【摘 要】
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为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网联汽车的渗透率、驾驶员的感知时延和车辆通信时延对混合交通流稳定性的影响.结果表明,智能网联汽车能够提高混合交通流的线性稳定性,而驾驶员的感知时延和车辆通信时延均不利于混合交通流系统平衡;与人
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,成都610031;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,成都611756;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,成都611756;西南交通大
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为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网联汽车的渗透率、驾驶员的感知时延和车辆通信时延对混合交通流稳定性的影响.结果表明,智能网联汽车能够提高混合交通流的线性稳定性,而驾驶员的感知时延和车辆通信时延均不利于混合交通流系统平衡;与人工驾驶汽车相比,自动驾驶汽车对混合交通流稳定性影响仍较小,实验表明智能网联汽车在一定程度上能够减缓对混合交通流系统的干扰.
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