基于驾驶行为细致分析的交通流建模和模拟

论文摘要

交通科学基础研究的目的是建立交通流模型,通过分析和仿真,发现制约交通系统的基本规律和内在机理,用以指导交通工程实践。本文的工作旨在研究道路交通流理论的若干前沿性问题,在综合分析各种现有的交通流模型的基础上,提出更为符合实际的模型,并通过理论分析和数值模拟,探索交通系统中的各种非线性现象。全文的主要工作如下:一.基于NaSch元胞自动机模型,考虑局部密度和司机的延迟反应对随机减速概率的影响,以及司机的个性特征和车辆密度对随机减速概率的影响,提出了两个改进的元胞自动机模型。在NaSch元胞自动机交通流模型的基础上,考虑到车辆的随机减速概率不仅要受到车辆速度的影响,还要受到局部密度和司机延迟反应的影响,当车辆的局部密度较大时,随机减速概率会增大,反之则减小,为此提出了一个新的模型（简称为DDR模型）,认为随机减速概率依赖于前一时刻的局部密度。数值模拟显示,该模型能够再现真实交通中的复杂现象,如时走时停交通、亚稳态和回滞现象,且得到的道路最大流量比NaSch模型更接近于实测值,更重要的是,当r≥7时,模型能够模拟出真实交通中的自由流、均匀流和宽幅运动阻塞。此外,通过考虑车辆密度和司机个人行为的差异对随机减速概率产生的影响,提出了另一个元胞自动机新模型,简称为IBDR模型。模型同样能够再现时走时停交通、亚稳态和回滞现象,也得到了比NaSch模型更接近于实测值的最大流量,同时发现司机的个性特征对最大流量的影响要比密度的影响更大一些,当道路上有一些比较谨慎的司机在驾驶车辆时,随机减速概率就大,道路的流量明显下降,这也从一个方面证明了设置快慢车道的必要性。本章提出的两个模型能部分地描述真实交通现象,可以为交通流理论的发展提供一定的参考。二.在Chowdhury等人提出的双车道元胞自动机模型的基础上,通过数值模拟研究了存在事故车瓶颈时混合交通流的非线性动力学特性。利用Chowdhury等人提出的双车道元胞自动机模型,对含有事故车交通瓶颈的混合交通流的特性进行了分析研究。通过数值模拟,得到了基本图和车辆的时空演化图,证实当道路上没有事故车瓶颈和其它瓶颈,慢车对交通流特性有很大的影响。当采用不同的换道规则以及事故车出现在不同的车道时,不同车道上的基本图呈现出不同的特点。在中低密度区,当右车道（慢车道）上存在事故车时,采用非对称换道规则比用对称性换道规则更易缓解本车道的拥堵,当左车道（快车道）上存在事故车时,则采用对称换道规则时本车道有较大的流量。从时空斑图上可以看到,事故车瓶颈不仅会引起本车道的交通拥堵,而且会对邻道的交通产生严重的影响。基本图中表现出来的特点与车辆的时空演化图中表现出来的拥堵特性较为吻合。同时发现,在混合交通情况下,或者道路上存在事故车瓶颈时,就会发生频繁的换道,而采用非对称性换道规则时的换道概率更是要大于采用对称性换道规则时的换道概率,当道路上的车辆都有相同的最大速度,又没有事故车时,车辆换道的概率最小。三.提出了一个改进的跟驰模型,分别考虑司机的反应延迟与车辆的运动延迟,并研究了该模型在亚稳态区域和不稳定区域密度波的非线性特征。基于Nagatani提出的差分形式的跟驰模型和Bando等人提出的优化速度函数,对单车道周期性边界条件下的交通流进行了数值模拟,再现了孤立波、扭结—反扭结波的时空演化图,得到了向后传播的密度波。再次论证了不管是周期性边界条件还是开放式边界条件,在中性稳定线附近总是出现孤立波,并且当初始车头间距小于安全间距时,孤立波呈现正立波型,反之,当初始车头间距大于安全间距时,孤立波呈现倒置波型。同时对扭结-反扭结波幅值的理论解和数值解进行了比较,发现幅值的变化趋势是相同的,即随着敏感度.a的增大而减小,并且当a＞2.3时,两者在数值上吻合也较好,而当a＜2.3时,数值解稍大于理论解。我们认为,差异的原因在于理论解在非线性分析时忽略了高阶小量。另外,数值模拟显示,交通流的最大流量随着安全间距的减小而增大。数值结果与解析解较为符合。在上述模型的基础上,提出了一个改进的跟驰模型,把司机的反应延迟与车辆的运动延迟分开考虑,通过线性分析得到了该模型的中性稳定线和临界点,进一步通过摄动分析得到了KdV方程和mKdV方程,分别用来描述中性稳定线和临界点附近的交通现象。当司机的反应延迟与总的延迟时间具有不同的比例n时,给出了中性稳定线和共存曲线在车头间距—敏感度相图中的分布情况,并发现随着n值的增大,稳定区域缩小。