基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则
基于元胞自动机双车道混合车辆r变道规则的交通流模型研究
基于元胞自动机双车道混合车辆r变道规则的交通流模型研究王婷;周石鹏【摘要】针对车辆行驶的交通流问题,兼顾现实中的多车道及车辆性能差异两个问题,在开放性边界的条件下,将基础的STCA模型进行改进,建立对称双车道大小车变道元胞自动机模型.文章核心在于变道规则的演化设计,根据逐步改进的变道规则,模型分为三种:模型一,大、小车都不允许变道;模型二,小车允许变道但同时不允许超车,大车不允许变道;模型三,小车既可以变道又可以超车,大车允许变道不允许超车.利用Matlab软件进行计算机仿真模拟,得到三种模型的时空斑图,图形结果显示:在保证安全性的前提下,车辆的变道、超车行为在改善交通状况的方面确实起到了很大的作用,堵塞相变少,同步流得到提升,道路利用率得到了提高,较STCA模型模拟的交通流更接近现实,也更具有指导意义.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2017(040)010【总页数】5页(P90-93,110)【关键词】交通流;元胞自动机;双车道;混合车辆;变道规则;仿真模拟【作者】王婷;周石鹏【作者单位】上海理工大学, 上海 200093;上海理工大学, 上海 200093【正文语种】中文【中图分类】F570Key words:traffic flow;cellular automation;two-lane;hybrid vehicle;lane changing rule;simulation hybrid vehicle in symmetrical two-lane.The careof this paper is the evolutionary design of lane changing rules.Accordingto the improved lane changing rules,the model is divided into three types.ModelⅠ：lager and small vehicle are not allowed to changelanes.ModelⅡ：the small cars are allowed to change lanes but not allowed to overtake;the large cars not allowed to change lanes.Model Ⅲ：the small cars are allowed to change lanes and to overtake;the large cars are allowed to change lanes but not allowed to overtake.Taking advantage of Matlab software to simulate,models obtain three types of space-time figure.Onthe premise of safety,the result display the behavior of changing-lane and overtaking in improving the traffic situation has indeed played a big role.It is shown that the congestion is less,the synchronous flow is improved,and the road utilization rate is promoted.This model is closer to reality and more instructive than STCA model.Abstract:In the open boundary condition,by improving the basic SCTA model,paper established a cellular automaton of汽车代步确实给我们的生活带来了诸多的方便，但随着其数量井喷式的增长，给我们的交通状况带来了前所未有的压力。
基于元胞自动机的电动自行车交通流仿真建模
基于元胞自动机的电动自行车交通流仿真建模【摘要】随着电动自行车保有量的急剧增加，其在城市非机动车道的主体地位越来越明显。
鉴于此，研究城市道路中电动自行车占主体地位的非机动车道的通行能力显得具有一定的意义。
提出了一种电动自行车元胞自动机模型。
该模型是机动车Nagle—schreckenberg（NS）模型基础上，考虑电动自行车的行驶特性及换道行为，从而建立符合电动自行车行驶行为的模型。
根据模型的规则，在不同随机慢化概率条件下进行了仿真，其通行能力及速度—密度仿真曲线均符合理论值。
【关键词】元胞自动机；电动自行车交通流；电动自行车通行能力0 引言由于交通流的复杂性，需要建立精确的模型来认识、分析、规划交通问题。
其中元胞自动机越来越广泛的应用到交通领域，已成为国内外学者研究交通流理论的常用手段，模型分支很多[1-3]。
但现有成果中大都针对机动车流的模型的改进型模型[2，4]及自行车流的模型[5-7]为主，针对电动自行车流的研究并不多见。
目前随着我国电动自行车保有量的急剧增加，其在城市非机动车道的主体地位越来越明显。
鉴于此，研究城市道路中电动自行车占主体地位的非机动车道的通行能力显得具有一定的意义。
本文主要以机动车元胞自动机模型为基础，以电动自行车交通流理论为依据，建立了一种电动自行车元胞自动机模型，并进行了仿真研究。
