智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下管理車道設(shè)置策略與影響因素分析

傅澤新,陳旭梅,王宇擎,張義鑫

(北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院,北京 100044)

自動(dòng)駕駛技術(shù)的出現(xiàn)為緩解交通問題提供了新的解決方案,相比于HDV,CAV具有更敏感的環(huán)境感知能力和更迅速的駕駛操作響應(yīng)能力。根據(jù)美國交通部AASHTO(American Association of State Highway and Transport Officials)估算[1],CAV的推進(jìn)與發(fā)展是較為漫長的過程,在早期發(fā)展階段,必將存在由CAV與HDV組成的新型混合交通流,與單純的CAV交通流相比,由于CAV與HDV間的干擾與交互,混合交通流所具備的特性將更加復(fù)雜,間接影響道路的通行能力且進(jìn)一步增加了潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。管理車道的設(shè)置在一定程度上能夠有效解決新型混合交通流帶來的問題?，F(xiàn)如今,眾多學(xué)者針對(duì)管理車道設(shè)置的優(yōu)劣效果進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn)探究[2-4],結(jié)果表明,將不同類型車輛通過管理車道進(jìn)行隔離,在有效提升道路通行能力、降低道路通行延誤與減少車輛間碰撞風(fēng)險(xiǎn)發(fā)揮了作用。分析學(xué)者們已有的研究成果發(fā)現(xiàn),近幾年在融入CAV的管理車道研究領(lǐng)域,學(xué)者們主要聚焦于CAV專用道設(shè)置對(duì)交通流的影響、通過仿真獲取最優(yōu)管理車道布設(shè)方案兩方面[5-10]。在低CAV滲透率時(shí),管理車道只允許CAV車輛通行的策略對(duì)道路實(shí)際通行能力存在較大的影響,此外,大多數(shù)學(xué)者在研究混合交通流管理車道設(shè)置策略時(shí),只考慮了CAV與HDV兩種車型,并沒有更好的貼近現(xiàn)實(shí)情況。因此,本文考慮多種車輛類型、不同種類CAV車輛、管理車道選擇概率、CAV滲透率、換道目標(biāo)間隙等關(guān)鍵參數(shù),從交通流運(yùn)行效率與安全兩個(gè)維度,選取道路通行能力、平均延誤、車輛間碰撞風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)指標(biāo)針對(duì)管理車道對(duì)交通流影響及其最優(yōu)布設(shè)條件進(jìn)行研究分析。

1 空間路權(quán)導(dǎo)向的車道設(shè)置方案

1.1 混合交通流組成

為準(zhǔn)確貼合實(shí)際道路交通流組成狀況,考慮配置CACC(cooperative adaptive cruise control)與ACC(adaptive cruise control)功能的兩種CAV車輛類型,與其不同車頭時(shí)距對(duì)通行能力的影響[8],文中研究的新型混合交通流由人工駕駛的小汽車(human driven-car,HD-car)、人工駕駛的公交車(human driven-bus,HD-bus)、自適應(yīng)巡航控制的小汽車(adaptive cruise control-car,ACC-car)、自適應(yīng)巡航控制的公交車(adaptive cruise control-bus,ACC-bus)、協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制的小汽車(cooperative adaptive cruise control-car,CACC-car)、協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制的公交車(cooperative adaptive cruise control-bus,CACC-bus)6種類型的車輛組成,CACC與ACC系統(tǒng)控制的車輛統(tǒng)稱為CAV,HD-car包含HOV與非HOV,各類型車輛在道路中的比例分別由ρHc、ρHb、ρAc、ρAb、ρCc、ρCb表示,且滿足:

ρHc+ρHb+ρAc+ρAb+ρCc+ρCb=1

(1)

