考虑安全距离优化的元胞自动机异质交通流模型

摘要

随着汽车智能化水平不断提高，未来交通流中将会出现不同渗透率下智能网联车辆(connected and automated vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(human driven vehicle, HDV)混行的复杂状态。基于此，将改进后的Gipps安全距离跟驰模型中的安全距离以及安全速度引入到Nasch模型中，提出了基于安全距离优化的元胞自动机异质交通流模型。通过Matlab进行数值模拟，对比了新模型和现有模型在抑制交通流拥堵方面的性能。数值模拟表明：改进的元胞自动机异质交通流模型对交通流拥堵度的缓解更有效，在密度为60 veh/km时，交通流拥堵度下降最高可达10%。同时，随着CAV渗透率增加，交通流整体平均速度增加，且纯CAV时的最大流量是纯HDV时最大流量的2.2倍。当交通流中车辆都为CAV的情况下，通过增加CAV反应时间可以有效降低交通拥堵程度。

关键词

智能交通 / 元胞自动机 / 异质交通流 / 安全距离 / 安全速度 / 不同渗透率