混合交通流特性分析的常规使用元胞自动机和自主车辆

文摘

自主车辆的技术将彻底改变道路运输系统的操作。自主汽车的普及率将会低的早期阶段部署。这是一个挑战,探索自主车辆的影响和渗透在不同的交通流动态。本文旨在探讨这个问题。采用一种改进的细胞自动机作为我们研究的建模平台。特别是,两套规则车道改变是为了解决轻微和激进的车道改变行为。与广泛的模拟研究,我们得到了一些可喜的成果。首先,自主车辆道路交通的引入可以显著改善交通流量,特别是道路容量和畅通的速度。和水平的改进提高普及率。第二,换道频率在相邻车道的发展与交通密度沿fundamental-diagram-like曲线。 Third, the impacts of autonomous vehicles on the collective traffic flow characteristics are mainly related to their smart maneuvers in lane changing and car following, and it seems that the car-following impact is more pronounced.

1。介绍

在过去的十年里,已经有一个密集的努力开发各种车辆自动化系统。除了他们的非凡的能力执行各种驾驶任务,自动/自动车辆可能有潜在影响的交通系统运行效率,安全,绿色(1- - - - - -5]。更具体地说,自驾车辆(AVs)的反应时间延迟相比可以忽略不计普通车辆(旅游房车)和能够使用更少的间距或与可能广泛的进展速度。因此预计,道路的通行能力与AVs将增加(6- - - - - -9]。AVs也能够访问邻近车辆的运行状态,从而做出更明智的前馈动作和更明智的决定。这可能也有道路能力产生积极的影响。此外,住客可以帮助减少燃料消耗和排放10]。然而,当前汽车自动化技术通常是发达国家受益个人车辆,没有明确的优点和缺点,他们可能有助于交通流的特性。

自主汽车的普及率将会低的早期阶段部署、旅游房车和AVs将一起旅行在路上在很长一段时间。AVs、旅游房车可能揭示一些复杂的混合交通流特性不同,只有旅游房车(11,12]。到目前为止,这样的混合交通流的研究仍然相当有限(13,14]。需要适当的模型和建模方法,在所有(微观、介观和宏观)的水平,这将允许一个适当的反映了混合交通流的不断发展的动力和能力。

本文试图探索旅游房车的混合交通流的特征和AVs,包括能力,基本图,和换道频率。自住客尚未在市场上,目前调查有关住客执行通过现场实验,主要解决在个体车辆的水平问题,或通过模拟研究,也可以提供交通流级别的影响。可用模拟研究还不充分。和()的影响住客全面充分地分析和解读;()识别效果并不总是一致的;()不统一建模方法是可用的。本文遵循模拟大道。因为我们的主要问题是关于个人汽车的行为对整体交通流动态,我们会选择介观模拟模型细胞自动机(CA)或者像VISSIM微观仿真模型和AIMSUN这项工作。如在文献中所讨论的,一个重要的问题是模型之间的平衡性能和复杂性。考虑到CA的能力在复杂非线性动态交通流建模尽管其本质简单起见,我们决定为本研究使用CA。更具体地说,一种改进的元胞自动机(CA)模型是从事这项工作。下面是一个简短的文献回顾在CA。

第一个元胞自动机模型,介绍了交通仿真是NaSch模型提出的内格尔和Schreckenberg15]。CA本质上是一个离散时空动态系统基于当地规则(16]。使用CA、复杂性和出现在交通系统可以建模和模拟与简洁的条件和规则17]。由于其简单、效率和有效性,大量的扩展CA模型已经开发遵循NaSch模型(18]。例如,Chowdhury et al。19)开发了对称双车道元胞自动机模型(STCA),后来扩大了Pederson和Ruhoff20.多车道的情况。CA模型也被用来模拟不同交通流(21- - - - - -24]。

这项工作模型和模拟异构交通流的旅游房车和住客使用一种改进STCA模型中,为了确定住客对混合交通流动态的影响。不同级别的普及率的AVs被认为反映交通流的逐渐增长的住客。我们的总部的核心介观交通仿真模型是两个特定的住客和旅游房车换道规则集。这项研究的一个主要目标是确定AV对所有涉及到车辆的换道频率的影响。出于这个原因,一个简短的文献综述研究车道下面是变化的。

