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    無人車對交通流的影響分析

    2017-06-10 12:05:40蔣婷李志晗
    科技創(chuàng)新與應用 2017年16期
    關鍵詞:交通擁堵交通流量

    蔣婷+李志晗

    摘 要:交通擁堵問題日益嚴峻,無人駕駛汽車已經被提議作為一個解決方案來提高道路通行能力。文章對城市交通效率的影響因素進行分析,就無人駕駛汽車的特征優(yōu)勢來進行研究,探尋無人車對交通流的影響。

    關鍵詞:交通擁堵;無人駕駛汽車;道路通行能力;交通流量

    前言

    交通擁堵問題已愈發(fā)嚴峻。城市交通效率及其影響因素的分析,不僅是城市道路網絡規(guī)劃和設計的重要基礎,也決定了城市道路建設規(guī)模、形式以及公路建設。項目可行性研究是城市道路建設的一個重要前提,和其他方面的評價提供科學的理論。

    無人車中設置有車載傳感器,用于感知并采集無人車周圍的環(huán)境數據,車載傳感器可以包括攝像頭、激光雷達和全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)傳感器等。智能處理模塊用于確定并控制無人車的運行參數如轉向參數和/或速度參數等,以使無人車能夠安全且可靠地在道路上行駛,智能處理模塊可以包括決策模塊和控制模塊等。

    具體的,可以獲取無人車中攝像頭采集的視頻圖像數據,激光雷達采集的點云數據,GPS傳感器采集的位置數據等,并且可以獲取無人車中決策模塊輸出的轉向數據和/或速度數據以及控制模塊輸出的執(zhí)行結果數據等。

    在許多地區(qū),交通容量受到道路條數和許多其他原因的限制,是十分有限的。無人駕駛汽車可以自動駕駛,不需要人工控制。這種車已經被提議作為一個解決方案來提高道路通行能力。無人駕駛汽車可以減小車輛間距,同時十分安全,減少交通事故的發(fā)生,從而增加道路容量。

    1 影響因素分析

    為了得到線路數量,峰值容量和無人駕駛車輛所占的百分比對機動車道設計通行能力的影響,我們分別對這三個因素進行分析,以得到其對應關系。由于無人駕駛汽車沒有駕駛員,因此在遇到緊急情況時,駕駛員的反應時間則近似等于零;同時查閱大量資料得到無人駕駛汽車在道路上行駛時,它的平均車速比一般有人駕駛汽車快。因此,當無人駕駛車輛所占百分比提高時,道路可通行能力就會增大。與此同時,顯而易見的是當道路線路數量增加時,道路可通行能力同樣會增加。除這兩個因素以外,我們還將該條道路是否有交叉口作為一個影響因素,當有交叉口時,道路通行能力就會降低。

    車流量不僅僅取決于道路通行能力,還與其他因素有關,因此我們選取了道路所處的地理位置、路網密度、地區(qū)車輛擁有量、道路服務等級和通行時段這五個因素進行進一步分析。處于城鎮(zhèn)的道路車流量相對會大一些,如果該道路所在位置的路網密度較大,那么它的車流量也會更大。一個地區(qū)車輛擁有量較高,道路的車流量也會相對提高。服務水平比較高以及出行高峰時段,該路段的車流量也會較大。

    3 對不同路段引入無人車的分析

    進行研究后得出對于不同的區(qū)域,特別是道路路網密度不同的區(qū)域,有不同的解決方案。首先,影響道路通行能力有幾大因素,但是考慮到在現有道路情況下,不對道路做根本性改變的情況下,無人車的加入及占比會對道路的通行能力有著顯著的影響作用。

    在研究中,首先,在非常暢通的路段,當無人車的百分比小于54%時,隨著無人車百分比的增加,道路的通行能力的增大速率減緩,但當無人車占比超過該點時,道路的通行能力增大速度變快,同時考慮到無人車的造價問題,說明該類型道路不適用于投入無人車。其次,在一般暢通路段,當無人車百分比在40%時,無人車對道路的通行能力影響最大,并在以后趨于平緩,對于類似路段,建議引入無人車緩解交通壓力。最后一種情況則是在最易發(fā)生擁堵的路段,當無人車百分比為45%時,路段通行能力達到最大,但在之后路段通行能力略有下降,我們認為這是由于道路最大通行量限制了車流量的增大,針對該類路段,建議開設無人車道倆減緩交通壓力。

    通過將擁堵路段與實際地圖作對照,發(fā)現車流量最大的路段普遍集中于城鎮(zhèn)中心,特別是周邊道路密度大且主干道的交叉路口處。在這些地方對無人車開設道路能夠顯著疏緩交通壓力。

    參考文獻

    [1]孫逢春,王震坡,王軍.北京市公共汽車平均車速統(tǒng)計分析[J].汽車工程,2003(03).

    [2]栗雪娟.路網容量與交通流量預測算法研究[D].長安大學,2007.

    [3]李家杰,鄭義.影響城市道路通行能力因素分析[J].城市道橋與防洪,2006(03):19-21+132.

    作者簡介:蔣婷(1995,09-),女,漢族,浙江紹興,本科,學生,重慶郵電大學,研究方向:自動化。

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