带随机性的智能驾驶员模型——对交通流振荡的新见解

交通流振荡（包括交通波）是拥堵交通中常见但尚未被完全理解的特征。可能的机制包括交通流不稳定性、无差异区域或有限的人类感知阈值（作用点），以及外部加速度噪声。然而，在特定情境下这些因素的相对重要性仍不明确。我们通过向智能驾驶员模型及其他车辆跟驰模型中添加外部噪声和作用点，从而得到一个包含所有三种振荡机制的最小模型，以此阐明这一问题。我们解析地表明，即使在线性稳定流的亚临界区域（序参量 $\epsilon<0$），外部白噪声也会导致“预示”线性不稳定区域交通波的时空速度相关性。在距离阈值足够远处，振幅与 $(-\epsilon)^{-0.5}$ 成比例。通过模拟以及与实验车辆队列和自行车交通的比较，我们表明外部噪声与带作用点的无差异区域具有本质上等效的效应。此外，高速公路上的流不稳定性主导了振荡，而在较低期望速度下（如城市车辆或自行车交通），外部噪声或作用点则占主导地位。对于自行车交通，即使在亚临界区域中的单列交通，噪声也能导致完全发展的交通波。