交通微观仿真的进化及其用于建模和自动化车辆连接

文摘

交通微观仿真功能作用理解交通道路网络的性能。本研究起源于意图理解交通微观仿真和建模中使用连接和自动车辆(骑士)。最初,本文侧重于理解交通微观仿真的进化和检查各种商业和开源仿真平台上,其重要性在交通微观仿真研究。后,目前自主车辆(AV)微观策略进行了综述。从回顾分析,可以看出AVs在交通微观仿真建模两种策略。在第一组中,内置的模型是用来复制AVs的驾驶行为通过调整模型的参数。在第二个策略中,AV行为程序的帮助下外部性(例如,应用程序编程接口(API))。研究模拟AVs与其他相比,使用内置的模型大多VISSIM微观仿真平台。此外,研究主要集中在AVs的渗透率对交通流特征和交通安全的影响。另一方面,研究模拟AVs外部性集中在沟通方面交通管理。 Finally, the cosimulation strategies for simulating the CAVs are explored, and the ongoing research attempts are discussed. The present study identifies the limitations of present CAV microsimulation studies and proposes prospects and improvements in modeling AVs in traffic microsimulation.

1。介绍

自动车辆(AVs)比以往任何时候都更接近在道路网留下了自己的印记。鉴于AVs最终将不需要人的参与,这是一个因素在大多数事故(1),有很大的希望AVs的研究者和实践者都将改善交通的性能特征,提高其安全标准(2,3]。然而,验证断言对AVs的好处。交通效率和安全是相当具有挑战性。交通微观仿真(即。,soft computing platform for modeling the detailed intervehicular interactions in a traffic stream) can help to understand the implications of AVs’ performance and communication aspects on traffic and support developing better traffic management strategies. Considering this, traffic microsimulation and its application to understanding the implications of AVs is vital. Therefore, this paper first describes the evolution of traffic microsimulation tools and then reviews the state-of-the-art in using traffic microsimulation for modeling the implications of Connected and Automated Vehicles (CAVs) on traffic efficiency and safety.

以下部分包括介绍交通微观仿真(部分1。1骑士队(),其次是介绍部分1。2),最后确定研究目的和方法(部分1。3)。

1.1。交通微观仿真

设置交通信号灯,韦伯斯特(4]试图计算机模拟技术来支持发展中优化交叉口信号时间框架。这可以标记为最初的尝试之一交通微观仿真。占流量的随机性建模,研究人员依赖于蒙特卡罗模拟技术(5- - - - - -7)和细胞自动机模型(8,9]。同时,研究人员已经开发和集成的数学模型,如不同的汽车后模型(10和换道模型11),到不同的仿真工具(12,13]。仿真的基本功能是时间和空间,以及系统状态。时间和空间都可以归类为离散或连续系统状态。在这个方向,一系列的模拟方法已经发展了很长时间。在微观分析模拟,模型表现出离散和连续空间现象。

计算和发展新的数学框架的发展导致了重大升级微观仿真软件包。支持先进的处理计算、交通微观仿真模型逐渐发现细致的和现实的。依靠经验的交通数据分析可能不可行,所提出的解决方案和实现交通网络没有任何检查可以危及人类生命和基础设施造成不必要的损坏。交通微观仿真提供了大量定制选项用于测试各种各样的场景。传感微观理解交通特征的重要性,研究人员进行了大量研究和开发各种交通微观仿真框架在过去的几十年里。这些研究涉及到交通的各个方面,包括等汽车后(14],车道改变[15),信号控制(16),交通安全(17],交通排放[18),行人流量(19],坡道计量[20.,21),环形路(22),收费操作(23),和卡车停车操作(24]。可视化,相关文献交通微观仿真的被斯高帕斯(25)搜索引擎使用关键字“交通微观仿真”和被隔离到分区导致网络图如图1。节点的大小和厚度图的链接1描绘出版物在那个地区的规模,和颜色描述了集群。