这意味着当司机的敏感性越差,即司机反应延迟的时间越长,就越容易产生交通阻塞。数值模拟还给出了孤立波和扭结—反扭结波的时空演化图,它们都呈现向后传播的特性,同时随着n值的增大,扭结—反扭结波显得更密一些。结果表明司机的反应延迟在交通拥堵的形成过程中起着重要的作用,此延迟时间越长,越易造成交通阻塞。该模型从微观的角度揭示了交通拥堵形成的部分机理。四.提出了一个考虑司机反应延迟的格子流体力学模型,并对模型进行了线性和非线性的理论分析。在Nagatani提出的单车道格子流体力学模型的基础上,结合第四章的研究内容,提出了两个改进的格子流体力学模型（模型Ⅰ和模型Ⅱ）,在模型中分别考虑司机的反应延迟与车辆的运动延迟。经由线性分析得到了模型的中性稳定曲线和临界点,采用摄动理论对临界点附近的交通流现象进行了非线性分析,得到了mKdV方程,当司机的反应延迟与总的延迟时间具有不同的比例n时,给出了中性稳定线和共存曲线在车头间距—敏感度相图中的分布情况。图中显示出模型Ⅰ的临界点、中性稳定曲线和共存曲线都低于模型Ⅱ的相应值,这一点与Nagatani的结论一致。在同一个模型中,随着司机反应延迟的增加,交通流的稳定区域不断缩小,这表明:当司机的反应延迟时间增加的时候,更容易产生交通拥堵,拥堵也更难以消散,这一结论与第四章的跟驰模型的结论一致。因此从宏观模型的角度再次表明,司机的反应延迟在交通拥堵的形成过程中起着重要的作用,延迟时间越长越易造成交通阻塞。同时也说明了格子流体力学模型能够发现交通中的本质现象,是一种有效的交通分析工具。最后,对我国道路交通流的进一步研究做了分析和展望,并对今后的工作提出了初步的设想。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 交通流理论研究的背景和意义
• 1.2 交通流理论中常用的变量和术语
• 1.2.1 交通实测
• 1.2.2 交通流中的基本参数
• 1.2.3 交通阻塞和交通瓶颈
• 1.2.4 基本图、交通相及相变
• 1.3 交通流理论模型的发展历史
• 1.3.1 交通流的微观模型
• 1.3.1.1 车辆跟驰模型
• 1.3.1.2 元胞自动机模型
• 1.3.2 交通流的宏观模型
• 1.3.3 交通流的介观模型
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 交通流一维元胞自动机模型的研究
• 2.1 NaSch模型及其改进型模型
• 2.1.1 NaSch模型
• 2.1.2 VDR模型
• 2.1.3 BL模型
• 2.2 考虑局部密度和司机反应延迟影响的元胞自动机模型
• 2.3 考虑司机不同个性行为的元胞自动机模型
• 2.4 本章小结
• 第三章 含有事故车瓶颈的双车道交通流模型
• 3.1 双车道元胞自动机模型
• 3.1.1 对称性换道规则
• 3.1.2 非对称性换道规则
• 3.2 双车道上事故车瓶颈处的交通流特性
• 3.2.1 模型的提出
• 3.2.2 数值模拟
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于司机反应延迟的跟驰模型
• 4.1 跟驰模型概述
• 4.1.1 Newell跟驰模型
• 4.1.2 优化速度模型
• 4.2 周期性边界条件下孤立波与扭结波的数值模拟
• 4.2.1 模型概述
• 4.2.2 理论分析
• 4.2.3 数值计算
• 4.3 分别考虑司机反应延迟和车辆运动延迟的跟驰模型
• 4.3.1 模型的提出
• 4.3.2 线性稳定性分析
• 4.3.3 KdV方程
• 4.3.4 mKdV方程
• 4.3.5 数值模拟
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于司机反应延迟的格子流体力学模型
• 5.1 格子流体力学模型概述
• 5.1.1 Nagatani的单车道交通流的格子流体力学模型
• 5.1.2 考虑次近邻车辆影响的合作驾驶格子流体力学模型
• 5.2 考虑司机反应延迟的格子流体力学模型
• 5.2.1 模型的提出
• 5.2.2 线性稳定性分析
• 5.2.3 非线性分析
• 5.2.4 结果分析与讨论
• 5.3 本章小结
• 附录
• 第六章 结论和展望
• 6.1 本文的工作总结
• 6.2 交通流研究展望
• 参考文献
• 作者在攻读博士学位期间完成的论文
• 致谢