频繁的车道肯定变化影响交通流量(25],不当车道改变已被确定为主要来源的交通堵塞和事故26,27]。Gipps可能引入的第一个著名的换道模型对城市交通28),而其他几个模型的基础上开发Gipps的模型和扩展到高速公路的情况15,29日]。艾哈迈德et al。30.)随机效用理论应用于模型定义的换道行为和换道决策过程。托莱多(31日)建立了一个离散选择框架模型集成巷变化和估计的相关参数。条件下的密度或拥挤的交通,汽车试图改变车道车辆后需要至少一个的合作目标车道。飞驒[25)建立了一个合作换道模型基于“司机礼貌”的概念。想要改变车道的车辆发送一个礼貌请求后续车辆目标车道;请求每个后续评估的车辆。如果车辆提供礼貌请求车辆,它减少了它的加速度来确保创建一个免费的足够长度的差距。

通过全面回顾以前作品巷变化,凯斯廷et al。32)提出了模型美孚(减少整体巷变化引起的制动)来解决合作智能车辆的车道改变。美孚模拟换道的决定之间的权衡激励汽车打算做车道改变,以获得更高的速度和礼貌,这汽车展览,会引入干扰最小的可能目标中的相邻车辆车道。基于美孚,其他研究人员进一步研究智能换道模型(33]。在实证方面,换道行为的研究更全面的比纵向驾驶行为(如汽车)后由于缺乏广泛的车辆轨迹数据34]。自治和连接车辆技术的出现提供了一些美好的未来的机会。

本文组织如下。部分2介绍了基于改进的元胞自动机建模与仿真框架,特别是提出了两个特定的车道改变规则集。部分3进行广泛的模拟研究,获得了良好的成效。部分4总结了纸。

2。建模

2.1。建模的设置

一个典型交通CA模型占三个关键部分:道路环境,细胞的状态,和当地的转换规则。我们考虑一个三车道的高速公路,这是由晶格的一个数字细胞每车道。细胞的长度设置为5米,大约一辆车的平均长度。仿真时间步长设置为1秒,仿真时间范围是10000年的时间步骤。任何普通车辆的速度的一个六离散水平,每个时间步是0 - 5细胞。“0”意味着车辆处于停滞状态,而“5”意味着车辆可以穿越5细胞在一个时间步和相应的速度是90公里/小时。另一方面,任何自主车辆的最大速度是7细胞每个时间步(即。126公里/小时)。细胞是在两个州在任何时间,空或被一辆车。车速信息考虑在内,我们可以认为每一个细胞的状态是不同的从−1到7,与“−1”解决空的地位和“鹿”占领状态与相应的车辆速度级别的鹿。

2.2。基本规则更新系统状态

一些基于规则更新所有车辆在一个时间步的状态来 。每个规则解决一个特定的机动车辆。序列的系统如何更新在每个时间步,这些规则提出了如下:(我)车道改变,(2)加速度: ,(3)确定减速: ,(iv)随机化: ,(v)位置更新: ,在哪里表示某一车辆的速度在时间即时 , 表示最大速度限制,等于5或7在这个工作,代表前面车辆的间距在同一车道代表车辆的当前位置 。

对于每一个时间步,这些规则按顺序被认为是对于每个车辆更新其状态,和换道机动总是第一,节中详细的规则2。3。加速规则说,任何车辆可能不会增加其速度超过一次一步一个以上的水平。减速规则意味着车辆保持目前的速度,除非它必须放慢速度,以适应当前的间距。随机化规则仅适用于旅游房车的概率 。这意味着一个百分比的司机无法维持当前速度不断,可能随机减缓他们的车辆。position-updating规则指出,车辆根据当前速度更新他们的位置。这条规则是取自车道NaSch模型。

2.3。换道规则

任何车辆、AV或房车,假定服从一个基本规则,车道改变只能进行成本至少相邻车辆减速;即车辆将改变车道只有周边车辆在目标车道并不会因此放慢太多。此外,它假定左边的车道改变第一要务如果车道改变要么方向是可以接受的。

旅游房车的主要区别和AVs巷是AV变化与相邻AVs目标车道的更灵活的车道改变的可能性。更具体地说,两组被认为是换道规则,这是礼貌的车道改变(PLC)和侵略性的车道改变(ALC)规则。根据不同的情况,一个AV可能遵循PLC或酒精度而房车只能遵循酒精度的规则。

(1)礼貌巷(PLC)的变化。关于PLC的基本假设是,司机谨慎当他们试图改变车道;他们的前馈动作不应该干扰周边相邻车道上车辆的运动。这基本上是符合礼貌的美孚模型参数等于1。而不是假设以自我为中心的行为在大多数换道模型,PLC规则支持更多的利他行为。

