混有智能网联车辆交通流车道管理策略研究

常 鑫，李海舰，荣 建，赵晓华,王 益

(北京工业大学北京市交通工程重点实验室，北京 100124)

0 引言

车联网技术是近年来智能交通领域研究的热点和未来道路交通发展的方向，智能网联车辆技术将会潜在带来驾驶行为特性的变化，并将极有可能成为道路交通服务水平和安全性的提高的重要手段[1-4]；其中，网联车辆组建的柔性车队模式在提高道路通行能力和稳定性方面尤为显著[5-6].然而，在未来相当的时间里，与智能网联车辆的市场占有率在逐步提升的过程中，传统人工驾驶车辆将会长期共享有限的道路资源.

车联网技术的发展程度和智能网联车辆的市场占有率对道路通行能力提高效果的影响，一直是学术界和交通管理者关注的一个重要问题，这也是交通运输规划、交通控制和管理策略制定的关键[7].已有文献对该问题的研究提供了很好的参考，国外学者对这方面的研究工作开展较早，已取得了较多的成果.Shladover等[8]针对不同渗透率协同自适应巡航控制(CACC)车辆下单车道高速公路通行能力进行仿真研究，结果表明：CACC车辆达到100%时，通行能力为(4 000 pcu·h-1)/ln，比传统车辆情况提高1倍.随后，一些学者对CACC组建车队模式对道路通行能力的影响进行了研究，结果表明车队模式将会进一步提高通行效率[9-10].特别地，加州大学的PATH项目的实验研究发现CACC车队内的车辆车头时距为0.6 s，这比传统车辆车头时距相比显著减小[11].Ran等[12]通过对基于车队模式的微观跟驰模型的理论推导和数值实验，分析了车队规模，车队内车辆车头时距以及车队间的车头时距对通行能力的影响.Arnaout等[13]研究了不同交通需求条件下CACC车辆渗透率对通行能力的影响，结果发现只有当交通需求较高时，CACC车辆渗透率对通行能力的影响比较显著.随后Arnaout等[14]又研究了交通需求较高时，把高乘坐率车道(HOV)对CACC车辆开放(CACC车辆在HOV车道内具有相对较高的渗透率)，结果发现当CACC的市场占有率仅为20%时已对整个道路通行能力产生显著影响.中国学者在这方面的研究成果较少，有少量文献针对智能网联车辆渗透率对混合交通流通行能力影响的仿真研究[15-17]，且鲜有文献针对混有网联车队模式的异质交通流研究.上述文献积累的理论和分析方法为网联车队混合交通流通行能力研究提供了重要参考，然而车联网技术的发展不是一蹴而就的，传统人工驾驶车辆和网联车辆共同存在的阶段是一个长期和逐步发展的过程.因此，本文考虑混有网联车辆交通流，建立混有智能网联车队的异质交通流通行能力分析的一般方法，结合双车道道路场景，提出了3种车道管理策略，并根据网联车辆市场占有率和交通需求情况推荐相应的柔性车道管理策略.

1 混有网联车队的单车道通行能力计算

针对本文研究的混合交通流，一条车道上的交通流由传统车辆(RV)和智能网联车辆(CV)组成，空间连续的网联车辆组建为柔性车队.简化的三角形基本图假定交通流平衡态的车头间距与平衡态速度之间存在线性关系，因此，对于异质交通流平衡态车头间距与平衡态速度存在如式(1)：

hj=vτj+sj

(1)

式中，hj为第j类跟驰模式的平衡态的车头间距；v为交通流平衡态速度；τj为第j类跟驰模式的平衡态的车头时距；sj为第j类跟驰模式的最小安全间距.跟驰模式与前导车辆和跟随车辆的类型有关.

假定道路交通流的三角形基本形式如图1所示，所有车辆的车头间距大于等于临界间距时，速度都恒定为自由流速度ω；当车辆的车头间距小于等于临界间距时，跟随车辆为跟驰状态，此临界间距大小与跟驰模式有关.

图1 基本图

为了更加清晰地区别网联车队混合交通流车头间距，研究参考Shladover等[9]对异质混合交通流仿真试验中给出的车头间距建议，本文提出的交通流基本组成单元和车头间距的分布情况如图2所示(注：蓝色车辆表示传统车辆，绿色车辆表示智能网联车辆).4种临界间距对应的跟驰模式为：①传统车辆跟随传统车辆行驶的情况，平均临界间距为s0；②网联车辆跟随传统车辆的情况，平均临界间距为αs0；③网联车队内车辆跟驰的平均临界间距为βs0；④传统车辆跟随网联车队行驶的情况，平均临界间距为γs0.其中，α，β，γ>0；另外，智能网联车辆借助辅助驾驶系统和车载通信技术可获得实时准确的信息，车队内车辆可保持更小的车头间距行驶[16]，因此，本文设定1>α≥β；对于传统车辆跟驰网联车队的情况，假定跟驰间距至少保持传统车辆跟随传统车辆的情形，故而设定1≤γ.

图2 车头间距分布示意图

为了简化计算，本文假定异质交通流组态都为图2所示的基本组成单元，即交通流出现规模为n的网联车队和m个传统车辆组成的车队的情况.则每一个基本单元的平均临界车头间距为：

(2)

式中，当m>0时，sign(m)=1；当m=0时，sign(m)=0.m=0表示交通流为只有网联车辆同质流，且规模为n车队周期性出现.