图1表明交通微观仿真是利用各种交通研究中,和无数的交通流建模概念与微观进化而来。鉴于缓解和有效性,研究人员和行业合作伙伴都有广泛使用微观分析方法在支持他们的决策。此外,许多研究人员(26- - - - - -30.)大力提倡的重要性校准微观分析模拟结果的可靠性。观察到各种背景的研究人员广泛使用的微观研究。新的微观仿真平台也随着时间的推移,开发和升级,商业化的目的。交通微观仿真平台上找到了一个地方在各种领域寻找优化的解决方案。

1.2。连接和自动车辆

学术和工业研究人员背景,在过去的五十年,相信汽车将实现自动驾驶的功能和发展自主汽车(31日- - - - - -33]。鉴于计算和优越的可用性改进复杂的建模,对AVs的研究进展。目前,大多数汽车行业重点发展自己的住客。考虑AVs的潜在市场,跨国企业集团发展中AVs(表现出极大的兴趣34]。协调的定义级别的自动化,汽车工程师协会(SAE)提出了六个级别的自主权,从0级(没有驾驶自动化)到5级(完全自动化)。SAE的自动化水平主要有不同的动态驾驶任务(滴滴涕)、对象和事件探测和响应(OEDR)和操作设计领域(奇怪的)。奇怪的是条件自动驾驶系统(层次)的设计工作。在0级,司机将执行所有OEDR和滴滴涕。在一级,司机仍将执行一些OEDR滴滴涕和负责。在2级,系统将执行横向和纵向滴滴涕虽然OEDR司机仍然负责。在较高的水平,该系统将滴滴涕和OEDR负责。1到4的奇怪的水平是有限的。在5级自动化、无条件的滴滴涕将由广告和无限的奇怪。

过去的和正在进行的研究的尝试导致了发展与初始的AVs SAE水平功能。同时,评估AVs驾驶性能,AVs正在测试在不同的实验条件。一些研究人员(35- - - - - -37)大力提倡住客可以显著影响交通道路网的特征。与常规交通、经验数据在交通仍相对稀缺,AVs和田间试验是有限的人类生活的风险和潜在破坏的基础设施。考虑这一点,交通微观仿真可以发挥巨大的作用在评估住客对道路网络的影响。

1.3。研究目的和方法

本文的主要目的是了解研究的发展交通微观仿真与建模AVs。为了实现这一目标,本研究进行了两个阶段:(我)首先,考虑交通微观仿真平台模拟研究的意义,综述了交通微观仿真和微观仿真平台的发展。(2)其次,AVs的建模方面综述了交通微观仿真和cosimulation AV仿真工具。

在目前的研究中,文学是开采在三个不同的部分:交通微观仿真,C / AV微观,cosimulation研究。了解交通微观仿真的趋势,文学与交通微观仿真是首次发现,然后隔离使用报告的关键词表1和斯高帕斯(25)的搜索引擎。斯高帕斯数据库只包含斯高帕斯索引的出版物。斯高帕斯搜索引擎提供了高级搜索选项,比如作者、关键词、标题、归属、杂志标题,避免引用,以及不同的条件选择排序搜索。用于识别的关键字相关的交通微观仿真文件是微观模拟,微程序级模拟、微观交通仿真、微程序级交通仿真、仿真模拟、交通仿真和车辆。最初,文章分别被检查关键字、标题和摘要。在下一阶段,对于一个给定的搜索关键字,所有的文章都是排序和重复的消除。进一步,从分类的文章,每一篇文章是由作者检查;这张支票包括标题的工作,其次是抽象的(在此阶段作者标志着微观仿真研究平台);最后,对于不清楚的文章,每篇文章的研究方法是检查。在此基础上,作者确定了在微观领域的文章。

文学与C / AVs和cosimulation开采使用斯高帕斯(25),谷歌学者(2021),和Mendeley(2021)数据库。谷歌学术搜索是一个基本的搜索平台,搜索引擎关注的文章标题和摘要搜索词。此外,这些文章可以被添加到图书馆和其他分析导出为csv文件。像谷歌这样的学者,Mendeley基于其搜索引擎提供了类似的功能。谷歌学者和Mendeley包含各种各样的出版物。

