【摘 要】
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针对人工驾驶车辆和自动驾驶车辆(Automated Vehicle,AV)构成的混合交通流,研究基本图模型和驾驶舒适性.将智能驾驶模型(Intelligent Driver Model,IDM)和由加州大学伯克利分
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针对人工驾驶车辆和自动驾驶车辆(Automated Vehicle,AV)构成的混合交通流,研究基本图模型和驾驶舒适性.将智能驾驶模型(Intelligent Driver Model,IDM)和由加州大学伯克利分校PATH实验室实车测试验证的AV模型分别作为人工驾驶车辆和AV车辆的跟驰模型.依据交通流密度的定义,推导不同AV比例下的混合交通流基本图模型,并针对通行能力设计数值仿真试验.基于数值仿真试验,选取国际ISO2631-1标准的舒适性评价指标,分析不同AV比例下的混合交通流驾驶舒适性.研究结果表明:混合交通流基本图确定了基本路段通行能力仿真结果的理论范围,AV车辆能够提升通行能力,且AV车辆期望车间时距越小,对通行能力的提升越显著;当AV车辆期望车间时距取0.6s时,相比于传统人工驾驶车辆交通流,AV车辆交通流基本路段通行能力可提升约1.28倍;AV车辆逐步普及使得舒适性随着AV比例的增加而逐步提升.研究结果为未来大规模AV背景下的交通系统规划、设计、管理提供理论基础.
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