1.2 管理車道設(shè)置方案

在考慮管理車道設(shè)置策略時(shí),學(xué)者們更多考慮了CAV的空間路權(quán)[5-10]。因此,本文重點(diǎn)考慮CAV和HOV專用道,為不同車輛賦予不同空間路權(quán),針對(duì)快速路設(shè)置以下4種場景,其中,場景一與場景二重點(diǎn)關(guān)注CAV,場景三與場景四關(guān)注HOV與CAV。4種場景如圖1所示,專用道設(shè)置于道路左側(cè)車道。

2 考慮車間通信的駕駛行為建模

2.1 車輛縱向跟馳行為建模

為了描述新型混合交通流中除CACC車輛外,其余車輛間縱向相互作用關(guān)系,本文使用改進(jìn)的IDM+模型作為描述車輛間縱向關(guān)系的基礎(chǔ)模型,IDM+模型變量包括跟馳車速度、與前車間距以及兩車間速度差等[11],模型表示為

(2)

(3)

本文中CACC車輛主要依據(jù)加州伯克利PATH實(shí)驗(yàn)室提出的恒定車間時(shí)距策略的CACC模型[12],其表示為

e=xi-1-xi-Tvi

(4)

(5)

式中:xi為跟馳車輛位移,vi為跟馳車輛速度,e為實(shí)際距離與期望距離之間的誤差,T為最小安全車頭時(shí)距,i-1代表前車,v(t-1)為車輛前一時(shí)刻速度,kp、kd為不同模式下的權(quán)重值。

2.2 車輛橫向換道行為建模

2.2.1 換道動(dòng)機(jī)

根據(jù)車輛行駛過程中,追求利益動(dòng)機(jī)的不同,本文將換道行為分為戰(zhàn)略式換道、合作式換道、速度增益式換道、保持右行式換道4種,分別定義為:1)戰(zhàn)略式換道(Strategic),車輛在實(shí)際行駛過程中,需要通過換道繼續(xù)保持行進(jìn)路線;2)合作式換道(Cooperative),換道車輛發(fā)出換道信號(hào),同車道或目標(biāo)車道相鄰車輛采取減速或換道措施協(xié)助換道車輛成功換道;3)速度增益式換道(SpeedGain),車輛為達(dá)到期望的行駛速度而進(jìn)行的換道行為;4)保持右行式換道(KeepRight),車輛為保持右行而做出的換道行為。戰(zhàn)略式換道、保持右行式換道和合作式換道是必要性換道,而速度增益式換道為非必要性換道,在保證交通流通性效率的前提下,減少不必要的換道是提高道路安全性的措施之一。

2.2.2 換道間隙

車輛在換道過程中,目標(biāo)車道相鄰車輛間隙是決定是否可以換道的重要參考依據(jù),其示意如圖2所示,面向新型混合交通流,道路上車輛換道間隙的分布,在一定程度上可定性描述車流整體運(yùn)行的安全性與穩(wěn)定性,車輛換道目標(biāo)車道換道間隙表示為

圖2 車輛換道目標(biāo)車道換道間隙

T=LB-LA

(6)

式中:T為目標(biāo)車道換道間隙,m;LA、LB分別為A、B車在車輛行駛方向上的位置。

3 基于車頭時(shí)距的混合交通流影響評(píng)估建模

3.1 基本假設(shè)與概念

為了使研究更加具有適用性,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究[13-15],進(jìn)行如下假設(shè):假設(shè)1,CAV可獲取路段所有車輛信息及周邊環(huán)境信息;假設(shè)2,假設(shè)所有車輛均為自然到達(dá),交通流在道路均勻分布;假設(shè)3,當(dāng)車輛間跟馳距離小于期望間距時(shí),跟馳后車將保持自由流速度行駛,即不存在激進(jìn)型微觀駕駛行為。

3.2 混合交通流通行能力建模

計(jì)算道路通行能力需綜合考慮每條車道平均車頭時(shí)距,有m個(gè)車道的道路通行能力計(jì)算公式為

(7)

