基于駕駛行為特性的交通流動(dòng)力學(xué)建模與穩(wěn)定性分析研究.pdf

1、目前，交通問(wèn)題已成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸，而引發(fā)交通擁堵的因素多種多樣，其中，駕駛員的駕駛行為對(duì)道路交通流具有不可忽視的影響。因此，開(kāi)展駕駛行為特性的交通流動(dòng)力學(xué)建模與復(fù)雜性研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文在現(xiàn)有交通流微、宏觀模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)駕駛員的駕駛行為特性如謹(jǐn)慎和激進(jìn)駕駛、記憶效應(yīng)及鳴笛行為等進(jìn)行重點(diǎn)分析，提出了若干改進(jìn)的模型，并進(jìn)行了相應(yīng)的理論分析和數(shù)值模擬，深入研究了交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性及非線性密度波，其研究

2、可為交通管理和控制提供一定的理論依據(jù)。
　　全文的主要工作如下:
　　一、綜合考慮實(shí)際交通中駕駛員的謹(jǐn)慎和激進(jìn)駕駛兩種行為，提出了一種混合駕駛元胞自動(dòng)機(jī)模型，重點(diǎn)研究了兩種駕駛行為對(duì)交通事故概率的影響，并探討了誘發(fā)交通事故的微觀機(jī)理。
　　在NaSch和FI元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型的基礎(chǔ)上，考慮駕駛員謹(jǐn)慎和激進(jìn)駕駛行為特性，引入激進(jìn)駕駛員的超車規(guī)則，建立了相應(yīng)的元胞自動(dòng)機(jī)模型。數(shù)值模擬研究了激進(jìn)型駕駛者比例、超車概率和隨機(jī)

3、剎車概率等因素對(duì)交通流及交通事故的影響，并對(duì)典型的時(shí)空動(dòng)力學(xué)特征進(jìn)行了探討。研究結(jié)果表明:駕駛員的激進(jìn)駕駛行為是造成交通事故頻發(fā)的主要因素，激進(jìn)駕駛員比例越高，越易誘發(fā)交通事故;在交通事故中，追尾要比超車所導(dǎo)致的交通事故占的比例高;在高密度下，謹(jǐn)慎駕駛行為越明顯，越能夠減少交通事故的發(fā)生;交通事故處理時(shí)間越長(zhǎng)，越易引起交通擁堵，導(dǎo)致道路通行能力下降。以上研究可為駕駛員安全行為規(guī)范及交通事故應(yīng)急處理策略的制訂提供一定的理論參考。
　

4、　二、考慮車輛在行駛過(guò)程中駕駛員的三種記憶效應(yīng)，分別建立了相應(yīng)的跟弛模型，研究了不同記憶效應(yīng)對(duì)交通流穩(wěn)定性的影響，通過(guò)約化攝動(dòng)法推導(dǎo)出了不穩(wěn)定區(qū)域交通流密度波的mKdV方程，并探討了交通流的非線性特征。
　　(1)霧霾、雨天等復(fù)雜環(huán)境會(huì)導(dǎo)致駕駛員記憶延遲，針對(duì)該情況，我們對(duì)FVD模型進(jìn)行改進(jìn)，引入記憶項(xiàng)，通過(guò)線性和非線性理論分析分別獲得了穩(wěn)定性條件和描述密度波的mKdV方程，研究結(jié)果表明:復(fù)雜環(huán)境引發(fā)的記憶延遲效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致交通失穩(wěn)，

5、即穩(wěn)定區(qū)域明顯減少，易誘發(fā)交通堵塞。反之，若交通環(huán)境良好，則駕駛員的記憶時(shí)間相應(yīng)減少，交通流將變得更加穩(wěn)定。數(shù)值模擬結(jié)果也驗(yàn)證了理論分析的正確性。
　　(2)在實(shí)時(shí)交通狀態(tài)下，同時(shí)考慮車間距和速度的暫態(tài)記憶效應(yīng)，建立了雙延遲效應(yīng)跟馳模型。通過(guò)理論分析和數(shù)值模擬表明:速度感知的延遲行為會(huì)提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，有效地緩解交通擁堵，而車間距感知的延遲行為會(huì)誘發(fā)交通堵塞，導(dǎo)致時(shí)走時(shí)停交通波的產(chǎn)生。因此，如果駕駛員能夠加強(qiáng)對(duì)前方車輛間距的判斷，