从文献综述,发现研究者使用不同的术语描述相同的术语。例如,一些研究报道交通微观仿真交通微观仿真、微程序级仿真和微观分析。限制缺乏一致性,类似的话聚集成一个独特的词,报道在表1。

剩下的论文结构如下:部分2介绍了交通微观仿真研究的来源,其次是不同的微观仿真平台的评论部分3。部分4综合AVs交通微观仿真研究和部分5和6总结了纸和介绍了AVs交通微观仿真的前景和未来的研究方向。

2。交通微观仿真研究的来源

世界各地的研究人员使用交通微观仿真了解交通特征,如驾驶行为、交通管理和交通安全。交通特征在本质上是不同的,不同的地理、文化和经济条件。例如,车辆有适当的均匀流量条件下巷纪律。在寒冷的气候条件,汽车占主导地位的比例相比,电动自行车。另一方面,在东南亚和南亚国家,考虑到有利条件与添加燃料里程,电动自行车的比例较高。类似的,车辆的物理特性在本质上是不同的。此外,经济地位的国家影响交通基础设施的发展。不同的文化和规范影响道路使用者的行为。道路使用者的行为,这是理解交通性能的根本来源,是高度多样化的不同环境。因此,解决交通问题从来都不是一个独特的形式。

了解交通微观仿真研究的地理分布,确定文献绘制考虑作者的从属关系和国籍。这将有助于理解微观的量子研究来源。可视化的目的,提出了一种径向情节在图2。矩形条代表出版物的数量为每个信仰。它可以观察到,交通微观仿真研究进行了世界各地,相当一部分的美利坚合众国(27%)、中国(26%)、德国(7%)和荷兰(7%)。在这些国家的一些主要大学很大程度上引发了这一研究领域:在荷兰代尔夫特理工大学(211);在中国,同济大学(96年),北京交通大学(96),东南大学南京(80),和清华大学(63);在美利坚合众国,弗吉尼亚理工学院和州立大学(79年)和加州大学伯克利分校(57);在德国,慕尼黑工业大学(56);在新加坡,新加坡国立大学(51)。近年来,除了发达国家,微观研究正在慢慢地在发展中国家。

在现在的环境下,大约1250交通微观仿真研究已经发表在50多个科学期刊。结转的分析理解文章的分享日志,如图3。注意,在图3,只有期刊被认为至少15发表文章。交通研究记录(28%)最多,其次是交通研究C部分:新兴技术(10%)、IEEE智能交通系统(7%)、和《交通工程(6%)。在其他期刊出版物与较小的份额也呈现在图3。关于会议论文集,IEEE国际会议上智能交通系统(ITSC)程序(177)和交通研究Procedia(80)积累了大多数研究在这一领域。

3所示。交通微观仿真平台

提高计算效率和可用性,研究人员和行业合作伙伴编程脚本和输入参数用于交通建模概念融入仿真软件包。最初,仅限于特定的仿真包的少量的编程脚本。最早期版本的仿真平台是基础,包括直midblock路段车后的功能。鉴于编程进化的机会在过去的三十年里,不同的微观仿真平台开发人员和研究人员已经更新。此外,新的研究概念的发展,如汽车后,换道模型和交通信号优化技术,导致交通仿真各种内置的定制选项。更好地理解这些,综述了目前交通微观仿真平台,他们的细节和特征归纳在表格2。

Paramics [38]英国交通部和支持的项目是由爱丁堡大学的研究人员开发的苏格兰。最初的平台是纯粹基于Hans-Thomas Fritzsche车后模型(39]。之后,研究输入从加州大学欧文分校,有助于嵌入大量的软件包,包括交通信号、坡道计量,瓶颈在高速公路场景。最后,在2005年,Quadstone Paramics收购Paramics仿真平台。另一方面,Paramics的另一个变体,S-Paramics,分布式的补充免疫活动组(40]。目前,两个Quadstone Paramics S-Paramics确认为新旧Paramics,分别。像Paramics VISSIM是卡尔斯鲁厄大学的研究人员开发的,德国,后与心理物理模型(41]随着时间的推移和其他输入包补充道。之后,卡尔斯鲁厄大学的PTV集团收购了VISSIM和进一步开发PTV VISSIM。在麻省理工学院的智能交通系统(ITS)项目与卡尺公司合作,麻省理工学院的研究人员,美国发达MITSIM [42,43与开源交通微观仿真的概念)。

