【摘 要】
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随着汽车保有量的增加,城市道路交通拥堵问题越发严重。信号交叉口作为交通咽喉,具有驾驶环境复杂和交通量大的特点,这使得车辆通行行为的研究已成为交通领域的热点问题。随着中国新基建战略的提出及自动驾驶技术的不断发展,自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的交通流将在未来长时间存在。在混行条件下,车辆运动的交互影响模
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随着汽车保有量的增加,城市道路交通拥堵问题越发严重。信号交叉口作为交通咽喉,具有驾驶环境复杂和交通量大的特点,这使得车辆通行行为的研究已成为交通领域的热点问题。随着中国新基建战略的提出及自动驾驶技术的不断发展,自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的交通流将在未来长时间存在。在混行条件下,车辆运动的交互影响模式将发生变化,导致信号交叉口中车辆的运动行为变得更为复杂。然而现有混流条件下信号交叉口通行行为的研究较少,其中许多研究对静动态环境的耦合表达并不完整,并且忽略了HDV跟驰AV时跟驰心理对驾驶行为的影响。因此,本文将对信号交叉口混行车辆间的耦合机理进行合理解析,通过考虑静态环境和动态环境的影响对AV的通行行为进行优化,考虑HDV跟驰AV时的跟驰风格和车辆转弯跟驰特性对HDV-AV跟驰行为进行拟合,为混流条件下信号交叉口通行行为的研究提供模型基础。本文首先解析了信号交叉口中不同跟驰情况下车辆的行驶特性。结合相关研究和调查数据,深入探讨了AV和HDV的在静态环境和动态环境影响下的行驶特点,解析动静态通行环境对车辆的影响机理和混行车辆间的交互行为。其次,建立了信号交叉口AV通行模型和HDV-AV跟驰模型。构建能描述信号交叉口静动态环境风险分布的信号交叉口环境场,同时表达AV任意时刻在信号交叉口内任一点受到的期望轨迹、道路标线及障碍、信号灯和动态车辆的影响,并在此基础上建立AV通行模型对AV通行行为进行优化。综合考虑驾驶人跟驰AV的跟驰风格和转弯因素对车辆跟驰的影响,以智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）为基础建立信号交叉口HDV-AV模型对HDV跟驰AV的驾驶行为进行拟合。最后,设计了仿真方案分别对AV单车和混行车队在信号交叉口的通行行为进行了仿真。结果表明,AV通行模型相比ACC模型车辆,在轨迹长度上最高优化5.47%,在通行时间的优化上最高优化13.4%;对混行车队而言,当AV后车为平稳型和信赖型HDV时,AV的优化效果能辐射至后方车队,提高车队的通行效率;当AV后车为迟疑型HDV时,AV反而会使后方车队的通行效率降低。本文提出的信号交叉口AV通行模型在提高交通效率方面取得了良好的效果,HDV-AV跟驰模型能真实表达HDV跟驰AV时的跟驰行为。在目前难以进行混流实车实验的情况下,本文的研究成果可用于信号交叉口的混行车辆仿真,也可为未来AV及HDV混行交通流的研究提供理论依据或模型基础。
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