网联环境下混合交通流稳定性分析

摘要

针对智能网联车辆和人工驾驶车辆组成的混合交通流，分别采用最优速度模型、1种自适应巡航控制跟驰模型，以及1种协同自适应巡航控制跟驰模型对人工驾驶车辆、退化的智能网联车辆和智能网联车辆进行建模，以探究智能网联车辆对混合交通流稳定性的影响。基于车辆跟驰模型，重点考虑人工驾驶车辆是否具备网联能力的影响，应用传递函数无穷范数理论对混合交通流的稳定性开展数值对比分析。此外，分析中还重点关注协同自适应巡航控制中前车加速度项控制系数对混合交通流稳定性的参数敏感性，并且使用频域分析方法对该参数进行系统性分析。然后基于仿真开展了不同智能网联车辆市场渗透率下的混合交通流微观仿真实验。研究结果表明：在人工驾驶车辆具备网联能力的混合交通流中，通过增强协同自适应巡航控制模型对前车加速度信息的利用，可显著提升交通流整体稳定性。当该加速度项控制系数由0增加至1时，任意车速条件下混合交通流稳定所需的智能网联车辆渗透率临界值由62%降低至33%。相比之下，在人工驾驶车辆不具备网联能力的情况下，该临界值仅由62%降低至54%，稳定性提升幅度明显受限，表明人工驾驶车辆的网联能力是放大协同控制稳定性收益的关键因素。

关键词

智能网联车辆 / 混合交通 / 交通流稳定性 / 数值分析 / 跟驰模型

基金资助

国家自然科学基金项目（52221005）资助