面向CPS的車輛協(xié)同系統(tǒng)多尺度穩(wěn)定性研究.pdf

1、道路車流密度的增大增進(jìn)了車輛之間的協(xié)同作用關(guān)系，車輛協(xié)同是道路車流的主要表現(xiàn)特征。從系統(tǒng)的觀點(diǎn)看，道路交通擁堵現(xiàn)象是車輛協(xié)同系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定的一種外在表現(xiàn)。因此，研究車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題可以掌握交通擁堵形成的內(nèi)在機(jī)理，為交通擁堵控制提供支撐，是解決交通擁堵問題的基礎(chǔ)性工作，具有重要的意義。
　　另一方面，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，道路車輛的運(yùn)行不再是孤立的，交通信息對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)的指導(dǎo)作用以及車輛狀態(tài)的信息反饋在車輛協(xié)同系統(tǒng)的運(yùn)行中將是交

2、互融合的，車輛協(xié)同系統(tǒng)具有信息物理系統(tǒng)(CPS)的典型特征。在CPS視角下，車輛協(xié)同系統(tǒng)在獲取信息的種類、范圍等方面都將突破傳統(tǒng)車輛協(xié)同系統(tǒng)的研究范圍，這些不同種類或范圍的信息對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的作用機(jī)制和影響效果都各不相同。為此，需采用不同尺度的穩(wěn)定性分析方法研究CPS視角下車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題。然而，現(xiàn)有車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的研究大都是基于交通物理模型展開的，缺乏基于CPS視角的車輛協(xié)同系統(tǒng)多尺度穩(wěn)定性研究成果。
　　為此

3、，論文主要圍繞車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題，從信息物理融合的視角，運(yùn)用漸近穩(wěn)定性、局部穩(wěn)定性以及線性穩(wěn)定性和非線性穩(wěn)定性等多尺度的穩(wěn)定性分析方法，結(jié)合數(shù)值模擬手段，重點(diǎn)研究了車速感知不確定性、車輛宏觀期望速度信息、車流隨機(jī)中斷信息以及變時(shí)延信息等不確定因素對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，探索了不同交通模式下車流的演化特性及各種非線性現(xiàn)象。具體而言，論文研究工作主要包括以下幾個(gè)方面：
　?、籴槍?duì)CPS視角下交通信息感知的不確定性問題，建立了

4、一個(gè)考慮車速感知不確定性的車輛協(xié)同跟馳模型(UVCF模型)，研究了模型的漸近穩(wěn)定性和局部穩(wěn)定性，揭示了車速感知不確定性對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響機(jī)制。
　　基于全速度差跟馳模型，通過考慮當(dāng)前車感知所得到的前車速度與前車真實(shí)速度之間的差異，提出了一個(gè)考慮車速感知不確定性的UVCF模型。在此基礎(chǔ)上，利用Lyapunov穩(wěn)定性理論和攝動(dòng)分析理論分別推導(dǎo)出了UVCF模型的漸近穩(wěn)定性條件和局部穩(wěn)定性條件。采用數(shù)值模擬方法研究了UVCF模型在

5、車隊(duì)啟動(dòng)、剎車以及車流演化過程的規(guī)律，其結(jié)果表明，車速感知不確定性對(duì)車隊(duì)啟動(dòng)、剎車以及車流演化過程具有重要影響。當(dāng)后車對(duì)前車速度的感知值大于前車速度的真實(shí)值時(shí)，車隊(duì)在啟動(dòng)、剎車過程中的響應(yīng)會(huì)更加迅速，然而后車感知所得到的較大的前車速度會(huì)使得后車在加、減速過程中幅度過大，導(dǎo)致車輛協(xié)同系統(tǒng)中車流的穩(wěn)定性被削弱，易于誘發(fā)交通擁堵。相反，當(dāng)后車對(duì)前車速度的感知值小于前車速度的真實(shí)值時(shí)，后車會(huì)采取保守策略調(diào)節(jié)自身車輛的運(yùn)動(dòng)，這一舉措會(huì)增大車隊(duì)在啟

6、動(dòng)、剎車過程中的響應(yīng)時(shí)間，但卻能提高車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　?、诳紤]車輛協(xié)同系統(tǒng)中車輛的宏觀運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，分別建立了考慮單車宏觀期望速度的車輛協(xié)同跟馳模型(GDVCF模型)和考慮多前車宏觀期望速度的車輛協(xié)同跟馳模型(MGDVCF模型)，研究了模型的穩(wěn)定性條件和模型在不穩(wěn)定區(qū)域密度波的非線性特性。
　　首先，針對(duì)采用局部交通狀態(tài)信息調(diào)控車輛的運(yùn)動(dòng)過程容易導(dǎo)致車輛頻繁加、減速這一問題，在全速度差跟馳模型的基礎(chǔ)上，引入當(dāng)前車的宏