式中:C為通行能力,m為車道數(shù)量,Tn為第n條車道上平均期望車頭時(shí)距。

以場景一為例,當(dāng)CAV滲透率已知時(shí),由于所有的CAV選擇專用道行駛,普通車輛會(huì)選擇普通車道,因此,通過普通車道與專用車道的流量必然滿足kp倍關(guān)系,其取值與各類型車道車流量有關(guān),場景一k1的計(jì)算公式為

(8)

同理,k2、k3、k4計(jì)算公式分別為

(9)

式中:ρ為CAV滲透率,kp為第p種場景下選擇普通車道與管理車道的車流量比例。

在計(jì)算通行能力時(shí),考慮單車道上前車與后車出現(xiàn)的概率,即可計(jì)算得到每種車輛類型平均車頭時(shí)距出現(xiàn)的概率,針對(duì)每種車輛類型車頭時(shí)距進(jìn)行加權(quán)平均,得到每條車道平均期望車頭時(shí)距,依據(jù)式(7)可獲得單車道通行能力。場景一與場景二單車道平均期望車頭時(shí)距計(jì)算公式為

(10)

同理,場景三與場景四單車道平均期望車頭時(shí)距為

(11)

式中:θH為HD-bus、HOV對(duì)HOV車道的選擇概率,λ為非HOV在所有HD-car中的比例。

本文考慮不同種類車輛間的跟馳概率,針對(duì)不同車輛的期望車頭時(shí)距加權(quán)平均,依據(jù)式(7)即可計(jì)算路段通行能力。同時(shí),基于不同車道間的車流比例k,通過另一條車道的通行能力對(duì)本車道通行能力進(jìn)行計(jì)算,兩者最小值即為本車道通行能力,其表達(dá)式為

(12)

3.3 混合交通流路段平均延誤

本文定義路段平均延誤為每公里車輛期望通行時(shí)間與實(shí)際通行時(shí)間的差值,每種車輛的平均延誤計(jì)算如式(13)所示,路段平均延誤計(jì)算公式為

(13)

(14)

式中:ρi為第i種車輛在交通流中的比例或滲透率,a為車輛數(shù)量,Mi為第i種車型的總數(shù),vf為自由流速度,vm為車輛實(shí)際行駛速度。

4 仿真實(shí)驗(yàn)分析

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

SUMO作為當(dāng)前交通仿真領(lǐng)域使用最廣泛的仿真平臺(tái)之一,其最主要的優(yōu)勢在于可以通過TraCI接口有效控制車輛微觀駕駛行為,具有良好的在線交互功能,且包含有高度自由的配置和可移植性[16]。本文利用數(shù)值仿真與SUMO軟件仿真相結(jié)合的方式,基于北京蓮石東路設(shè)置不同場景,開展該部分實(shí)驗(yàn)仿真,在場景一與場景三中,限定了CAV空間路權(quán),此時(shí)CAV對(duì)管理車道的選擇概率為100%,在場景二與場景四中,沒有限制CAV空間路權(quán),此時(shí)CAV對(duì)管理車道的選擇概率為50%?？紤]了HOV的場景三與場景四,場景三中HOV對(duì)管理車道的選擇概率為100%,場景四中HOV對(duì)管理車道的選擇概率為50%,CAV公交與HDV公交比例之和為5%。為使傳統(tǒng)駕駛車輛更加貼合實(shí)際,引入不完美駕駛系數(shù),模擬不同性格駕駛員。

本文各種車輛期望車頭時(shí)距取值見表1所示,仿真車輛詳細(xì)參數(shù)見表2[17-21],表2中THc為HD-car期望車頭時(shí)距,THb為HD-bus期望車頭時(shí)距,TAc為ACC-car期望車頭時(shí)距,TAb為ACC-bus期望車頭時(shí)距,TCc為CACC-car期望車頭時(shí)距,TCcC為前車為CACC車輛、后車為CACC-car的期望跟馳時(shí)距,TCb為CACC-bus期望車頭時(shí)距,TCbC為前車為CACC車輛、后車為CACC-bus的期望跟馳時(shí)距。