1 电动自行车交通特性根据实测数据统计，总结电动自行车交通特性如下：（1）电动自行车的车身长 1.7m，宽0.8m。
每条电动自行车道的宽度定为1m，且每侧留有0.5m的安全间隙；（2）非机动车道中普通电动自行车在无干扰情况下的纵向最大理论速度为45km/h，即自由速度约为12.5m/s；（3）电动自行车的左右行驶摆动范围各为0.3m；（4）电动自行车最大密度常发生在交叉口停车线前，平均停车密度为0.56veh/m2；（5）电动自行车的平均反应时间在l秒钟左右。
2 电动自行车流元胞空间结构及状态值元胞自动机是由元胞、元胞空间、邻居及演化规则四部分构成。
基于元胞自动机的模拟城市交通流
基于元胞自动机的模拟城市交通流随着城市化进程的不断加速，城市交通也成为人们生活中不可避免的问题。
如何合理地规划城市交通，使其具有高效性和安全性，成为城市规划者和交通管理者共同关心的问题。
而基于元胞自动机的模拟城市交通流技术，成为了解决这一问题的重要手段。
1. 元胞自动机的介绍和应用领域元胞自动机是一种基于离散化的动态系统，由一些规则简单的微观的运动组成。
在元胞自动机中，每个格子可以存在多种状态，根据其中的规则实现状态的转变和演化。
元胞自动机的应用领域非常广泛，如人工神经网络、分形几何、城市模拟等。
2. 基于元胞自动机的交通流模拟基于元胞自动机的交通流模拟是一种通过建立规则体系对交通流进行建模和模拟的技术。
在该技术下，城市道路被看作是由相邻的元胞（交叉路口）组成的格子面板。
车辆在道路上行驶，具有速度和转向的自由。
这种模拟可以帮助人们更好地了解城市交通的运行规律，同时可以辅助城市规划师更好地规划路网，以使交通流更稳定、高效和安全。
3. 城市交通流模拟的实现方法（1）建立城市交通网络首先需要建立城市交通网络，该网络由交叉路口和道路组成。
为了使模拟更加真实，需要采用实际城市道路网络中的数据，并加入如红绿灯、车道、限速等规则。
（2）建立车辆模型在城市交通流模拟中，车辆模型是非常重要的一部分。
车辆模型需要考虑到车辆的大小、速度、转弯半径等各种因素，以便更真实地模拟车辆在道路上的行驶。
（3）建立交通流模型交通流模型是整个模拟的核心部分。
交通流模型需要考虑到交叉路口中车辆之间的互动以及车辆与路面环境之间的互动。
通过对模型中的各种因素进行权衡和计算，可以模拟出城市交通流的运行规律。
4. 基于元胞自动机的交通流模拟应用之举例在实际的应用中，基于元胞自动机的交通流模拟可以帮助城市规划师更加准确地规划路网和优化城市交通系统。
例如，在俄罗斯的某个城市中，采用元胞自动机的交通流模拟技术，成功地解决了该市区域交通拥堵的问题。
基于元胞自动机的交通仿真模型研究
基于元胞自动机的交通仿真模型研究随着城市化和汽车使用量的增加，交通对城市生活和经济发展的影响越来越大。
因此，研究交通流量和交通事故等问题成为了一个重要的话题。
交通仿真模型是研究车流量和交通流动的一种方法。
同时，基于元胞自动机的交通仿真模型成为了一种有效的研究方法。
元胞自动机是一种离散化的动态系统，其由格子或单元（具有一定的状态和接收特定形式的输入）以及它们周围邻居组成。
在这个系统中，每个单元都可以根据其周围的环境和一些规则，自动更新其状态。
基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路和车辆被建模成元胞，交通规则被翻译成元胞自动机的规则。
在基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路被建模为网格，每个单元格代表着一段特定长度的道路段，而车辆代表一些元胞自动机中的粒子。
车辆会尝试从道路上通过它们的方向和速度，他们可以在其前面的单元格上进行移动。
仿真将会在地图上每秒进行一次更新，根据设定的规则来计算车辆的移动。
现在的交通仿真模型往往是基于离散时间 - 离散事件（DE）方程的构造。
通常，道路上的车辆并非均匀分布。
我们可以通过在交通仿真模型中构建正确的模拟方法来模拟不同的情况，例如，微观交通模型和宏观交通模型。
在微观交通模型中，我们可以通过模拟每个车辆的行为，满足全局交通流动的条件。
例如，模拟车辆的驾驶决策，以及车辆的速度和方向等变量，都可以有效的刻画道路流量和交通状态。
在宏观交通模型中，将道路看做是密度流的场，因此速度是道路密度和平均车速的函数。
通常情况下，这种模型侧重于给出车流量和道路容量的关系，可以用来评估部分路段的通行能力。
然而，在实际应用中，交通仿真模型的鲁棒性和准确性是关键因素。
目前，仿真模型常常存在一些性能问题和精度问题，尤其是对于高密度交通环境，模型的表现往往是不稳定和低效的。
这时候，我们可以使用一些高级的模拟技术，例如将元胞自动机与其他方法相结合，来提高仿真效果和准确性。
在实践中，基于元胞自动机的交通仿真模型已被广泛应用于交通监管、交通流量管理和交通规划等应用场景。
元胞自动机的交通流模拟算法
元胞自动机的交通流模拟算法元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种离散的空间模型，由许多相同形态和行为的元胞组成，每个元胞根据一定的规则与周围的元胞进行交互作用。
其中，交通流模拟算法是元胞自动机在交通领域的应用之一。
本文将介绍交通流模拟算法的基本原理、应用场景和发展趋势。
一、交通流模拟算法的基本原理交通流模拟算法基于元胞自动机的思想，将道路划分为一系列的元胞，并对每个元胞进行状态的定义和更新。
在交通流模拟中，每个元胞可以表示一个车辆，其状态包括位置、速度、加速度等。
通过定义元胞之间的交互规则，模拟车辆在道路上的运动和交通流的演化。
交通流模拟算法的核心是规则的制定和更新。
常用的规则包括加速规则、减速规则、保持规则等。
