發(fā)布時間：2018-11-27 17:18

【摘要】：駕駛行為與交通擁堵有著密切關(guān)系，通過優(yōu)化駕駛行為可以減小交通擁堵發(fā)生的概率。交通流理論是描述駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的有力工具，然而傳統(tǒng)交通流理論在刻畫兩者的關(guān)系時對信息要素作用的考慮和描述尚過于簡化，妨礙了對駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的準確把握，難以支撐有效的擁堵抑制方法。事實上，道路交通系統(tǒng)中各種物理對象是在多種信息要素綜合作用下協(xié)調(diào)運行的，具有信息物理融合系統(tǒng)(Cyber Physical Systems, CPS)典型特征，特別是在道路車輛密度日益增大的交通環(huán)境下，交通信息系統(tǒng)與交通物理系統(tǒng)的交互作用對駕駛行為與交通擁堵關(guān)系的認知及擁堵抑制作用日益顯著。因此，在信息物理融合環(huán)境下，研究基于駕駛行為的交通擁堵特征及抑制方法，具有重要的理論和實際意義。 為此，本文在已有的交通流理論和交通擁堵抑制方法的基礎(chǔ)上，針對信息在感知、傳輸、處理和決策過程中的預估、響應延遲因素對車流(物理實體)的影響，從信息物理融合角度分別研究微觀預估駕駛行為和宏觀響應延遲駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系，以期獲得新的宏微觀駕駛行為模型及其擁堵演化規(guī)律，進而探索基于新宏微觀駕駛行為模型的交通擁堵抑制方法。論文主要工作如下： ①從微觀層面，針對預估駕駛行為對車流演化特性的影響，提出了ADCF預估駕駛模型，揭示了預估駕駛作用下車頭間距波的演化規(guī)律。 在實際交通中，當前車的車速調(diào)節(jié)不僅與即刻車頭間距有關(guān)，而且也依賴于其預估的車頭間距。為此，基于OV模型，從信息物理融合角度進一步考慮預估駕駛行為對車流的影響，提出一個考慮預估駕駛跟馳(Anticipation DrivingCar-Following, ADCF)模型以獲得預估駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系。通過對ADCF模型進行穩(wěn)定性分析得到了系統(tǒng)的臨界穩(wěn)定條件，即用穩(wěn)定區(qū)域來描述預估駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系，并運用非線性分析得到了描述臨界點附近擁堵演化規(guī)律的mKdV方程。從周期邊界和開放邊界條件下對模型進行數(shù)值模擬，結(jié)果表明：ADCF模型能夠模擬時停時走、系統(tǒng)臨界相變等實際交通現(xiàn)象，較OV模型更貼近于實際。同時，預估駕駛行為增強了交通流穩(wěn)定性能，提高了車流陷入交通阻塞狀態(tài)的閾值，降低了擁堵的影響范圍。最后在開放邊界條件下以車速的平滑度和波動幅度最小為評價指標得到了ADCF模型中預估參數(shù)的最優(yōu)取值范圍。 ②基于ADCF預估駕駛模型，考慮CPS環(huán)境下安全間距效應和最近鄰前車綜合信息的作用，，分別提出了兩種改進的微觀擁堵抑制方法，并通過仿真分析驗證了其有效性。 交通擁堵現(xiàn)象的產(chǎn)生，是道路交通系統(tǒng)內(nèi)部不穩(wěn)定的外在表現(xiàn)。為了從系統(tǒng)角度來研究交通擁堵抑制問題，本文基于ADCF模型描述的交通系統(tǒng)，考慮安全間距效應對車流演化特性的影響，提出了一種含安全間距項的交通擁堵微觀抑制策略。運用系統(tǒng)穩(wěn)定性理論對控制系統(tǒng)進行穩(wěn)定性分析得到了其穩(wěn)定性條件。