表1 各種車輛期望車頭時(shí)距

表2 仿真車輛詳細(xì)參數(shù)設(shè)定

CACC系統(tǒng)主要基于車輛間無線通信,打破了ACC系統(tǒng)只能獲得前車信息的局限,能夠更加全面精準(zhǔn)地獲取其周邊車輛信息(周邊車輛也需裝備CACC系統(tǒng))。為使得CACC系統(tǒng)能夠發(fā)揮作用,本文在進(jìn)行混合交通流影響評(píng)估建模計(jì)算時(shí),考慮到CACC系統(tǒng)的上述特性,如果在相互存在跟馳關(guān)系的兩車中,后車裝備有CACC系統(tǒng),而前車沒有裝備CACC系統(tǒng)(即前車為人工駕駛車輛或ACC車輛),則后車CACC系統(tǒng)退化為ACC系統(tǒng),其跟馳間距依據(jù)ACC車輛期望跟馳間距計(jì)算,如果跟馳的兩車都裝備了CACC系統(tǒng),則期望跟馳間距依據(jù)CACC車輛的期望車頭時(shí)距計(jì)算。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.2.1 通行能力分析

考慮CAV滲透率與ACC/CACC車輛比例,對(duì)4種場景下的通行能力進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如圖3所示。綜合分析4種場景,在考慮ACC/CACC比例的前提下,當(dāng)CAV滲透率低于30%時(shí),所有場景的道路通行能力相當(dāng);當(dāng)CAV滲透率在30%～80%之間時(shí),場景一具有更高的通行能力;當(dāng)CAV滲透率大于80%,則更建議使用場景二管理車道設(shè)置策略。

圖3 4種場景下不同CAV滲透率與ACC/CACC車輛比例對(duì)通行能力的影響

4.2.2 路段延誤仿真分析

4種場景路段延誤仿真結(jié)果見圖4所示,綜合分析4種場景發(fā)現(xiàn),在隨著CAV滲透率變化的過程中,場景二平均延誤較低,基本維持在10 s/km且變化十分微小。為進(jìn)一步探究4種場景下路段平均延誤變化規(guī)律及原因,針對(duì)不同場景下的車輛總換道次數(shù)進(jìn)行分析,見圖4(f)所示,發(fā)現(xiàn)4種場景下路段平均延誤與路段車輛換道總系數(shù)具有相似的變化規(guī)律,因此推斷在管理車道的設(shè)置策略下,車輛進(jìn)入管理車道時(shí)的跨線換道,可能是造成路段平均延誤變化的主要原因。

圖4 4種場景路段延誤仿真結(jié)果對(duì)比

在CAV滲透率為50%時(shí),4種場景下ACC/CACC比例對(duì)延誤的影響如圖5所示。可以發(fā)現(xiàn)不同ACC/CACC比例對(duì)各種場景的平均延誤存在一定的影響,其中,場景二與場景四下降程度較小,場景一與場景三下降程度較大。推測其主要原因是場景一與場景三限制了CAV通行空間路權(quán),CAV只能在專用道上行駛,這使得CACC系統(tǒng)發(fā)揮作用的幾率大幅增加,更多的CACC系統(tǒng)發(fā)揮作用,將意味著更低的路段平均延誤。

圖5 4種場景下ACC/CACC比例對(duì)平均延誤的影響

4.2.3 交通流運(yùn)行碰撞風(fēng)險(xiǎn)分析

車輛的頻繁換道是影響交通流安全性的重要因素之一,本節(jié)選取4種場景下,當(dāng)ACC/CACC、HOV比例為50%時(shí),圖6所示為CAV滲透率變化情況下車輛換道動(dòng)機(jī)分布情況,圖7所示為目標(biāo)車道換道間隙分布情況。