有许多其他平台包括AIMSUN [44],MIXIC [45],CORSIM [46,47],相扑[48,49],TransModeler [50,51)、运动(52,53),三全音28],OpenTrafficSim [54]。在这些平台上,AIMSUN、CORSIM和TransModeler商业,而相扑运动,三全音,OpenTrafficSim开源平台。等微观仿真平台,集成(55],SimTraffic [56],HUTSIM [57),梭罗(58],FAUSIM [59],FOSIM [60],RuTSIM [61年[],GLD交通模拟器62年),是从某些项目的想法。它可以指出,大部分的微观仿真平台建立在90年代被煽动和开发模拟均匀lane-based交通状况的想法。

从审查不同的仿真软件包,可以看出交通微观仿真平台主要是沿交通研究人员开发的具体项目的机构框架内。之后,在与工业合作伙伴,这些仿真平台进一步发展,导致商业交通微观仿真平台的开发。另一方面,一些交通微观仿真平台保持打开状态的研究。大多数商业变异为学者提供免费的有时间限制的许可。微观仿真平台可以使用显式归纳在表格的细节2。

进一步,基于特定功能(核心行为模型,优化计算,用户组),微观仿真平台开发了各种各样的编程接口。大部分的内置模型在模拟平台足以测试基本的场景。另一方面,在某些情况下,内置的模型必须更换由外部行为逻辑/算法进行研究分析。记住这一点,目前,外部模块提供的编码行为逻辑/算法。这些外部模块给研究者绕过内在逻辑的机会。各种编程接口中使用不同的微观仿真平台的详细表2。但是,与微观仿真平台与内置的模型,与外部模块的处理速度低;这又取决于编码脚本的逻辑流。

3.1。出版的微观仿真平台

为了更好地理解使用不同的微观仿真平台,现有的研究文献交通微观仿真平台已被敌军布上了地雷。确定了研究被隔离在今年晚些时候出版。准备Mekko图表,如图4,来说明结果。的x设在在图4代表年的时间表,y设在了比例份额。矩形的宽度描绘了当年出版物的规模。从数据库中,结果表明,最初的研究仅限于其开发人员。在2000年代早期,这些微观仿真平台开发团队之外的研究人员。

最初的出版物的数量很低,在2001年,最低17出版物,但多年来逐渐增加的记录最大在2019年376年的出版物。与总出版物的增加,不同的微观仿真软件包在这些出版物多年来变化。从2001年开始,CORSIM和Paramics公平份额的科学出版物而VISSIM, AIMSUN小份额。然而,随着时间的推移,股票VISSIM和相扑的增加,和2020年都有最大的股票等仿真平台。

另一方面,AIMSUN有一个相对统一的出版物。出版物使用TransModeler一直相对稳定和相对较小的份额。从MITSIM出版物,运动、MIXIC三全音,HUTSIM,集成,吸血鬼,SimTraffic,和OpenTrafficSim已确定随着时间的推移,大部分的出版物被开发商的背景。

这种分析意味着微观交通工程研究已经加快了步伐在前面的二十年。众多研究人员和行业合作伙伴正在测试不同的决策逻辑和场景使用微观仿真平台目前的驾驶环境。同时变化平台的共享可以归因于各种因素,包括商业化,用户界面,支持交通状况,和用户支持。