一般来说,两个方面需要考虑在研究车道改变:动机和安全。只有满足某些标准关于这两个方面将车辆变换车道。我们提到STCA模型(19)建立激励和安全标准PLC。PLC规则说明图1,车辆在红色代表住客准备变换车道。

如图1(一)、车辆以左边的车道为目标车道和可能进行车道改变如果满足下列条件: 在哪里表示的速度车辆时即时, 表示的最大速度限制th车辆, , ,和表示前面车辆的间距在同一车道,前面车辆的间距在左边的车道,后方车辆的间距在左边的车道。类似的命名法适用于正确的换道。

方程(1)制定奖励标准(2)和(3)地址的安全标准。更准确地说,(1)意味着当前前间距是不够的,如果当前速度是增加了一层;(2)和(3)意味着左边(目标)前间距对车道改变和左后方来说是足够的间距是绝对安全的。如果(1)- (3)没有得到满足,车辆检查右侧车道改变的可能性:

如果(1),(4)和(5)没有得到满足,车辆仍然在当前车道。当(1)- (3)或(1),(4)和(5),车辆可以换道概率的吗 。介绍了该参数反映车辆在车道的个性改变(即。,even under the same conditions that favor lane changing, some vehicles may not choose to do it).

在数据绘制1 (b)和1 (c),两套规则被认为是解决合作巷改变两个住客: 在哪里表示车辆的长度 。方程(6)和(7)对应于图1 (b)通过内部通信,两个AVs合作做车道改变在相反的方向。方程(8)和(9)地址的情况下1 (c),两AVs配合车道改变方向相同。概率参数适用。

PLC规则假定在这个工作要服从只有住客,虽然可以将下面的酒精度规则介绍AVs和旅游房车紧随其后。

(2)积极车道改变(ALC)。酒精度表示一组比公司更现实的换道规则,特别是旅游房车。研究旅游房车的换道行为(35,36]表明,慢前车辆将在很多情况下吸引以下司机考虑超车。此外,95%的司机会选择做车道改变只有在后方目标车道间距大于3芯长度(15米)和他们的速度高于以下车辆目标车道上(37,38]。受这些发现,我们设计了酒精度规则补充PLC规则: 如果车辆是一个房车,设置为等于3芯长度;否则,设置等于有长度代表AVs的不同精度的驾驶行为和旅游房车。

(3)PLC或酒精度AV。给定一个AV在特定时间即时,如果条件满足PLC,它选择PLC;否则,如果酒精度的条件得到满足,它选择在一定概率下的酒精度着进攻 ,这表明这个策略会影响相邻车辆的速度。然而,如果不换道操作是可能的,它仍然是在当前车道(参见图3)。

3所示。数值模拟和结果分析

3.1。仿真设置

如图1高速公路段3车道不上/下被认为是仿真研究。段由50个细胞(即。,伸展的长度是250米)。定期或自主车辆的最大速度是5或7细胞每个时间步。让, ,和表示车辆的总数、AVs和旅游房车内模拟拉伸。作为日常实践中基于细胞自动机模拟,周期性的边界条件被认为是。在每个仿真的开始,只有一些细胞与车辆和占领这些初始位置是随机选择的。

表示由, , ,和平均流的平均速度、拉伸的平均密度,密度的车道( )。更具体地说, 和流可以确定

每个场景的仿真运行20次。仿真时间范围是20000时间步,对于每一个模拟运行,结果从第一个10⁴仿真时间步丢弃,从而消除瞬态效应,和未来10的结果⁴时间记录的步骤。

3.2。AVs的交通流特性的影响

图2显示了混合交通流的特点,不同AV比例(即传说地址。,the market penetration rate of AVs), and the solid/dash line for each AV proportion refers to the PLC/ALC rules. First, Figure2(一个)介绍了speed-density关系与仿真数据获得。与speed-density AV比例的增加,曲线右移。这表明,首先,AV比率的增加提高了平均速度给定相同的密度,其次,涉及更多的住客,整个交通流可以忍受更高密度对于任何给定的速度。这些基本上是符合我们一般理解的AVs的能力,特别是他们微不足道的反应时间延迟。其次,图2 (b)从仿真数据中提取了流密度关系。显然,将AVs大大增加道路容量和畅通的速度。更具体地说,道路容量约为2000阿明费/ h为零的比例AVs ( ),成为3070阿明费/ h当所有车辆AVs ( )。畅通的速度约为78.85公里/小时 并成为115.20 km / h 高,约46%。此外,AV比例的增加还略有提高临界密度,表明AVs的引入使得整个交通流量更稳定。另一方面,使用不同规则的车道改变(PLC)或酒精度)似乎已经没有区别。进一步的研究需要在这个问题上更具体的结论。