加速规则可以使车辆在没有障碍物的情况下提高速度；减速规则可以使车辆在遇到障碍物或交通拥堵时减速；保持规则可以使车辆保持一定的距离和速度，以保证交通流的稳定性。
二、交通流模拟算法的应用场景交通流模拟算法广泛应用于城市交通规划、交通信号优化、交通拥堵预测等领域。
通过模拟交通流的运动和演化，可以评估不同交通策略对交通流的影响，优化交通信号控制，预测交通拥堵情况，提供科学依据和决策支持。
在城市交通规划中，交通流模拟算法可以模拟城市道路网络的运行情况，评估不同道路规划方案对交通流的影响。
通过模拟交通流的运动和演化，可以评估道路的通行能力、交通拥堵程度和交通状况的稳定性，为城市交通规划提供科学依据。
在交通信号优化中，交通流模拟算法可以模拟交通信号的控制策略，评估不同信号控制方案对交通流的影响。
通过模拟交通流的运动和演化，可以评估信号配时的合理性、交通信号的协调性和交通状况的改善程度，为交通信号优化提供科学依据。
在交通拥堵预测中，交通流模拟算法可以模拟交通拥堵的演化过程，预测交通拥堵的发生时间和地点。
通过模拟交通流的运动和演化，可以评估不同交通拥堵预测模型的准确性和可靠性，为交通拥堵预测提供科学依据。
元胞自动机车辆行驶规则模型确定探究
元胞自动机车辆行驶规则模型确定探究1. 前言由于城市空间的局限性和机动车增长的快速性，以加强交通流组织和管理取代道路扩建已经成为缓解道路交通问题的主要手段。
在对交叉口车流的研究中，学者们普遍认为左转车流是产生冲突延误和交通事故的重要来源，而调头车流与多个方向车流存在冲突。
因此，通过合理确定调头位置，对提高左转车道通行能力，甚至是整个路口的通行能力，具有重要的实际应用意义。
2. 基于元胞自动机的车辆行驶规则模型的确定元胞自动机实质上是定义在一个由具有离散、有限状态的元胞组成的元胞空间上，并按照一定的局部规则，在离散的时间维度上演化的动力学系统。
本文通过引入Rickert等人提出的对称换道规则，将单车道的NaSch模型扩展到双车道系统中，验证调头车流对左转车流的影响，并以车辆平均排队长度和单位时间车流量为指标评估不同调头位置的优劣，进而确定最佳的调头位置。
2.1 加减速规则道路被划分为离散的格子（即元胞），每个元胞或者是空的，或者被一辆车占据，每辆车的速度可以取0，1，2···，，为最大速度。
在的过程中，模型按如下规则并进行演化。
Step1：加速，；对应于现实中司机期望以最大速度行驶的特性。
Step2：减速，；驾驶员为了避免和前车发生碰撞而采取减速的措施。
Step3：随机慢化，以概率，；由各种不确定因素（如路面状况不好，驾驶员的不同心态等）造成的车辆减速。
Step4：运动，；车辆按照调整后的速度向前行驶。
式中，分别表示车的位置和速度，表示车辆长度，表示车和前车之间空的元胞数。
2.2 进入冲突区域后的行驶规则为了合理仿真车辆在交叉口调头的情况，本文对车辆进入冲突区域的行驶情况作出以下规定和假设。
在道路末尾的位置依次设三个点：start_turn_self（A）、end_turn_self（B）、point_turn_back（C）。
在A点之前，道路上的车自由换道；过A点后，左转车和调头车尽量往左侧车道上并线，直行车尽量往右道上并线。
基于元胞自动机的自动-手动驾驶混行交通流特性研究
基于元胞自动机的自动-手动驾驶混行交通流特性研究基于元胞自动机的自动-手动驾驶混行交通流特性研究近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，汽车行业正逐渐迈向自动化时代。
然而，由于手动驾驶车辆仍然存在较长的使用寿命，以及自动驾驶技术在应用中仍存在一些问题，自动驾驶和手动驾驶车辆混行的交通流成为了当前的现实问题。
为了更好地研究和理解自动-手动驾驶混行交通流的特性，科学家和工程师们开始借鉴元胞自动机的理论和方法，进行相关研究。
元胞自动机是由一系列规则控制的相互作用的细胞单元组成的计算模型。
每个细胞单元可以有多种状态，通过局部规则和细胞之间的相互作用进行更新。
这种模型可以描述复杂系统的动态演变，适用于模拟和研究自动-手动驾驶交通流的行为。
首先，研究人员根据实际道路的特征，建立了一个元胞自动机模型来模拟自动-手动驾驶车辆的混行交通流。
模型中包括自动驾驶车辆和手动驾驶车辆两类，每个车辆都被分配一个唯一的细胞单元。
根据车辆之间的距离和速度差异，以及车辆的速度和加速度限制，研究人员定义了单元之间的局部规则和相互作用规则。
然后，研究人员通过模拟不同交通流密度和比例的自动-手动驾驶车辆混行情况，分析了交通流的稳定性和流量容量。
研究结果表明，自动-手动驾驶交通流的稳定性受到混合比例的影响。
当自动驾驶车辆比例较高时，交通流整体稳定性更好；当自动驾驶车辆的密度较大时，交通流容量也更大。
此外，交通流的稳定性还受到手动驾驶车辆的影响，由于手动驾驶车辆的驾驶行为较为复杂和不规范，容易引起交通流的堵塞和波动。
因此，在自动-手动驾驶混行交通流中，提高自动驾驶车辆的比例和密度，有助于提高交通流稳定性和流量容量。
此外，研究人员还对自动-手动驾驶交通流的效率和安全性进行了分析。
在高比例和高密度的自动驾驶车辆交通流中，由于自动驾驶车辆之间的通信和协调，交通流的平均速度大幅度提高，车辆的行驶时间减少，从而提高了交通流的效率。
而当手动驾驶车辆比例较高时，由于交通流容易发生拥堵和急刹车等情况，交通流的安全性下降，易引发事故。
基于元胞自动机的城市交通流模拟
基于元胞自动机的城市交通流模拟近年来，随着城市化的不断加速，城市交通问题也越来越凸显。
如何有效地进行城市交通规划，优化城市交通流，已成为当今社会关注的焦点。
因此，城市交通流模拟技术也逐渐成为城市交通规划的重要工具之一。
其中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术因其简单易懂、高效精确而备受关注。