基于交通微观仿真的出版物数量,最高25出版商被确定。后,出版物被标记的基础上,利用微观仿真平台。更好地表达这一点,桑基图生成考虑微观仿真平台和期刊,如图5。连接了出版物的数量的宽度有关微观包杂志。的大小头(微观仿真平台)和尾(出版商)节点显示规模的出版物。分析表明,运输研究记录,运输研究C部分,《交通工程的一部分,IEEE ITSC诉讼,运输研究Procedia和应用力学和材料显著的份额微观出版物。注意到,与523年的出版物,VISSIM所有期刊的主要份额。CORSIM (103), Paramics(93),相扑(69),和AIMSUN(58)也在出版物相对显著的市场份额。

4所示。自动车辆微观分析

多年来,交通微观仿真平台已经证明他们的地幔和广泛使用各种研究和工业活动在不同的领域。目前交通微观仿真平台已达到的水平可以支持决策的实践者。同时,研究人员和工业合作伙伴预见AVs的部署在现有道路网络在不久的将来。各种背景的研究人员预测使用AVs的私人运输(63年)、公共交通(64年),和自治等货物运输卡车(65年),以及随意组合(66年)如自治航天飞机(67年]。越来越多的研究(68年,69年)支持声称AVs提高交通安全性和效率。然而,目前量化AVs的影响在现实生活中从交通工程的角度来看是非常具有挑战性的。这是因为几个原因,如公开道路使用者潜在的风险,不确定性关于当前交通管理计划的适用性,和公路部门还不确定的最小基础设施安全运行要求住客在混合交通。同时,发展战略和框架从实证、实验的观点从成本效益的角度来看是具有挑战性的。因此,AVs对交通流的影响操作必须使用交通微观仿真首先广泛的研究。通过适当的利用技术和AVs的交流,一个好的量子的好处可以实现交通工程的观点。

鉴于这种潜在的微观仿真平台的研究在这一领域,研究人员在世界各地已经执行各种AV研究使用不同的微观仿真平台。特别是在过去十年的下半年,这些类型的研究了。了解流在这一领域的研究,文献数据库关键字分析,可视化绘制在图6介绍了研究结果。节点的大小和链接图的厚度6描述工作的规模,和色彩描绘不同的集群。类似于普通交通研究、AV微观仿真研究也与许多交通相关的话题包括坡道计量(3,70年),后车(71年,72年),交通信号(73年],排放[74年,道路安全75年),和混合交通(76年]。

大部分的微观模拟研究差异化AVs和人为车辆驾驶行为和推断,驾驶行为建模AVs的症结所在。在现在的环境下,大多数研究人员(例如,77年,78年])单方面认为,人为车辆相比,AVs不随机的行为。此外,相信AVs有良好巷纪律和一致的行为。

更详细地研究这个问题,文献综述了。从最初的评估,观察,研究人员使用AVs两种主要类型的策略模型仿真平台。第一个战略是关于将AVs的一致性与内置的汽车驾驶行为和车道改变模型。在这个方向,AV的行为是由调整模型参数。第二个策略是关于编码AVs的行为和连接到仿真软件使用应用程序编程接口(API)。在下面几节中,这两种方法和相关研究进一步的描述和讨论。

4.1。AV建模通过内置的模型

给weightage由于内在的行为模型,研究人员通过调整参数建模AVs的内置的跟车模型微观仿真平台。例如,了解安全十字路口和环形路由于住客,(79年,80年)改编魏德曼模型VISSIM的行为。发现AVs改善交通安全研究和吞吐量部分。与类似的框架,81年)建模AVs在环形路。在AVs的普及率较高,相比,观察事故概率降低75%基本场景没有AVs。类似,通过调整后的心理物理魏德曼74年和99年的汽车模型VISSIM,其他各种研究进行了不同的测试场景理解AVs的影响。这些研究包括拥挤的网络(82年),交通信号(83年],道路容量[84年)、交通流特征(85年),免费的速度(86年)、操作性能(87年),发射的影响(88年),安全性能(89年没信号灯),交叉路口(90年,91年),和过渡的影响(92年]。其他的研究适应了内置克劳斯模型在相扑93年,94年AVs)模型。Zeidler et al。95年)测试内置魏德曼的兼容性模型诱导AVs和比较之间的通信领域驱动的住客。这些提到研究的重点,使用的行为模型,总结了研究的主要结论表3。