由式(2)可知，一条车道的网联车渗透率表达式为式(3)，同时可获得式(4)(5)：

(3)

(4)

(5)

由基本图关系可知，异质交通流通行能力如式(6)：

(6)

式中km为异质交通流通行能力C对应的异质交通流密度.

定义异质交通流的基本通行能力为传统交通流情况下的通行能力C0，则异质交通流通行能力可写成C关于C0见式(7)：

(7)

式中，1条车道的通行能力C与智能网联车辆的渗透率λ、网联车队的规模n以及异质交通流中不同跟驰模式下跟车间距特征α，β，γ有关.结合智能网联车辆的技术特点，参考本文设定的参数关系：γ≥1>α≥β，可知δ<1；另外，当γ=1时，δ为连续函数，同时，当λ=1时，交通流中都是由规模为n的网联车队组成.根据式(7)混有网联车队的异质交通流通行能力计算方法，可获得以下结论：

1)假设α=1.0，β=0.5，γ=1.0；此时不同网联车队规模n={2，4，6，8，10}下异质交通流(C/C0)的变化情况如图3(a).从图中可看出，异质交通流通行能力随着车队规模的增大而得到进一步提升，这是因为车队规模的增大使得基本组成单元中的δ减小.

2)假设n=6，α=1.0，γ=1.0；此时网联车队内车辆的跟车间距系数β={0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0}下异质交通流(C/C0)的变化情况如图3(b).从图中可看出，异质交通流通行能力随着智能网联车辆性能的下降而减小.

3)假设n=6，α=1.0，β=0.5；此时传统车辆跟驰网联车队的跟车间距系数γ={0.5，1.0，1.5，2.0，2.5，3.0}下异质交通流(C/C0)的变化情况如图3(c).当n=4时，异质交通流(C/C0)的变化情况如图3(d).从图中可看出，异质交通流通行能力随着人工驾驶车辆车头间距的增大而减小；另外，由图3(d)对比可知，车队规模的减小使得通行能力的下降更加明显.

图3 异质交通流(C/C0)敏感性分析

2 不同车道管理策略对通行能力的影响——双车道

研究主要对不同车道管理策略下两车道公路通行能力进行分析，假定道路交通流中智能网联车辆的渗透率为p，定义车道i，每个车道流量为qi，车道的通行能力为Ci(为简化计算，假定车道i传统交通流情况下的通行能力均为C0)，其中i=1为内侧车道，i=2为外侧车道，如图4所示.下面将针对混有智能网联车队交通流条件下3种两车道公路车道管理策略进行解析：①M/R车道管理策略，智能网联车辆仅在车道1行驶，传统车辆在两车道均可行驶，即车道1为智能网联车辆与传统车辆混行车道，车道2为传统车辆专用车道；②C/R车道管理策略，智能网联车辆仅在车道1行驶，传统车辆仅在车道2行驶；③C/M车道管理策略，智能网联车辆可在车道1和车道2行驶，传统车辆仅在车道2行驶，即车道1为智能网联车辆专用车道，车道2为智能网联车辆与传统车辆混行车道.

图4 双车道公路示意

2.1 M/R车道管理策略

M/R车道管理策略下，对于车道2交通流，λ2=0.定义QM,R为双车道公路断面的交通流量，则满足以下条件：

(8)

那么每1条车道的交通流量可表示为：

(9)

(10)

由于2条车道的通行能力分别为C1、C0，则同时需要满足以下条件：

(11)

由此可知QM,R需满足以下条件：

(12)

进而可得：

(13)

(14)

2.2 C/R车道管理策略

C/R车道管理策略下，对于车道1交通流，λ1=1，对于车道2交通流，λ2=0.定义QC,R为双车道公路断面的交通流量，则满足以下条件：

(15)

由于2条车道的通行能力分别为C1、C0，则同时需要满足以下条件：

(16)

由此可知QM,R需满足以下条件：

(17)

进而可得：

(18)

2.3 C/M车道管理策略

C/M车道管理策略下，对于车道1交通流，λ1=1.定义QC,M为双车道公路断面的交通流量，则满足以下条件：

(19)

那么每1条车道的交通流量可表示为：

(20)

(21)

由于2条车道的通行能力分别为C1、C0，则同时需要满足以下条件：

(22)

由此可知QC,R需满足以下条件：

(23)

进而可得：

(24)

(25)

3 双车道管理策略结果分析

表1 双车道公路车道管理策略分析结果

图5结果可为不同渗透率及道路交通流量情况车道柔性管理策略提供支持，当双车道公路交通流情况和渗透率满足图示黄色和红色组成的区域1内时，推荐M/R车道管理策略；当双车道公路交通流情况和渗透率满足图示紫色和蓝色组成的区域4内时，推荐C/M车道管理策略；当双车道公路交通流情况和渗透率满足图示红色和紫色组成的区域2和区域3内时，3种车道管理策略都可.

图5 车道管理策略分析

4 结束语

智能网联化是未来智能交通发展的趋势，但是智能网联车辆完全占领市场是一个逐步发展的过程，交通流将呈现智能网联车辆与人工驾驶车辆共存、混行的新结构状态.为了使混有智能网联车辆交通流通行效率充分发挥，本文研究了道路交通流流量和智能网联车辆渗透率对柔性车道管理策略制定的影响，建立了混有网联车队异质交通流通行能力分析的一般方法，研究主要对提出的3种双车道公路车道管理策略下通行效率进行了分析，对不同渗透率情况下通行效率进行了仿真.通过仿真结果，根据网联车辆市场占有率和交通需求推荐了柔性车道管理策略.