元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种用于模拟分布式系统的数学工具，通过确定一些简单的规则，模拟出复杂的系统行为。
在城市交通领域，元胞自动机模拟技术将整个道路网络划分为若干个元胞，每个元胞可以视为一个交叉口或者一段道路，同时每个元胞具有一定的交通流容量。
当车辆到达某个元胞时，将根据其判断是否通过该元胞并选择进入哪一个邻近元胞。
在每个时刻，都会根据预定的交通规则，更新每个元胞的状态，从而模拟整个道路网络的交通流动。
基于元胞自动机的城市交通流模拟技术的核心是交通流规则的制定。
一般来说，交通流规则考虑的因素包括交通工具的行驶速度、车辆之间的距离、道路容量等。
常用的交通流模型包括《随机速度模型》、《宏观流模型》、《传统元胞模型》等等。
这些模型对于不同类型的城市交通问题具有不同的适用性。
在实际应用中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术可以发挥出其大量的优势。
首先，该模拟技术可以在较短时间内模拟出大规模的交通网络，并预测出某个时间段内的交通流量和通行速度等数据。
其次，该技术能够模拟出不同时间段下的交通拥堵情况，以此来指导交通管理人员采取相应的措施，保证道路畅通。
最后，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术具有较好的可视化效果，可以直观地展示出城市道路网络的交通状况，为决策者做出更准确的决策提供帮助。
尽管基于元胞自动机的城市交通流模拟技术在理论和应用方面都取得了很大的进展和成果，但该技术也存在一些问题和挑战。
首先，该技术对于交通流量、速度等参数的精确测量和调节要求较高，相应的数据收集也需要花费较高的成本和时间。
基于元胞自动机的交通流研究
基于元胞自动机的交通流研究一、本文概述随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的重要因素。
因此，对交通流特性的深入研究和有效管理成为交通工程领域的热点问题。
元胞自动机作为一种离散化的时空动态模型，具有简单、直观、易于编程实现等优点，在交通流模拟和研究中得到了广泛应用。
本文旨在通过基于元胞自动机的交通流研究，深入探索交通流的动态演化规律，为城市交通规划和管理提供理论支持和决策依据。
本文首先介绍了元胞自动机的基本原理及其在交通流模拟中的应用背景，为后续研究奠定理论基础。
然后，通过构建元胞自动机交通流模型，模拟不同交通场景下的车辆运行过程，分析交通流的基本特性，如流量、密度、速度等。
接着，本文重点研究了元胞自动机交通流模型的动态演化规律，包括交通拥堵的形成和消散过程、车辆间的相互作用机制等。
在此基础上，探讨了如何通过调整交通信号灯控制策略、优化道路布局等手段来改善交通流状况，提高城市交通系统的运行效率。
本文的研究成果不仅有助于深化对交通流动态演化规律的认识，还可为城市交通规划和管理提供有益的参考和借鉴。
未来，我们将继续完善元胞自动机交通流模型，探索更加复杂和真实的交通场景，为城市交通可持续发展贡献力量。
二、元胞自动机理论基础元胞自动机（Cellular Automaton, CA）是一种离散模型，由一组按照某种规则在离散空间和时间上演化的元胞构成。
其理论基础涵盖了离散数学、统计物理、计算机科学等多个学科。
元胞自动机模型具有高度的抽象性和普适性，因此在模拟复杂系统动态行为方面得到了广泛应用，其中包括交通流研究。
在元胞自动机模型中，空间被划分为一系列离散的网格，每个网格对应一个元胞。
每个元胞都具有一定的状态，状态的数量通常是有限的。
在交通流研究中，元胞的状态通常表示道路上车辆的存在与否或者车辆的密度。
时间也被离散化，每个时间步，元胞的状态根据一个预定义的规则进行更新。
基于元胞自动机的交通流计算机模拟
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文章编号 ：０ ６—９ ４ （０ ８ ０ １０ ３ ８ ２０ ） ８—０ ７ 一 ４ ２ １ ｏ
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基 于元 胞 自动 机 的交 通 流 计 算 机 模 拟
宇仁德 ， 大龙 李
（ 山东理工大学 ， 山Βιβλιοθήκη 淄博 ２ ５ ４ ） ５ ０ ９
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动机在道路交通模拟 中的应用 ， 设计 出了交通元胞 自动机 的结构 ， 分析 了交通 胞 自动机所采取 的状态变换原则 ， 立了一 建
维（ 单车道） 交通 流模拟模 型 ； 并利用 ｃ 言编程实现模 拟。模 拟结果符合实际交通流的特点。 语
关键词 ： 交通元胞 自动机 ； 交通流 ； 元胞 自动机模型 ； 模拟 ； 变换原则
ｌ ｔ ｎ ｍｏ ｅｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｌｌ ｒ ａ ｔ ｍａｉ ｎ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ａｆ ｒ ｃ ｌ ｒ ｔ ｇ ｔ ｅ ｂ ｓ ａ ａ ｔｒ ｕ ｈ ａ ｅｌ ｌｒ ａｉ ｄ ｌ ａ ｅ ｎ ｃ ｌ ａ ｕ ｏ ｔ ｒ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｔ ａｉ ａｉ ｈ ａ ｉ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓ ｓ ｃ ｓ ｃ ｌ ａ ｏ ｕ ｏ ｅ ｂ ｎ ｃ ｕ ｌｎｔ ｅ ｇｈ，ｍａ ｉ ｍ ｐ ｅ ｎ Ｏ ｏ ｘ ｍｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ Ｓ ｎ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒｔｄ ｓ ｕ ｓ ｓａ ｄ ｅ ｔｂ ｉｈ ｓｔ ｅ ｔａｆ ｅｌ ｌｒａ ｔ ｍａ ｉｎ ｏ ｒ ｆ ｃ ｈ ｓｐ ｐ ｒｆ ｓ ｉｃ ｓ ｅ ｎ ｓａ ｌ ｅ ｈ ｒ ｉ ｃ ｌ ａ ｕ ｏ ｔ ｎ ｔ ｆ ｉ ｓ ｆ ｃ ｕ ｏ ａｉ