可以看出研究的结果有不一致的普及率C \ AVs的有一个安全和交通效率,改善报告普及率从20到70%。一些研究证明能力下降恶化安全和标准普及率低于30%;这是观察到各种各样的道路部分建模。此外,AVs的普及率的过渡点的一个改进是整个研究观察到的是不一致的。

与内置模型建模AVs的策略都有其优点和缺点。为住客内置模型参数调整时,微观分析模拟模型通常用更少的外部性;结果,一致的交通运动将观察到更少的计算能力。

许多AV与内置的模型模拟研究使用VISSIM和依赖心理物理汽车模型。有影响力的关键参数研究和模仿AVs不同取决于具体情况研究总结如表3。推断,很少有研究考虑车道改变参数AV建模。此外,AVs的模仿行为是高度面向内置模型;结果,住客可模拟相比,不太现实的领域行为。此外,似乎不太weightage建模AVs的沟通。连接在骑士的关键是模拟通过调整参数,确定进展和观察车辆的数量,与任何预定义的逻辑/算法。考虑AVs的通信方面的重要性,这是一个巨大的限制在这个方向。

4.2。AV建模的外部性

微观仿真平台给前景的外部性在外部脚本逻辑。在模拟过程的运行时和应用程序编程接口(API)的帮助下,内置的模型可以覆盖,因此车辆运动可以由数据提要。这给研究人员在测试他们的模型/框架相当大的优势。考虑潜在的应用外部模型,研究人员应用预定义的行为逻辑的住客。鉴于控制灵活性的特点,模拟对象在运行时,通信逻辑也诱导车辆。这种研究的基本思想是,AVs通信作为骑士的添加功能,控制的外部性,而人为车辆由内置的模型。基于这个框架,研究人员建模骑士在不同道路段和模仿各种AV演习。为了更好地理解这一点,相关的文献AV模拟研究与外部性和回顾总结在表4细节对于研究的焦点,逻辑建模,骑兵行为和重要发现。

可以看出人员众多的逻辑系统/应用算法,包括自适应动态规划(97年),文中针对斜坡控制策略(70年),Virdi骑兵控制协议(99年),决策骑兵控制算法(75年),模型预测控制(One hundred.),自动交叉管理(107年],连扩展Plexe [108年骑士[]合作调度机制110年),离散时间入住率trajectory-based路口交通协调算法(113年),莱茵排序(114年),依赖于十字路口管理逻辑116年),和合作控制器和分布式算法(72年]。

上述算法的主要目的是诱导骑士的行为和教唆车辆更好的交通运动之间的通信的交通网络。研究人员测试了骑士在各种交通设施,包括midblock部分,路口十字路口,没信号灯路口,入站和出站中的等。AVs的行为是由各种模型包括Gipps模型(119年)、智能驱动模型(IDM) (120年),最优速度模型(OVM技术)(121年),自适应巡航控制系统(ACC) (45),合作的自适应巡航控制中国商用飞机有限责任公司(71年)、理论模型和纵向合作后的行为。

后研究人员的重点不同类型的研究领域。在midblock部分,研究者关注的是骑士与连逻辑行为和换道行为后安全的改善和吞吐量最大化。十字路口的另一方面,坡道,研究关注于骑士,骑士之间的沟通协调自己和创造必要差距交通运动的想法限制停和走条件和消除交通信号。不像骑士与内置的模型的研究,这些研究都集中在行为逻辑的有效性而不是研究骑士的渗透影响。在某种程度上,这些研究证明一个好他们的逻辑/算法的效果。外部性,微观仿真平台如VISSIM, Paramics, AIMSUN仿真运行执行单个计算机处理器核心。因此,处理时间与外部性是高。因此,应用程序到一个更大的网络将计算效率低下。此外,大部分的逻辑/算法进行了测试在孤立的研究领域;因此,在将来的研究中他们的表现必须量化为一个交通网络与更大的特性转化。 Finally, to express the reviewed literature in a better manner, visualization analysis was carried out as shown in Figure7。

