混合交通中最优自动驾驶的微仿真能量与交通流效应

本文在PTV VISSIM微仿真环境中研究了所提出的预见式巡航控制器（Anticipative Cruise Controller）的能量与交通影响。我们将控制器拆分为两部分：1. 预见模式，在自动驾驶车辆渗透率较低时获益更直接；2. 网联模式，适用于协调式跟车场景以及适合自动驾驶专用应用的高自动驾驶渗透率情形。概率约束处理安全考量，加速能力相关的车辆约束通过动力总成图谱表达。随后利用交通数据中的车头时距分布对真实交通场景进行建模。为研究不同需求下的影响，我们将输入车流量从低到高变化，再将自动驾驶渗透率从低到高变化。在考察全人工驾驶场景时，网络容量在高流量场景（如高峰时段交通）下无法满足需求。我们进一步发现，引入利用概率约束平衡安全性与交通紧凑性的自动驾驶车辆后，网络容量得以提升以支持高流量场景。最后，我们考察了常规、电动和混合动力车辆车队的能源效率。我们发现，在常规动力总成下，自动驾驶车辆比人类驾驶员能源效率高10%–20%；在电动和混合动力总成下，自动驾驶车辆比人类驾驶员能源效率高3%–9%。由于交通流平顺化的次级效应，能源收益也惠及与自动驾驶车辆交互的人工驾驶车辆。此类被仿真的人类驾驶员被发现比其在全人工基线场景中节能高达10%。