【摘 要】
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为了跟踪近年来智能网联汽车（CAV）协同生态驾驶策略的研究进展,分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度,以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类,重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明:相比人类驾驶方式,在任何交通流量C
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB1600604）； 国家自然科学基金项目（61703053,61973045）； 中国博士后科学基金项目（2017M623091）； 陕西省重点研发计划项目（2018ZDCXL-GY-05-01）； 陕西省博士后
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为了跟踪近年来智能网联汽车（CAV）协同生态驾驶策略的研究进展,分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度,以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类,重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明:相比人类驾驶方式,在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下,CAV油耗节省效果显著,最高可达63%,而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下,驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离;现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程,未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响;现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景,以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略;受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善,真实交通场景下的测试验证工作尚未开展;车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。
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