4.3。Cosimulation

而在交通微观仿真,车辆之间的交互建模和交通特征量化,交通微观仿真工具不提供一个模型C / AV机制的机会,和C / AVs的行为主要是由行为模型而不是准确的基础设施环境的感知。另一方面,从一个单独的C / AV的角度来看,汽车行业项目C / AV行为四个计划阶段:全球路线规划、行为规划,运动规划和地方规划。确定状态估计和本地化,C / AVs钢筋与众多传感器感知。这些传感器的性能模型和基础设施环境的感知,纳米AV仿真工具是可用的。纳米AV仿真工具提供大量定制选项,包括详细的地图,三维车辆模型,传感器,车辆基于物理模型和外部编程接口控制在运行时的演员。为了更好地理解纳米AV仿真工具,进行回顾分析,结果表进行了总结5。

从分析,观察到30多AV仿真工具在市场上是可用的。他们在本质上是商业和开放源代码,使用游戏引擎(122年,123年]。一般来说,游戏引擎的灵活性给演员们在三维空间的地方。根据他们的性格,行为将展出。通过连接的演员和代理商,建立仿真环境。开源虚幻的游戏引擎(124年)被发现是一个受欢迎的游戏引擎构建仿真环境。大多数仿真工具提供各种基本的传感器建模AV的知觉。在仿真运行时,控制演员提供了应用程序编程接口,主要是在python和MATLAB / Simulink仿真。

有趣的是大多数这些工具提供cosimulation环境中,不同的AV加上交通微观仿真工具仿真工具。cosimulation期间,C / AV行为完全是由AV仿真工具,在C / AVs的行为建模的感知系统,和整个交通行为是由交通微观仿真工具。这些cosimulation策略有助于更准确地模拟C / AVs和提高仿真来实现一个更现实的估计的流量操作。回顾分析观察到相扑和更多其他使用VISSIM交通微观仿真平台cosimulation工具。考虑到开源性质,相扑AV cosimulations青睐。

C / AV cosimulation研究相关文献回顾和总结在图8和表6。回顾分析表明研究本质上是有限的。cosimulation研究最近捡到的,这些研究致力于开发方法的主要比例的C / AVs cosimulation。有趣的是,研究人员青睐VISSIM几个汽车制造商和相扑cosimulation卡拉携带。

cosimulation研究高度集中在地方和C / AVs的运动规划,和更少的weightage给全球规划。它可以指出,AV仿真工具同时使用详细的网络和一些它的微观需求良好的计算能力。cosimulation,微观的外部性进行运行,减少仿真处理速度和影响运行时。大多数AV仿真平台提供内置的地图/网络;然而,产生这样的研究详细地图部分需要额外的工具。有鉴于此,AV cosimulation研究高度依赖于内置地图/网络在现在的环境下。最后,目前cosimulation限制交通量,仿真时间,和网络的大小。

5。总结

鉴于长期研究历史和研究活动,交通微观仿真发展作为核心地区交通工程。交通微观仿真领域的研究活动在本质上是高度动态的新兴世界各地许多交通微观仿真研究。因此,了解流动的研究可以帮助在未来的研究。因此,本研究试图了解交通微观仿真研究领域的文献。最初,文献挖掘,分析,在微观研究的来源方面,。意识到这一点,相关机构和科学期刊综述。从评审分析,观察到全球研究人员解决交通问题考虑在自己国家独特的交通状况。根据分析,发现来自某些国家的一些机构积极参与这一领域。交通微观仿真研究发现在50多个期刊和无数的会议。其中,一些特定的期刊聚集模拟研究的一个重要份额。

支持研究活动和工业应用,许多交通微观仿真平台发展。本文综述了商业和开源微观仿真平台;的回顾分析,发现一些特定的平台继续发展的,虽然有些人失去了他们的份额。特别是在过去十年,微观研究加快了步伐。因此,大量的微观仿真进行了研究。微观仿真平台升级在时间与实际现场条件尽可能匹配。在现在的环境下,微观仿真工具提供各种定制选项。在某种程度上,研究者可以覆盖内置模型和测试他们的框架,包括先进的数学概念,如人工智能逻辑。