基于元胞自动机的激进型驾驶行为换道模型
文献标识码Ａ Fra bibliotek文章编号１ ０ ０ ７— ７ ８ ２ ０ （ ２ ０ １ ７ ） ４— ０ ４ ８— ０ ０ ４
Ａｇ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ Ｄｒ ｉ ｖ ｉ ｎ ｇ Ｂｅ ｈａ ｖ ｉ ｏ ｒ Ｌａ ｎ ｅ－ － ｃ ｈ ａ ｎｇ ｉ ｎｇ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｅ ｌ ｌ ｕ ｌ ａ ｒ Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ａ
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过 对数据 中车头间距、 车辆换 道等 参数 的分析 ， 提 出 了针 对激 进型 驾驶 行 为的换 道模 型。运 用元 胞 自动机 ， 在 单 车道
Ｖ Ｄ Ｒ模 型和双车道 Ｓ Ｔ Ｃ Ａ模型基础之上采 用动 态换道概 率并建立 了 Ｉ Ｓ Ｔ Ｃ Ａ模型。通过对不 同道路 密度 条件下换道行 为
进行模 拟仿 真 ， 并与Ｓ Ｔ Ｃ Ａ模 型进 行对比分析 。仿 真分析 表 明， 在 一定 密度 范 围内， Ｉ Ｓ Ｔ Ｃ Ａ模 型能 有效提 高道路 的通 行
能力。
关键 词 交通工程 ； 激进 型驾驶行为 ； 元胞 自动机 ； 换道模 型； 双车道
基于元胞自动机的改进交通流模型分析
GLOBAL CITY GEOGＲAPHY265基于元胞自动机的改进交通流模型分析贾杰吴凯凯（长安大学电控学院，陕西西安710000）摘要：本文提出了一种基于元胞自动机的改进交通流模型。
首先介绍了几种元胞自动机模型，然后针对高速公路车流运行情况，在“184号规则”和NaSch 模型的基础上设计一种改进的元胞自动机模型，对该模型进行理论分析，并结合实际交通状况，引入不同换道规则。
应用Matlab 软件对该模型进行模拟，通过对仿真结果分析，验证换道规则对车流产生的影响，同时能较为有效的反映实际高速公路车流的变化规律。
关键词：交通流模型；元胞自动机；交通仿真；换道1、基于元胞自动机的改进交通流模型设计1．1设计原理（1）现代交通流理论中速度、密度的含义及计算方法，驾驶人行为特性和微观交通流模拟等相关知识［3］。
（2）184号规则：某一元胞在下一时刻（t +1）的状态（是否被车辆所占据），是由它本身加上其前后两个元胞n +1和n －1共三个元胞在t 时刻的状态所确定的［4］。
（3）把车辆的最大速度扩展到大于1的情况，并且引入了随机慢化的NS 模型。
本文所提出的交通流模型基于以上理论分析并加入了新的车辆定义和换道规则，将运动过程加以分析，可以分别对单车道和单向双车道进行模拟，引入换道是对元胞自动机基本模型的进一步扩充和展开。
1．2单车道建模。
单车道模型是一种最基础的交通流模型，可以模拟最基本的交通流运行情况和变化规律，具有结构简易、考虑因素少、容易仿真等优点。
同时存在较大的局限性，与实际交通状况往往有比较大的差别。
常用于模拟周围环境相对简单的高速公路和普通城市单车道情况。
1．3双车道建模。
双车道模型是在单车道模型基础上建立的交通流模型，可以模拟基本的多车道交通流运行情况和变化规律，具有结构合理、扩展性好、变化复杂等优点。
同时存在较大的随机性，如果初始参数不合理或变化规则不科学，则模拟结果与实际交通状况往往也有比较大的出入。
基于元胞自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究
事故. 交替通行控制的具体实施示意图如图 1 所示. 在上匝道与主车道两车道的合流处, 引导和指示车 辆按 左侧车道 # 右侧车道 # 左侧车道 的顺序逐辆 依次通行, 达到按 1∃1 的比例交替通行的目的. 交替 通行时, 驾驶员需遵守如下原则: 先到达交替通行起 始线的车辆有先行权; 当两条车道的车辆同时到达 交替通行起始线时, 左侧车道车辆优先通过, 右侧车 道车辆随后通过. 图 2 示出了实施交替通行控制的 实际路况, 地面的齿轮状引导标线清晰可见.
图 6 实施交替通行控制时的高架路段简化图
图 7 实施交替通行控制后, 出 流流量 qout 和入流 流量 qin 随时 间 t 的变 化 ( a) 上 匝道入 流流 量 qin1 , ( b ) 主干 道入 流流 量 qin2 , ( c) 出流流量 qout
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物理
相邻的主干道上前车与后车的具体位置, 然后根据 间距大小而选择是否合流. 考察的高架路段主干道 的长度为 500 m, 将其等分为 100 个格子( 即元胞) , 每个格子的长度为 5 m. 上匝道长度为 50 个格子, 加速车道占据 10 个格子, 与考察路段的第 51 # 60 个格子相平行. 假设主干道和上匝道的车辆具有相 同的最大速度 v max .
