考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型(物理学报).pdf

考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型* 1)† 1) 何兆成 孙文博 1) （中山大学工学院，广东省智能交通系统重点实验室，广州510006） 为了更加客观地描述实际的车辆跟驰行为,在优化速度(Optimal Velocity, OV)模型的基础上,通过引入横向分离参数并提出超车期望和虚拟前车的概念,建 立了考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型.对模型进行线性稳定性分析,得 到了模型稳定性条件,发现车辆横向分离、超车期望和虚拟前车的位置的增加, 在车流密度较小、车速较快的情况下,使得交通流稳定区域增大,但在车流密度较 大、车速较慢的情况下,反而使得交通流稳定区域减小.数值模拟的结果验证了模 型稳定性分析的结果,表明在交通瓶颈处等交通流密度较大、运行缓慢的区域, 为抑制交通拥堵,应该限制车辆的横向偏移和超车行为的发生. 关键词: 交通流，车辆跟驰模型，横向分离，超车期望 PACS :45.70.Vn, 05.45.-a, 02.60.Cb 1 引言 随着我国社会经济的快速发展, 以及城市化进程的推进,城市的汽车保有量越 来越多, 交通问题也越来越突出.微观车辆跟驰模型研究单个车辆在其他车辆干 扰下的行为规律,在分析与研究交通流特性,剖析交通拥堵形成原因等方面起着重 要的作用,同时也广泛地应用在交通仿真,交通安全等诸多领域. 最早的刺激-反应车辆跟驰模型是由 Reuschel[1]和 Pipes[2]分别独立提出的,他 们认为车辆对刺激的反应强度与速度差成正比.后来 Newell[3]提出了不同的车辆 跟驰模型,他假定车辆速度是依赖于车头距的优化速度.1995 年 Bando[4]等人在 Newell 模型的基础上提出了优化速度(Optimal Velocity,OV)模型,不仅解决了 Newell 模型存在的不能描述静止车队中头车起动过程的问题,而且大量数值模拟 分析的结果表明应用该模型可以模拟实际交通流的许多非线性特征,如交通失稳, [5-8] 阻塞演化,走走停停等 ,因而该模型被迅速广泛应用开来.此后,在 OV 模型的基 础上,国内外学者又做了大量的研究,提出了一系列新模型.Helbing 和Tilch[9] 考虑 *国家高技术研究发展计划(863 计划)(批准号：2012AA112311 )资助的课题 †Email: hezhch@mail.sysu.edu.cn 速度差因素的影响,提出了广义力(Generalized Force,GF)模型.GF 模型解决了OV 模型加速度过大的问题,然而,进一步地研究表明该模型存在着运动延迟时间过长 [10] 和启动波速过小的问题.姜锐等人 认为,GF 模型的问题是由于没有考虑正的速 度差对车辆动力学的影响,因此他们提出了全速度差(Full Velocity Difference,FVD) 模型.与OV 模型和GF 模型相比,FVD 模型在模拟车辆运动延迟时间和车辆启动 [11,12] 波速时,与实际观测到的结果更为符合. 薛郁等人 则提出了考虑车辆相对运 动速度的OV 模型和随机计及相对速度的车辆跟驰模型, 利用线性稳定性理论和 数值模拟方法, 讨论了在交通流演化过程中相对运动速度的稳定作用.然而, 以上 以 OV 模型为代表的传统跟驰模型都是建立在车辆行驶在道路中心线的基本假 设上的,但是实际的车辆运行情况却并不是如此. 由于实际交通环境以及驾驶行为 的复杂性,车辆的行驶总是存在着一定程度的横向偏移,形成车辆之间交错行驶的 [13] 状况,这种状况会对实际驾驶员的跟驰行为产生较大的影响 .为了考虑车辆横 [14] 向偏移带来的影响,金盛、王殿海等人 考虑车辆在做跟驰运动时,当前车辆与前 车的横向偏移情况导致当前车辆的跟驰不仅受到前车的影响