6、減少車間距變化所引起的記憶延遲，則可以有效地抑制交通擁堵。
　　(3)在行駛過(guò)程中，考慮駕駛員的連續(xù)記憶效應(yīng)，對(duì)FVD模型進(jìn)行擴(kuò)展，提出了一個(gè)改進(jìn)的跟弛模型。通過(guò)對(duì)新模型進(jìn)行穩(wěn)定性分析發(fā)現(xiàn)，連續(xù)記憶效應(yīng)越顯著，自由流穩(wěn)定的敏感系數(shù)臨界值就越大，相應(yīng)的不穩(wěn)定區(qū)域也越大，此時(shí)交通流越容易失穩(wěn)。此外，數(shù)值模擬結(jié)果還表明，連續(xù)記憶效應(yīng)越強(qiáng)，速度波動(dòng)的幅度就越大，交通擁堵就越不容易消散。
　　通過(guò)對(duì)三種記憶效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，記憶延遲效應(yīng)

7、會(huì)使交通流系統(tǒng)失穩(wěn)，易誘發(fā)交通擁堵。事實(shí)上，駕駛員的記憶效應(yīng)是客觀存在的，而無(wú)人駕駛技術(shù)則依靠高實(shí)時(shí)的傳感器及快速的算法，它可以最大限度地克服駕駛員記憶延遲效應(yīng)這一缺陷。因此，該研究為智能汽車（如無(wú)人駕駛汽車）研究的必要性提供了一定的理論依據(jù)。
　　三、基于智能交通系統(tǒng)(ITS)的應(yīng)用，考慮前方車輛群的平均間距效應(yīng)，建立了一種新的車輛交通流跟弛模型，研究了平均間距動(dòng)態(tài)變化對(duì)交通流穩(wěn)定性的影響。
　　考慮在ITS環(huán)境下，當(dāng)前車

8、輛可以獲得道路前方近鄰車輛群的動(dòng)態(tài)平均車間距，提出了一個(gè)新的車輛交通流跟馳模型。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行線性穩(wěn)定性分析，獲得了新模型的穩(wěn)定性條件。由相圖可知，系統(tǒng)的演化過(guò)程可以分成穩(wěn)定態(tài)、亞穩(wěn)態(tài)和不穩(wěn)定態(tài)。理論分析表明，考慮前方車輛群的車輛數(shù)越多，越有利于提高交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過(guò)非線性分析，推導(dǎo)出了描述時(shí)走時(shí)停波演化過(guò)程的mKdV方程。數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，考慮前方車輛群平均間距信息后，交通擁堵會(huì)得到有效緩解，這與理論分析結(jié)果一致。以上研究可為智能交通

9、系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)及智能汽車行駛策略的制定提供一定的理論依據(jù)。
　　四、考慮駕駛員的鳴笛行為，從微觀和宏觀角度出發(fā)，分別建立了鳴笛效應(yīng)的跟弛模型和格子流體力學(xué)模型，深入研究了駕駛員的鳴笛行為對(duì)交通流穩(wěn)定性的影響。
　　(1)當(dāng)前方車輛阻礙后方車輛前進(jìn)時(shí)，后方車輛駕駛員通常會(huì)采用鳴笛的方式來(lái)促使前方車輛加速或讓道?；隈{駛員的鳴笛行為，我們將FVD模型進(jìn)行拓展，建立了鳴笛效應(yīng)的跟馳模型。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行線性穩(wěn)定性分析，獲得了穩(wěn)定性條

10、件，理論分析表明，鳴笛效應(yīng)可以有效地提高交通流的穩(wěn)定性，減少交通擁堵的發(fā)生。通過(guò)非線性分析，在臨界點(diǎn)附近可以推導(dǎo)出mKdV方程，其解能夠較好地描述交通流密度波的演化過(guò)程（如交通擁堵的形成、傳播和消散）。此外，數(shù)值模擬與理論分析結(jié)果一致。
　　(2)將Nagatani的格子流體模型進(jìn)行拓展，引入鳴笛效應(yīng)項(xiàng)，建立了鳴笛效應(yīng)的格子流體力學(xué)模型。通過(guò)線性和非線性分析表明，鳴笛效應(yīng)依然可以起到穩(wěn)定交通流的作用，并能夠較好地抑制交通擁堵的產(chǎn)生