图 3 上匝道与主干道合流处示意图
由于上匝道合流处的加速车道长度有限, 同时 考虑到实际的交通运行情况, 对于主干道上的来流, 我们不允许其换道至加速车道, 车辆只能沿着主干 道行驶, 位置按照单车道确定性 FI 模型的规则进行 更新. 对于上匝道的车辆, 在匝道上按照确定性 FI 规则更新位置, 当行驶到加速车道后必须在有限的 长度内换道至主干道, 因此需要确定合理的换车道
基于STCA模型的智能网联车辆换道规则研究
TECHNOLOGY AND INFORMATION交通与信息化138 科学与信息化2021年2月下基于STCA模型的智能网联车辆换道规则研究吴登辉浙江师范大学 浙江 金华 321004摘 要 随着经济和互联网的发展，在未来的城市道路上会出现智能网联汽车，由于智能网联车辆有自动车的特点，其电子传感装置能感知附近的车辆并且计算安全距离。
本文基于这样的背景，对元胞自动机中经典的STCA换道模型改进，并通过python程序进行仿真，研究智能网联车辆换道规则对道路通行能力的影响。
关键词 智能网联车辆；元胞自动机；换道规则1 研究方法1.1 人工驾驶车辆换道模型车辆有换道动机才能换道，实现车辆的换道需要两个前提条件：安全条件：若车辆进行换道，首先要保证不能与其他车辆发生冲突，要保证车辆的安全。
换道动机：车辆的驾驶员是否想进行换道。
为此，Chowdhury 等人提出了对称换道规则的双车道元胞自动机模型(STCA 模型) [1]。
这个模型是以单车道元胞自动机模型为基础，引入了换道规则。
其换道规则如下：换道动机： 和。
安全条件：。
其中，表示第 n 辆车和它的前车之间的空元胞数。
表示车辆的长度。
表示第n 辆车的速度。
表示车辆可以达到的最大速度。
表示换道时不会发生碰撞的安全距离。
表示第n 辆车与它的相邻车道的前车之间的空元胞数。
表示第n 辆车与它的相邻车道的后车之间的空元胞数。
1.2 智能网联车辆换道模型由于智能网联车辆有自动车的特点， STCA 换道规则过于苛刻，尤其是换道安全间距设置为是不合理的，无法满足智能网联车辆的换道需求，造成道路资源的浪费。
首先，分析换道风险度的概念，车辆在换道时具有一定的风险，风险主要来自于换道车辆与相邻车道后方车辆的冲突风险，其大小主要取决于换道并行驶1个单位时间后，该车辆与后方车辆的间距。
为保证安全，令≥ 1作为两车之间的缓冲距离，并以此推导出适用于智能网联车辆换道的STCA-Ⅰ模型。
基于元胞自动机的交通模型综述
_JH ‘ . ^" . c [\ ] ^" ] ] J5 b L a \ \ de _e ^\ ] ^" ] ] 时刻车辆的位 置 和 速 度 .a 两车之间 . ] ]表示 ] ]是 空 当 ( e \ 空 格数 * 3[ 是速度更新规则 . d 是位置更新规则 3该系统 能再现自由流模式和拥挤模式 . 但动态过程过于刚性 3 ( ) *45 6 7 8模型
现 代 社 会 普 遍 面 临 严 重 的 交 通 问 题 .对 交 通 流 特 性 的理解是解决交通问题的前提和基础 3 传统的交通流模型 如流体力学模型 2气体动力学模型 2跟驰模型等在理论研 究 和实际应用中发挥了重要作用3然 而 由 于 交 通 流 在 时 间 2空间上具有高度的随机性 2动态性和 复 杂 性 .交 通 系
p q q 反应的 阈 值 .k是 前 车 影 响 的 时 距 范 围 # 有 效 空 当 o , ; 是前车 1 <o . 2 8 . ; 6D 1 . 8 ,9 6% t , j u l p v w x u j y t , j u , 93 , 93 7 / t L / E / o o
下一时刻的预期速度 # 该模型能够再现三种交通相共存现 象. 特别是再现了大范围阻塞以相同的速度在 自 由 流 段 和 并且与实证单车数据高度一致 # 同步流段向上游传播 .
- 收稿日期 ! ) # # % $ " # $ " # 作者简介 ! 张发 ( 男. 空军工程大学工程学院讲师 . 西安交通大学管理学院博士研究生 . 研究方向 ! 交通仿真 . 组合优化 3 " & + # $ * .