圖6 4種場景中CAV滲透率變化下車輛換道動(dòng)機(jī)分布

圖7 4種場景下目標(biāo)車道換道間隙分布情況

從圖6可以看出,不同管理車道設(shè)置策略下?lián)Q道動(dòng)機(jī)分布具有一定差異,將場景一與場景二進(jìn)行橫向?qū)Ρ瓤梢园l(fā)現(xiàn),場景二無論是從換道動(dòng)機(jī)種類,還是換道頻率,都要明顯高于場景一,顯然,場景一由于減少了不必要的換道頻次,在一定程度上,道路交通流安全性得到了提高。場景三、四變化情況與場景一、二類似。

依據(jù)圖7,分析4種場景下車輛換道過程中,目標(biāo)車道換道間隙分布情況發(fā)現(xiàn),當(dāng)CAV滲透率較高時(shí),且應(yīng)用于場景一與場景三時(shí),目標(biāo)車道換道間隙大多集中于100 m以下,表現(xiàn)出較高的頻次。在場景二與場景四中,CAV滲透率的大小對(duì)目標(biāo)車道換道間隙分布影響較弱,間隙分布較為均勻,可能原因是由于在普通車道上CAV與HDV混行,HDV的存在導(dǎo)致CAV不能充分發(fā)揮其響應(yīng)迅速的能力。

結(jié)合圖6和圖7可以得出結(jié)論:將CAV與HDV行駛過程進(jìn)行有效的物理隔離是十分有必要的,這將會(huì)極大程度的減少整條路段上的換道次數(shù),對(duì)交通流的平穩(wěn)安全運(yùn)行是有益的,此外,在面向新型混合交通流時(shí),在針對(duì)CAV設(shè)置管理車道的條件下,較高的CAV滲透率可能將會(huì)導(dǎo)致路段平均碰撞風(fēng)險(xiǎn)的增加。

5 結(jié) 論

基于新型混合交通流,考慮CAV滲透率、車輛類型、交通流特性等影響因素,針對(duì)城市快速路管理車道設(shè)置策略進(jìn)行研究,并通過數(shù)值與SUMO相結(jié)合的仿真模擬方式進(jìn)行案例分析,得出如下主要結(jié)論:

1)綜合考慮路段通行能力、路段平均延誤與車輛間碰撞風(fēng)險(xiǎn),發(fā)現(xiàn)當(dāng)CAV滲透率低于30%或高于80%時(shí),場景二具有較高的道路通行能力、較低的路段延誤和較小的車輛間碰撞風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)CAV滲透率介于30%～80%之間,場景一通行能力較高,但此時(shí)車輛間碰撞風(fēng)險(xiǎn)隨CAV滲透率的增長而增大。此外,在設(shè)置管理車道時(shí),如果只考慮CAV而忽視HDV、公交車等其他類型的車輛,并不能準(zhǔn)確的反映實(shí)際情況。

2)不同管理車道設(shè)置策略對(duì)路段平均延誤影響較大。整體而言,ACC/CACC比例對(duì)路段平均延誤影響較小,CAV滲透率對(duì)路段平均延誤具有一定影響,當(dāng)CAV滲透率高于10 %時(shí),場景三與場景四受CAV滲透率影響較大,而場景一、二受CAV滲透率影響較小。

3)CAV滲透率與不同管理車道設(shè)置策略對(duì)混合交通流運(yùn)行碰撞風(fēng)險(xiǎn)都存在影響,當(dāng)只為CAV或HOV設(shè)置管理車道時(shí),隨著CAV滲透率的增長會(huì)增加車輛間的碰撞風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)只限制HDV車輛路權(quán)時(shí),各類型換道行為與目標(biāo)換道間隙頻率變化并不顯著,此時(shí)管理車道設(shè)置策略對(duì)交通流碰撞風(fēng)險(xiǎn)影響較小。

研究結(jié)論為新型混合交通流背景下不同管理車道設(shè)置提供一定參考,但仍存在可改進(jìn)之處,未來需進(jìn)一步針對(duì)CAV編隊(duì)行駛的到達(dá)分布、復(fù)雜路段適用場景等方面進(jìn)行研究。