期刊论文

Traffic flow optimization of different lane modes based on autonomous vehicles

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长安大学学报(自然科学版)

1671-8879

2021

41

01

103-115

10.19721/j.cnki.1671-8879.2021.01.011

国家自然科学基金项目（E080703）； 湖南省大学生创新创业训练计划项目（S202011527008）； 长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开放基金项目（kfj190406）； 湖南省教育厅科学研究项目（20C0375,20A093）；

本校为第一机构

为研究不同类型车辆组成的混合交通流的运行模式,假定无人驾驶车辆、先进出行者出行系统（advanced traveler information systems,ATIS）装置车辆和普通驾驶车辆分别遵从系统最优模式、用户均衡模式、随机用户均衡模式选择路径,分别建立普通车道、专用车道模式下的交通分配模型,给出求解模型的连续平均算法（method of successive averages,MSA）。通过算例确定路段通行能力,分析信息质量水平、出行需求量、市场渗透率对出行时间的影响,在确定模型各项参数取值的基础上,根据专用车道设置情况对混合均衡流状态进行研究,验证模型算法的可行性和收敛性。研究结果表明:通行能力随着行驶速度的增加先...

In order to research the operation mode of mixed traffic flow composed of different types of vehicles, it was assumed that autonomous vehicles, advanced traveler information systems (ATIS) device vehicles and ordinary driving vehicles respectively follow the system optimum mode, user equilibrium mode and stochastic user equilibrium mode to select the path. The traffic assignment models of ordinary lane and special lane were established respectively, and method of successive averages (MSA) algorithm was cooperated with the model. The calculation of road capacity, the influence of information qu...