万方数据
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基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则_王永明
1
换道模型
首先定义用 2 条分别由 1 000 个元胞组成的一
维离散元胞链来表示双车道 , 每个元胞表征实际长 度为 7 . 5 m , 则模拟的实际道路长度为 7 . 5 km , 车 辆分布在 1 000 个一维元胞上 , D 为道路上的车辆
第 1 期 王永明 , 等 : 基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则
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图2 Fig . 2
Lane Changing Rules Based on Cellular Automaton Traffic Flow Model
WANG Yo ng-ming , ZH OU L ei-shan , L U Yong-bo
( School of T raffic and T ranspo rtation , Beijing Jiaoto ng U niver sity , Beijing 100044 , China)
描绘车辆的 平均 ห้องสมุดไป่ตู้作 行为 。 L WR 模型 可以 描述
收稿日期 : 2007-06 -07 基金项目 : 国家自然科学基金项目( 60673056) ; 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目( 20010004004) 作者简介 : 王永明( 1982 -) , 男 , 河北临西人 , 工学博士研究生 , E - mai l : 04121015 @bjt u . edu . cn 。
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中 国 公 路 学 报 2008 年 密度( 车辆所占元胞数与元胞总数之比) , 参照《中华 人民共和国道路交通安全法》 的规定 , 定义慢车最大 速度为每秒可通过 3 个格子 , 快车最大速度为每秒 可通过 5 个格子 , R 表征慢车占车辆总数的比例 , P 表示随机慢化概率 , 边界条件采用周期性边界条件 。 1. 1 NS 模型与 STCA 模型 NS 模型中对空间和时间 均进行了离散 , 车辆 分布于一维离散的元胞链上 , 每个元胞具有 2 种状 态: ①空置 ; ②被 1 辆车 占据 。 以 v n ( t) 、x n ( t) 和 dn ( t) 分别表示第 n 辆车在 t 时刻的速度 、位置及车 头间距 , 其中速度 v i ∈[ 0 , v max ] , v m ax 为最大速度 , 同 时引入参数 p 来表示车辆的随机减速概率 。 NS 模 型采用以下规则对每辆车进行由 t ※t +1 时刻的状 态更新 : ① 加速 , v n = m in{ vn + 1 , v m ax } ; ②减速 , v n = min{ v n , d n} ; ③以概率 p 随机慢化 , v n =max { vn 1 , 0} ; ④位置更新 , x n =x n +v n 。 依据这 4 条规则进行的数值模拟反映了现实中 的一些交通现象( 如时走时停现象) , 但是 , NS 模型 也存在着局限性 , 如仅能模拟单车道交通流 、 不允许 存在超车行为 , 这限制了 NS 模型的进一 步发展 。 于是 , 很多学者在该模型的基础之上进行了扩展 , 使 其能够更好地符合现实交通流的特性 。 其中最为引 人注目的改进是 Chow dhury 提出的 ST CA 模型 , 该模型以引入了更加符合现实的交通流状态的双车 道换道规则而著名 , 即 1Cn d n < min{ vn + 1 , v max } , d n, other > dn , Cn = Cn d n , back >d safe 其他情况 ( 1)
基于元胞自动机的强制换道模型研究
基于元胞自动机的强制换道模型研究
刘有军
( 华中科技大学 摘 要
曹
珊
武汉 430074)
介绍了元胞自动机的原理及其在换道模型建立中的应用。用模糊控制原理模拟 车道变换 过
程中的判断过程 , 分析现有的模糊控 制强制换道模型的不 足之处 , 考虑 到实际 交通情 况的多样 性 , 提 出了更为细致的基于元胞自动机的强制换道模型 , 并验证了新模型更能符合现实情形。 关键词 元胞自动机 ; 模糊理论 ; 换道模型 文献标志码 : A DOI: 10. 3963/ j. cn. 42 1781. U . 2009. 03. 020 中图分类号 : U 491
图 2 换道成功率 与车辆密度的关系 图 1 3 车道换道情况
5 结束语
本文提出的换道模型考虑了换道压力对交通 0. 55 行为的影响。交通仿真的结果表明 , 在换道频率, 换道行为对交通流运行参数的影响等方面模型 II 比原模型 I 得到的数据更符合实际情况。 参考文献
[ 1] Chow dhur y D, W olf D E. P article hopping models for T wo lane t raffic w ith tw o kinds of v echicles: effects of lane chang ing rules[ J] . Phy sica A , 1997, 235( 3) : 417 439 [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] 周成虎 , 孙 战利 , 谢一春 . 地理元胞自动机研究 [ M ] . 北京 : 科学出版社 , 1999 贾 斌 , 高 自友 , 李 克平 , 等 . 基于 元胞 自动 机的 交 辉 . 交 通系统 仿真技术 [ M ] . 通系统建模与模拟 [ M ] . 北京 : 科学出版社 , 2007 刘运通 , 石建军 , 熊 北京 : 人民交通出版社 , 2002 王艳娜 , 周 子力 , 王新 伟 . 基于元胞 自动机 的模糊 控 制换道模型 [ J] . 计算 机应 用 , 2007, 27( 5) : 1 197 1 200 [ 6] 王彩霞 . 交通 仿真中 的换 道模型 研究 [ D ] . 长 春 : 吉 林大学 , 2007
基于弹性安全换道间距的元胞自动机交通流模型
基于弹性安全换道间距的元胞自动机交通流模型
王永明;周磊山;吕永波
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2008(20)5
