[發明專利]一種基于元胞自動機的混入ACC和CACC車輛的交通流特性仿真方法

在審

• 申請號: 202210239813.0
• 申請日: 2022-03-12
• 公開（公告）號: CN114611292A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 謝君鴻;石建軍
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/08
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種基于元胞自動機的混入ACC和CACC車輛的交通流特性仿真方法，基于元胞自動機Nasch規則，引入Gipps安全間距和速度，分別構建跟車模型，通過數值仿真試驗，即可分析混入ACC和CACC車輛對道路通行能力、行駛速度、行車間距、交通擁堵等運行特性的影響。本發明分別建立了手動駕駛、ACC和CACC車輛的動力學模型，即可分析不同滲透率的ACC和CACC車輛對混合交通流行駛速度、行車間距、擁堵狀況和道路通行能力等運行特性的影響，其中，手動駕駛車輛采用Gipps安全距離模型，減少了交通瓶頸的發生，有效緩解了交通擁堵。

技術領域

本發明屬于智能網聯和無人駕駛領域，提出了一種手動駕駛車輛和ACC、CACC車輛共存的交通流特性仿真方法，分別建立了手動駕駛車輛和ACC、CACC車輛的跟車模型，實現了混合交通流的特性仿真。

背景技術

自適應巡航控制(Adaptive Cruise Control，ACC)和協同自適應巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)技術的應用使自動駕駛車輛上路行駛成為可能，然而自動駕駛替代傳統的手動駕駛需要一個漫長的過程，期間由手動和自動駕駛車輛組成的混合流將在道路上長期存在，因此混有手動駕駛、ACC和CACC車輛的交通流系統是研究自動駕駛技術應用的熱點。

ACC和CACC車輛裝備了雷達和攝像頭，能精確捕獲外界交通環境信息，感知周邊車輛駕駛行為，對前車運動狀態的變化快速反應并制定駕駛策略。CACC車輛借助短途無線通信，建立與其余CACC車輛的實時通信，彼此共享行車數據，因此具有捕獲精度更高、感知范圍更大、行車間距更小的優點。近年來，眾多學者聚焦于混合交通流，以手動駕駛車輛和自動駕駛、智能網聯車輛為研究對象，分析引入自動駕駛或者智能網聯車輛對道路交通流的影響，同時考慮了智能網聯車退化的情形；基于Nasch模型，融合傳統交通流模型和真實駕駛行為，提出和改進了一系列自動駕駛元胞自動機模型，通過數值模擬實現混合交通流的仿真過程。

目前，在對含有手動駕駛車輛和自動駕駛車輛的混合交通流建模時，雖然考慮了CACC車輛功能退化為ACC的情形，但并未對手動駕駛、ACC和CACC三類車輛獨立存在的道路交通流系統進行研究。

發明內容

針對手動駕駛、ACC和CACC三類車輛獨立存在時的單車道交通流運行特性研究不足的問題，本發明分別建立了手動駕駛、ACC和CACC車輛的動力學模型，即可分析不同滲透率的ACC和CACC車輛對混合交通流行駛速度、行車間距、擁堵狀況和道路通行能力等運行特性的影響，其中，手動駕駛車輛采用Gipps安全距離模型，自動駕駛車輛采用加州伯克利大學PATH實驗室通過實車標定的ACC和CACC模型。

對于手動駕駛車輛，考慮駕駛員的生理、心理狀態和外界交通環境的影響，為確保行車安全，結合駕駛員正常的反應時間，基于Gipps安全間距和速度，構建元胞自動機模型；ACC和CACC車輛的運動過程由車載雷達和攝像頭感知周圍車輛的運動狀態、計算機制定行車策略、控制單元執行決策組成，其中CACC車輛具有通信功能，能實時共享行車數據，采用加州伯克利大學PATH實驗室標定的ACC和CACC模型來仿真車輛的跟車行為。

根據Gipps安全模型，考慮駕駛員的反應時間，為保證行駛安全，車輛n在跟隨前車的過程中所需要的最小安全距離和最大安全速度由式(1)和(2)求得。

式中:d_n,safe、v_n,safe(t)分別為車輛n跟隨前車所需要的安全間距和速度；x_n(t)、v_n(t)分別為t時刻車輛n所在的位置和行駛速度；x_n-1(t)、v_n-1(t)分別為t時刻車輛n的前車所在的位置和行駛速度；l_n-1為車輛n的前車車長；b為車輛的最大減速度；τ_n為車輛n駕駛員的反應時間。