在自动化高速公路环境下,高速公路系统可利用检测设备采集道路实时信息,再通过智能终端有效控制交通流。该系统主要包括驾驶员、车辆控制器以及道路基础设施等,为缓解因交通事件引发的交通拥堵提供了一种有效方法,研究意义重大。本文基于宏观交通流模型,针对控制器的设计与对比以及宏观交通流模型的改进等内容展开研究,具体如下:1.针对高速公路经常出现的交通拥堵问题,本文提出了一种基于宏观交通流模型的模型预测控制（model predictive control,MPC）方法。为了解决由于出入匝道带来的不确定性问题,该方法以各路段的交通流密度为控制目标,并基于宏观交通流模型进行MPC算法设计,再通过求解优化问题获得控制输入,以保证更好的控制效果。仿真结果表明,与已有的变结构控制（variable structure control,VSC）方法相比,该方法具有更好的快速性,且消除了 VSC方法中出现的抖振现象,有效缓解了交通拥堵。2.为了使模型更加适用于MPC算法,本文对传统的宏观交通流模型进行改进。将交通流密度和速度等变量通过一定的代换转化为状态变量,并进行公式推导,从而得到一个状态空间宏观交通流模型。结果表明,与传统的宏观交通流模型相比,状态空间宏观交通流模型更加直观简洁,且更适用于MPC理论和设计方法,省去了大量时间,提高了研究效率。3.针对高速公路系统,本文在状态空间宏观交通流模型的基础上,进行了 VSC和MPC的算法设计。VSC算法以交通流密度为控制目标,通过交通流速度间接控制密度,并依据VSC算法中的离散趋近律来求得控制输入。MPC算法针对多变量和控制量约束的问题,同时控制交通流密度和速度,实现对交通流的有效控制。仿真结果显示,与VSC算法相比,MPC算法能够使交通流的密度和速度更加快速地趋于期望值,且无抖振现象出现,具有更好的稳定性,从而避免了道路拥挤发生。本文在传统宏观交通流模型的基础上,针对高速公路系统,通过改进模型、MPC和VSC算法设计等手段,有效缓解了交通拥堵。总地来说,本文所提出的MPC方法,控制效果快速,且消除了抖振现象,具有较强的稳定性。本文的研究成果可以进一步完善交通流控制领域的理论基础,更好地解决交通拥堵问题。