7、觀期望速度信息，建立了考慮當(dāng)前車宏觀期望速度的GDVCF模型。通過對(duì)GDVCF模型進(jìn)行線性和非線性穩(wěn)定性分析，獲得了模型的線性穩(wěn)定性條件和描述模型在不穩(wěn)定區(qū)域密度波傳播的mKdV方程，其結(jié)果顯示，當(dāng)前車的宏觀期望速度信息對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有改善作用。進(jìn)一步，通過考慮CPS視角下多前車的宏觀期望速度信息，構(gòu)建了考慮多前車宏觀期望速度的MGDVCF模型。通過理論分析和數(shù)值仿真發(fā)現(xiàn)，前方車輛的宏觀期望速度信息能降低車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性，

8、而且前方兩輛車的宏觀期望速度信息對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響最為顯著。
　?、坩槍?duì)雙車道車輛協(xié)同系統(tǒng)中車流隨機(jī)中斷問題，建立了一個(gè)考慮當(dāng)前格點(diǎn)流量隨機(jī)中斷的雙車道格子流體力學(xué)模型(CFITLLH模型)。研究了模型在穩(wěn)定區(qū)域、不穩(wěn)定區(qū)域和亞穩(wěn)定區(qū)域密度波的非線性特性以及當(dāng)前格點(diǎn)流量隨機(jī)中斷信息和換道效應(yīng)對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響機(jī)制。
　　在雙車道格子流體力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，引入當(dāng)前格點(diǎn)車流隨機(jī)中斷信息，建立了一個(gè)考慮當(dāng)前格點(diǎn)流量

9、隨機(jī)中斷的雙車道CFITLLH模型。通過對(duì)CFITLLH模型進(jìn)行線性和非線性穩(wěn)定性分析，獲得了CFITLLH模型在不同中斷概率和換道率下的密度–敏感度相圖以及描述CFITLLH模型在穩(wěn)定區(qū)域、亞穩(wěn)定區(qū)域和不穩(wěn)定區(qū)域車流演化規(guī)律的Bergers方程、KdV方程和mKdV方程。通過對(duì)CFITLLH模型進(jìn)行數(shù)值模擬，再現(xiàn)了CFITLLH模型在穩(wěn)定區(qū)域、亞穩(wěn)定區(qū)域和不穩(wěn)定區(qū)域呈現(xiàn)出的三角激波、孤立波和扭結(jié)–反扭結(jié)波。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，車流隨機(jī)中斷信息

10、對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性是不利的，容易導(dǎo)致車流發(fā)生擁堵，而換道效應(yīng)能均衡雙車道系統(tǒng)中兩個(gè)車道之間的交通狀況，對(duì)交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有增強(qiáng)作用。
　　④考慮CPS視角下駕駛過程中存在的時(shí)延問題，建立了一個(gè)考慮變時(shí)延信息的格子流體力學(xué)模型(VTDLH模型)，利用Lyapunov穩(wěn)定性理論獲得了模型的漸近穩(wěn)定性條件，揭示了變時(shí)延信息對(duì)宏觀車輛協(xié)同系統(tǒng)穩(wěn)定性的不利影響。
　　針對(duì)車輛協(xié)同系統(tǒng)在駕駛感知、處理和決策過程中存在的時(shí)延問題，將

11、變時(shí)延信息引入到Nagatani格子流體力學(xué)模型，建立了一個(gè)考慮變時(shí)延信息的VTDLH模型。利用Lyapunov穩(wěn)定性理論，通過對(duì)VTDLH模型的狀態(tài)變量構(gòu)造時(shí)延相關(guān)的Lyapunov-Krasovskii泛函，獲得了VTDLH模型漸近穩(wěn)定的一個(gè)充分條件。仿真結(jié)果表明，考慮變時(shí)延信息的車輛協(xié)同系統(tǒng)在受到擾動(dòng)后更容易演化成交通擁堵。為此，為增進(jìn)車輛協(xié)同系統(tǒng)的穩(wěn)定性，應(yīng)盡量降低時(shí)延信息的不利影響，提高車輛協(xié)同的實(shí)時(shí)性。
　　綜上，論文