[发明专利]混合交通流下的跟车方法及系统

说明书

本发明提供一种混合交通流下的跟车方法及系统，属于智能交通跟车技术领域，包括基于最优速度函数，构建混合交通流下的跟车模型；根据跟车模型，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件；根据稳定条件控制车辆加速度，实现稳定跟车。本发明在智能网联车和非智能网联车组成的混合交通流下，实现了车辆的稳定跟车，根据跟车模型，可实现混合交通流下的稳定跟车模拟。

技术领域

本发明涉及智能交通跟车技术领域，具体涉及一种城市道路中由智能网联车辆与非智能网联车组成的混合交通流下的跟车方法及系统。

背景技术

城市交通流下的跟车行为研究对于解决城市交通拥堵问题具有重要意义。城市交通流是一个复杂的系统，基于交通流理论，可以将车辆简化为一个个粒子，有助于研究汽车的跟车行为。跟车模型是一种典型的微观模型，代表了交通流中车辆之间的复杂相互作用。现有的跟车模型如，Newell提出的基于最优速度(OV)函数的跟车模型，Bando提出的经典最优速度模型(OVM)，基于班多模型提出的例如全速度差模型(FVDM)。上述跟车模型研究的是在传统交通环境下车辆与基础设施之间没有信息交互的情况下的跟车问题。

飞速发展的信息通信技术促进了车辆间通信的实现，并为探索复杂的跟车性能提供了新的途径，这为智能交通系统指明了新的发展方向。因此，基于信息通信技术的发展，跟车模型的提出考虑了V2V(车车通信)或V2X(车路通信)等通信环境下的业务流动态。Jia和Ngoduy提出了一种基于V2X的增强型协作汽车跟随模型，以提高交通流效率。Sun等提出了一种基于V2V的OV跟随模型，并考虑了前两辆连续车辆对当前车辆的影响。上述工作虽然为研究V2X通信环境下的交通流动态提供了丰富的理论基础。但是，其研究前提是假定所有车辆都配备了通信设备，而并没有考虑智能联网车辆和非智能联网车辆组成的混合交通流形式、车辆的反应系数和跟车间距等，无法准确模拟混合交通流下的跟车动态行为。

发明内容

本发明的目的在于提供一种混合交通流下的跟车方法及系统，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一方面，本发明提供的一种混合交通流下的跟车方法，包括：

基于最优速度函数，构建混合交通流下的跟车模型；

根据跟车模型，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件；

根据稳定条件控制车辆加速度，实现稳定跟车。

优选的，构建混合交通流下的跟车模型包括：

根据混合交通流跟车特点并基于OV跟车模型，构建可模拟混合交通流跟车行为的跟车模型：

其中，x_n(t)表示车辆n在时间t时的位置，α_n表示车辆n的跟车敏感系数，表示最优跟车速度，q_i(i＝1,2,...,k)表示常数，根据车辆的类型在队伍中排列形式有q₀＞q₁＞...＞q_k(q₀≠0)；q₀表示不为零的常数；h_n-i(t)表示车辆n-i在时间t时与前车的车距，其中i＝0,1,2…k，k表示第k辆车。

优选的，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析包括：

交通流处于稳定状态时，车辆的加速度为0，车辆之间保持稳定的跟车间距，根据线性系统的稳定性分析方法，对跟车模型进行求解，得到跟车稳定性条件矩阵。

优选的，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件包括：