交通流混有智能网联汽车的无信号交叉口通行能力计算方法研究

来源 :2017年世界交通运输大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xjjxffxxff
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  基于智能网联汽车的运行环境,考虑智能网联汽车间车头时距远小于一般车辆而成组行驶的特点,研究了一种交通流混有智能网联汽车的无信号交叉口通行能力计算方法。首先简要介绍了传统的计算方法并分析了其中的不足;然后利用概率论的方法,对一定比例下的智能网联车组和一般车辆组成的混合车流进行分析,以间隙接受理论为依托,建立了混有智能网联汽车流的无信号交叉口通行能力计算模型;最后通过算例计算,分析了不同智能网联汽车占比下的无信号交叉口通行能力。分析计算结果与文献[3、5、6]研究成果一致,侧面反映了模型的准确性,并拓展了无信号交叉口通行能力计算的传统模型。
其他文献
When large-scale incidents occur on freeways,en-route diversion of traffic is among the effective strategies to reduce the impact of incident-induced congestion.In corridors with substantial commercia
随着我国城市共同管沟的发展,城市共同管沟内部的管线不但数量越来越多,而且种类也越来越复杂,其排水问题变得日益重要。为此,本文根据以往城市共同管沟的设计经验,以包括给水管和消防管的城市共同管沟在青岛胶州湾海下隧道工程的应用为重点,提出了针对城市共同管沟排水设计的一些看法。
Road traffic is a dynamical system composed of four elements:human,vehicle,road and environment.Among them,pedestrians,as an important part of the urban traffic system,have a great influence on the no
传统车辆保险已不能满足个性化驾驶的需求,随着大数据和车联网技术的发展,汽车保险业开始向基于驾驶行为的车辆保险系统(Usage-Based Insurance,UBI)发展.其核心是基于驾驶里程和驾驶行为评估行车风险,对驾驶人进行个性化保险精算.UBI 的发展主要分为两个阶段,基于驾驶里程付费的车辆保险(Pay-as-you-drive,PAYD)和基于驾驶行为付费的车辆保险(Pay-how-you
Based on the analysis of energy consumption structure during the construction period,the energy consumption characteristic analysis and modeling of mixing and paving equipment with high energy consump
This paper describes a method of bi-modal public transport network optimization considering the relationships between BRT routes and conventional bus routes.BRT has characteristics of large capacity a
While the transportation is convenient to peoples life,it also brings some problems.There are traffic lanes caused by traffic accident in the urban road,which affects the capacity of roads and causes
Epoxy asphalt concrete has been one of the mainstream technology of steel deck pavement in China.But little specification about evaluation system for its performance has been researched and maintenanc
在分析现有发车频率优化方法的先进性与局限性基础上,考虑基于公交车站间行驶稳定性对乘客舒适度的影响,对现有乘客感知模型进行优化,提出考虑行驶稳定性的公交发车频率优化模型;以成都市93 路公交车途径的7 个公交站及实际路网为例,利用Anylogic进行了仿真分析。仿真结果表明:考虑行驶稳定性因素时,所得发车频率有所减小,降低了公交车的平均停车次数,提高了行驶速度,避免了发车频率的过度优化。
由于目前公交车的进站效率不高,容易对上下游的交通造成一定的延误,引发交通拥堵。本文提出一种基于轨迹大数据的公交进站优化模型,具体包括数据准备、控速进站和选点停靠三个步骤,旨在不改变公交基础设施的情况下有效提高整体交通的运行效率。本文选取了武汉市三个公交站台进行了模型模拟,证明是一种行之有效的模型。