開放邊界條件下數(shù)值仿真顯示：考慮含安全間距項的擁堵抑制方法較前人的方法更能增強車流抗干擾能力，進一步地減小了擁堵的影響范圍。 在此基礎(chǔ)上，綜合考慮CPS環(huán)境下前后車的優(yōu)化速度差、安全間距效應和前后車的速度差信息的作用，提出了考慮最近鄰前車綜合信息的擁堵抑制方法。利用系統(tǒng)控制理論，得到了在頭車速度發(fā)生變化時，交通系統(tǒng)穩(wěn)定的反饋增益取值范圍，并以車速的平滑度和波動幅度最小為評價指標設(shè)置最優(yōu)反饋增益。理論分析與數(shù)值仿真結(jié)果一致表明：考慮最近鄰前車綜合信息的擁堵抑制方法對擁堵抑制程度較含安全間距項的擁堵抑制方法更好。 ③從宏觀層面，針對信息響應延遲干擾對宏觀交通流的影響，提出了RDDLH響應延遲駕駛模型，探索了在響應延遲駕駛作用下交通擁堵宏觀傳播機制。 基于Nagatani格子流體力學模型，從信息物理融合角度考慮信息響應延遲干擾對車流運動狀態(tài)的影響，提出了一個考慮響應延遲駕駛的格子流體力學(ResponseDelay Driving Lattice Hydrodynamic, RDDLH)模型。通過線性穩(wěn)定性分析得到了RDDLH模型的中性穩(wěn)定曲線，進一步通過攝動理論導出了臨界點附近密度波演化的mKdV方程，并運用mKdV方程刻畫交通擁堵宏觀傳播機制。研究結(jié)果表明：反應延遲駕駛行為對交通流相變具有重要影響。隨著信息響應延遲時間的增加，車流穩(wěn)定區(qū)域變小，交通阻塞越容易產(chǎn)生，而且交通阻塞波向后傳播的速度變快，交通擁堵的影響范圍變大，與實際交通現(xiàn)象接近。因此，RDDLH模型較Nagatani模型能更準確地揭示了交通擁堵宏觀傳播機制。 ④基于RDDLH響應延遲駕駛模型，考慮CPS環(huán)境下前方最近鄰格點和前方多個格點信息預估計的作用，分別提出了兩個宏觀擁堵抑制方法，分析了其擁堵抑制性能。 考慮前方最近鄰格點流量的預估信息對車流的影響，提出了考慮預估駕駛效應的宏觀擁堵抑制方法，研究了RDDLH模型描述的擁堵抑制問題。通過理論分析和數(shù)值仿真驗證了含流量預估項的擁堵抑制方法能有效地緩解交通阻塞現(xiàn)象。 在此基礎(chǔ)上，基于在CPS環(huán)境下感知的前方多個格點流量信息，進一步考慮前方多個格點的流量預估信息對當前格點車流密度的影響，提出了一個考慮向前看多重預估駕駛效應的擁堵抑制方法。通過線性穩(wěn)定性分析得到了控制系統(tǒng)的臨界穩(wěn)定性條件，并運用攝動理論得到了系統(tǒng)的密度波傳播規(guī)律的mKdV方程。通過對控制系統(tǒng)在不穩(wěn)定區(qū)域密度波的波動幅度和頻率研究，驗證了考慮向前看多重預估駕駛效應的擁堵抑制方法對擁堵的抑制性能較含最近鄰格點流量預估項的擁堵抑制方法更好，能進一步減小交通擁堵影響的范圍。特別地，當考慮前方兩個格點流量變化的預估信息時，車流就已處于最佳穩(wěn)定運行狀態(tài)，擁堵的影響范圍已降到最低。 綜上所述，本文從信息物理融合角度深入分析了預估駕駛行為和響應延遲駕駛行為與交通擁堵的關(guān)系，建立了更能準確揭示交通擁堵的微觀形成機理和宏觀傳播機制的交通流模型。以此為支撐，探索了CPS環(huán)境下道路交通擁堵的宏微觀抑制方法。研究成果可以深化對交通擁堵特征的認識，構(gòu)建CPS環(huán)境下交通擁堵抑制的新體系和方法，支撐形成交通CPS的理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U491.265;U491.25

【參考文獻】

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本文編號：2361527