億輛；機動車駕駛人突破 4 億人，達 4.09 億人，其中汽車駕9 億人[1]。汽車作為一兩面劍，一方面帶人們進入便利的生活，同時如果處理關系也將會帶來交通堵塞問題。汽車保有量的增長將會直接導致道路承載加。不僅如此，汽車保有量的持續(xù)增長，大大地增加了交通事故的發(fā)生率，交通擁堵。嚴峻形勢要求我們不斷探索車輛行駛規(guī)律，尋找有效的緩解交通法。

第一章 緒論大隱患。雖然近年來的交通事故發(fā)生數(shù)量有所減少，，但是總量依然較大。如圖 2 所示，2013 年至 2015 年間，我國交通事故發(fā)生數(shù)緩慢下降，但是在 2016 年快速增長達到 212846 起，2017 年為 203049 起。我國交通事故總量大，死亡人數(shù)連年攀升。整個國家、家庭和個人都會因交通事故帶來經(jīng)濟損失。據(jù)世界世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，道路交通碰撞的損失占大多數(shù)國家國內(nèi)生產(chǎn)總值的 3%。
【學位授予單位】：煙臺大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U495;TP391.9

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