3.3。换道概率的影响

如前所述,一些满足预设条件时,车辆可能会改变车道,和在我们的仿真研究,一个概率分配,因此只有一部分候选人选择改变车道车辆。图4说明了的影响基本图上不同AV比例下,只有被认为是酒精度换道规则。显然,有一个对比数据2和4:AVs的参与改善交通流特征(图2),而莱恩变化对流动的影响似乎比预期的要少。这可能表明改变车辆机动的AVs(相比旅游房车)对交通流特性的改善比聪明AVs的换道操作。进一步调查车道改变的影响,接下来我们看看lane-wise换道频率的细节。

3.4。换道频率

在本节中,我们关注的情况下 和探索lane-wise巷的细节变化。首先,换道频率之间的通道和定义如下: 在分子指的是车道之间的换道实例总数和车道在模拟的地平线 ,当分母代表了整个仿真所涉及的汽车的总数。

并给出了仿真结果图5,那里的(高度)每个subfigure指的维度(%)和和维度是指交通密度的车道和 。数据5(一个)和5 (c)地址的情况 和 ,数据5 (b)和5 (d)地址的情况 和 。此外,数据5(一个)和5 (b)和数字,与PLC的规则吗5 (c)和5 (d)与酒精度法则。为简单起见,密度的值被沿对角线破灭在每个subfigure底部平面上。

专注于图5(一个),我们看到,每个AV比α,沿着fundamental-diagram-like演化曲线在车道的密度和 ,这实际上是符合我们的直觉理解;时,两车道的密度很低,汽车有更多的自由去做车道变化,增加道路上的车辆数量,直到达到一个关键/转折点然后开始减少。此外,所涉及的AVs越多,越少的价值 。这是因为住客可以更有效地管理车辆过程甚至比旅游房车与小得多的车辆间间距,因此不愿意改变车道。在极端情况下当所有车辆AVs,根本没有必要做任何车道改变与黑色曲线,如图所示5(一个)。的比较数据5(一个)和5 (c)与数据5 (b)和5 (d)显示使用酒精度而不是PLC可以大幅增加 ,尽管对整体交通流特性的影响不是那么明显(见实线和虚线图2)。

有趣的是,图中的转折点5在大多数情况下是非常接近那些在图吗2的交通密度(约40阿明费/公里)(见表1详情)。这表明当底层交通密度很低,更巷的变化是受欢迎的,也有利于更好地使用道路容量。临界点附近,激励和车道改变的可能性最大化而流也达到高峰。在那之后,车道改变变得越来越实际。仿真结果也表明,关键/转折点AV比率值不太敏感。

3.5。交通拥挤程度

每当车辆的速度是0或1的水平细胞每个时间步,我们说这辆车是经历拥堵,因此交通拥堵程度(CD)计算如下: 在哪里表示拥挤的车辆的数量在整个模拟地平线T和 表示车辆的总数参与整个模拟地平线。很自然的是CD随密度(见图6)。AVs的存在会降低CD在相同密度条件下。特别是,密度达到临界密度之前40阿明费/公里,对应能力流,AVs的参与肯定有助于保持CD在较低的水平。在整个密度谱,似乎混合交通流的AV比例50%效果最好保持不断降低CD。作者所做的进一步研究探索机制支撑这一观点。

4所示。结论

本文研究了自动车辆的影响对混合交通流的特性。没有自主车辆是运行在道路,目前的调查主要是通过模拟执行。基于一种改进的元胞自动机模型,仿真平台的开发工作。

通过密集的模拟研究得出以下结论:(1)交通容量和畅通的速度增加积极自主汽车的普及率。(2)换道频率在相邻车道的发展与交通密度沿fundamental-diagram-like曲线。(3)对整体交通流特性的影响智能的自主车辆车道改变似乎更明显比智能汽车。

正在进行更进一步的研究以解决扩展和更实际的交通场景。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

郭Yangzexi刘和始创这项研究同样起到了推波助澜的作用。

确认

这部分工作是支持由中国浙江”回国计划2013 - 2018,上海浦江计划,和中国的国家自然科学基金资助下51478428和51478428。

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