商业地下停车场内部结构复杂、通道较窄,且相交通道视野范围小,驾驶员在寻找停车位时效率低且容易发生碰撞。以商业配建地下停车场为研究对象,基于驾驶模拟实验获取的微观驾驶行为数据,选取平均速度、平均加速度、制动位置对车辆操控行为进行分析,选取寻泊时间、路段通过时间、寻泊距离和最短路径选择对寻泊行为进行分析,并对不同驾驶风格的驾驶行为进行讨论。结果表明:对于车辆控制行为,停车信息诱导系统(parking guidance information systems,PGIS)可以重构抵近盲区交叉口的驾驶过程,使驾驶员平均速度降低36.90%,加速度降至2.55 m/s^(2)以下,对不同风格驾驶员平均速度的影响具有显著性。对于寻泊行为,PGIS可诱导驾驶员经最短路径到达目的地,有效减少寻泊时间;对保守型和普通型驾驶员的路段通行时间减少不显著,对激进型的路段通行时间具有显著影响。研究结果为车联网技术在城市交通领域的发展提供了新的视角。
依据网联自动驾驶车辆(connected and autonomous driving vehicle,CAV)与人工驾驶车辆(human driving vehicle,HV)的特点,针对人机混驾交通环境,基于通行锁法和可插车间隙理论建立交叉口车辆通行控制策略,利用城市交通仿真(simulation ...
详细信息
依据网联自动驾驶车辆(connected and autonomous driving vehicle,CAV)与人工驾驶车辆(human driving vehicle,HV)的特点,针对人机混驾交通环境,基于通行锁法和可插车间隙理论建立交叉口车辆通行控制策略,利用城市交通仿真(simulation of urban mobility,SUMO)平台构建仿真环境对策略进行效果评估,以交通量和CAV渗透率为输入变量,进行了共计6种情景的52组交叉实验.结果表明:在CAV渗透率一定时,随着交通流量的增加,交叉口内可供CAV利用的通行机会减少,策略对于延误的降低效果逐渐减小;在交通流量一定时,策略的实施效果对于CAV渗透率变化较为敏感,高渗透率下CAV获得闲置时空资源的机会更大,交叉口车辆平均延误降低效果更明显;相较于传统信控策略,所提策略在低交通流量的低、中、高渗透率,中等交通流量的中、高渗透率,以及高交通流量的高渗透率情况下,均能够降低10%以上的车辆平均延误.所提出的策略可以作为人机混驾环境下交叉口常规信控策略的补充,对完全智能网联自动驾驶环境下的交叉口组织优化与管理也具有参考意义.
暂无评论