尽管有许多优点,有一定的局限性与微观仿真平台。仿真模型的校准中扮演着重要的角色在仿真结果的信心。考虑到复杂的内置模型,微观仿真平台需求详细的实证数据对车辆轨迹从现场条件。同时,生成这样的微观数据可能不是可行的。由于这,模拟校准与某些假设,因此,同样的假设将反映在仿真结果。在执行外部效应的模拟运行,处理落在一个核心的计算机处理器在一些微观仿真平台。结果,与沉重的中等规模的网络交通流条件下,模拟运行可以超载一个处理器核心,导致模拟崩溃。目前,这是一个限制在扩大微观研究与交通拥挤外部性更广泛的网络。

6。未来前景住客

考虑到相当大的创新在汽车和顶级跨国企业集团的参与在这一领域研究和创新,期待AVs在我们的道路网络是不久的将来成为现实的场景。此外,这给研究人员带来了新的挑战在交通领域。交通微观仿真平台可以理解的一个可靠的资源AVs的影响从交通工程的观点。特别是在过去的十年中,下半年人员高度集中于了解住客的对车辆性能的影响。文学考试表明研究尝试在这个方向采取了两个重要的方法。根据第一种方法,研究人员使用了内置的模型仿真平台和调整模型的参数复制AVs的行为。研究人员所使用的第二种方法是编码的帮助下骑士的行为外部性的模拟运行。目前,两种方法都有各自的优点和局限性。大多数研究都集中在AVs普及率的影响在安全性和效率,大多数预测,AV普及率较低,安全性和效率将会退化。在AV普及率高,研究预测显著改善安全性和效率的标准。 It is inferred that the results across the different studies are not consistent; the AV transition penetration rates are varying across the studies and range from 20% to 70%. The results of these studies are highly dependent on the inbuilt models of the simulation platforms. On the other hand, with externalities, researchers focused on the communication aspects among CAVs and worked on platooning models at midblock sections, cooperative merging models at merging sections, and cooperative gap formation models at intersections. The present ongoing studies adapt the behavioral model parameters in such a manner that C/AVs will have smooth behavior in comparison to human-driven vehicles. At the same time, the calibration of the parameters for C/AVs demands trajectory data of C/AVs from field conditions, which is limited in nature.

的研究,得出的结论是,大多数研究认为功能齐全的AVs的仿真模型。然而,从实用的角度来看,AVs的功能被离散成五个层次的汽车工程师协会(SAE)。在支持,目前,AVs的初始水平上找到自己的地方我们的公路网络。因此,可以有一个混合比例不同AV水平,可以观察到。在现有的研究中,没有多少重量这些方面。这形成了一个巨大的研究差距在当前AV微观仿真研究。从最近的调查,可以看出AVs的存在会影响人类驱动车辆的行为。然而,目前微观研究假设人为车辆将有相同的通常交互即使AVs标准,忽视人类行为适应。这是一次又一次的限制目前AV微观仿真研究,可以解决未来的研究。

考虑到C / AV微观运动规划的重要性,近年来进化cosimulation框架。Cosimulation策略表现出良好的承诺模型C / AV行为更为详细的方式结合传感器感知。在现在的环境下,大多数cosimulation研究在初始水平和高度专注于发展cosimulation框架。鉴于cosimulation api,计算约束cosimulation研究集中在一个有限的车辆交通量和网络。Cosimulation研究高度专注于C / AV运动规划少weightage在微观交通特性。然而,由于持续的尝试和cosimulation api,它可以扩展更多的C / AVs指导基于传感器在交通流和人为车辆行为模型。这些进展将有助于开发新的和改进的策略更好的混合交通的管理。同时,研究结果可以为从业人员建立足够的信心在接受研究的结果。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以在请求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了应用和技术科学(TTW),荷兰科学研究所的子域(NWO),通过该项目安全、高效的自动化操作和人为车辆在混合交通(SAMEN)合同17187。

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