中国公路学报

作者：崔少华, 于滨

单位：智能交通技术与系统教育部重点实验室，北京 100191 Key Laboratory of Intelligent Transportation Technology and System, Ministry of Education, Beijing 100191, China","北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京 100191 School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China

关键词：交通工程,混行流,弦稳定性,基本图,网联自动驾驶车

<title>摘要：</title> <p>随着车联网（V2V）和车路协同（V2I）技术的快速发展，网联自动驾驶车辆（CAV）逐渐成为研究的焦点。然而，在可预见的未来，CAV的全面普及仍然需要时间，因此CAV与人工驾驶车辆（HDV）共存的混行流将是一种长期的过渡状态。当CAV跟随HDV时，由于缺乏车间通信和协同控制，其性能可能会有所下降。为缓解性能下降对混行流的不利影响，CAV可通过鸣笛、光信号、抬头显示（H UD）等协作提示方式，增强HDV驾驶人对其加减速行为的感知，从而提升协作效率。为研究CAV性能衰退及协作提示行为对混行交通流稳定性和道路通行能力的影响，通过修正不同的跟驰模型，量化了考虑协作提示作用的HDV、性能良好的CAV以及性能衰退的CAV的微观跟驰行为。随后，建立混行交通流的稳定性分析方法并得出CAV渗透率相关的混行交通流稳定性条件。此外，推导与CAV渗透率相关的混行交通流基本图模型，并分析影响基本图的关键因素。通过数值仿真验证稳定性分析和基本图构建的合理性。研究结果表明：当CAV渗透率低于40%时，其性能优势难以显现；当渗透率达到60%以上时，CAV的协作优势才显著增强。此外，CAV的协作提示行为有效改善了其与HDV的协作能力，缓解了因缺乏车间通信导致的性能大幅下降问题，显著提升了混行交通流的稳定性和道路通行能力。因此，在推动CAV技术发展的同时，还应注重设计有效的提示信息，促进其与HDV的协作，从而提升CAV在低渗透率下的表现。</p>

来源：2025年第8期

《中国公路学报》期刊编辑部

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