【摘要】实际交通中,换道车辆的行驶速度不同,其所需要的安全换道间距也不尽相同。
具体表是,高速行驶的车辆换道迅速、敏捷,而低速行驶车辆换道踌躇、犹豫。
因而,对所有换道车均设定一个固定的安全换道间距是不恰当的,前人很少在这方面进行研究;结合现实提出的弹的安全换道间距规则,在改进前人模型仿真质量的同时,也提高了车辆的换道频率。
模拟结果显示较以前模型,提出的元胞自动机模型将可改善道路的通行能力、提高道路资源的利用效率。
【总页数】4页(P1159-1162)
【作者】王永明;周磊山;吕永波
【作者单位】北京交通大学交通运输学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于改进的弹性安全换道间距规则的元胞自动机模型
2.基于不同安全间距的元胞自动机交通流模型的研究
3.换道概率对二维元胞自动机交通流量的影响
4.考虑频繁换道倾向的交通流元胞自动机模型
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收稿日期 :2007206207 基金项目 :国家自然科学基金项目 (60673056) ;教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目 (20010004004) 作者简介 :王永明 (19822) ,男 ,河北临西人 ,工学博士研究生 , E2mail :04121015 @bjt u. edu. cn 。
1 换道模型
首先定义用 2 条分别由 1 000 个元胞组成的一 维离散元胞链来表示双车道 , 每个元胞表征实际长 度为 7. 5 m ,则模拟的实际道路长度为 7. 5 km , 车 辆分布在 1 000 个一维元胞上 , D 为道路上的车辆
密度 (车辆所占元胞数与元胞总数之比) ,参照《中华 人民共和国道路交通安全法》的规定 ,定义慢车最大 速度为每秒可通过 3 个格子 , 快车最大速度为每秒 可通过 5 个格子 , R 表征慢车占车辆总数的比例 , P 表示随机慢化概率 ,边界条件采用周期性边界条件 。 1. 1 NS 模型与 STCA 模型
依据这 4 条规则进行的数值模拟反映了现实中 的一些交通现象 (如时走时停现象) , 但是 , N S 模型 也存在着局限性 ,如仅能模拟单车道交通流 、不允许 存在超车行为 , 这限制了 NS 模型的进一步发展 。 于是 ,很多学者在该模型的基础之上进行了扩展 ,使 其能够更好地符合现实交通流的特性 。其中最为引
王永明 ,周磊山 ,吕永波
(北京交通大学 交通运输学院 ,北京 100044)
摘要 :将元胞自动机模型应用于周期性边界条件下的高速公路交通的换道规则模拟 ,并对不同条件 下交通流的平均速度和流量进行仿真 。基于驾驶员的性格差异 ,提出了更灵活的弹性换道规则 ,并 探讨了不同换道规则对交通流流量等参数的影响 。在计算机仿真过程中 ,通过变换交通流密度 ,得 出了与不同换道规则对应的交通流基本图 。结果表明 :相对于以前的模型 ,遵循 2 种新规则的模型 均可不同程度地改善道路的通行能力 ,提高道路资源的利用效能 ;从安全性角度进行对比分析 ,可 得出较优的换道规则 。 关键词 :交通工程 ;弹性换道规则 ;元胞自动机模型 ;交通流 ;通行能力 ;仿真 中图分类号 :U491. 112 文献标志码 :A
Fig. 1 Scenes of Lane Changing ( Unit :grid ·s - 1 )
的间距 、与相邻车道前方车辆的间距 、与相邻车道后
方车辆的间距 ; dsafe 为模型中限定的安全换道间距 , 在 S TCA 模型中 , dsafe = vmax ; Cn 为第 n 辆车所在车 道 ,且 Cn = 1 或 0 。dn < min{ vn + 1 , vmax } 表示第 n 辆车在原车道受到阻挡 ; dn,other > dn 表示该受阻车 辆可以在另一车道上达到更快的速度 ; dn,back > dsafe 表示如果换道 ,安全换道间距符合条件 ,即在另一条 车道上 ,后方的车辆与其有一定距离 。
在 S TCA 模型中 ,对车辆设置的换道规则是单 一不变的 ,其反映的是性格保守驾驶员的换道行为 。 这就无法再现实际交通的多样性 。因此 , 笔者对 S TCA 模型的换道规则进行了改进 ,提出了 2 套新 的灵活的换道规则 ,在本文中称其为弹性换道规则 , 即针对不同性格的驾驶员 ,设置不同的换道规则 ,并 在计算机上进行了模拟仿真研究 。
Lane Changing Rules Based on Cellular Automaton Traff ic Flo w Model
WAN G Yo ng2ming , ZHOU Lei2shan , L U Yo ng2bo
( School of Traffic and Transportation , Beijing Jiaoto ng U niversity , Beijing 100044 , China)
© 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
第 1 期 王永明 ,等 :基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则
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图 1 换道情景( 单位 :格 ·s - 1 )
0 引 言
从 20 世纪中叶开始 ,交通问题就成为了社会中 关注的热点话题 ,也吸引了大量的科学家对其进行 研究 。在几十年的发展历程中 ,很多交通流模型应 运而生 ,其中最为著名的有跟车模型 ( Car2following Model) 、流体力学模型 ( Hydrodynamic Model) 和元 胞自动机模型 (Cellular A uto mato n Model) 。
在实际交通中 ,由于驾驶员的性格差异 ,其采取 的换道行为也有很大的不同 。出现换道需求时 ,保 守的驾驶员往往把较大的安全距离作为换道的惟一 判断标准 ,这将会延迟换道时间 ,浪费换道的机会 , 而且不利于交通阻塞的消除 ,从而造成道路资源的 很大浪费 。鲁莽的驾驶员则利用经验来判断换道的 可行性 ,并有可能强行并道 ,产生极大的安全隐患 , 同样是不可取的 。
跟车模型在 20 世纪 50 年代初由 Pipes[1] 首次 提出 ,其将交通流处理为分散的粒子 ,以单个车辆作 为描述对象 ,通过研究车辆的前后作用 ,来了解交通 流的特性 ,但是跟车模型属于微观模型 ,难以进行大 规模的交通系统仿真 。1955 年 ,Light hill 、Whit ham 及 Richards 各自独立地提出了交通流流体力学模 型 (L WR 模型) [2] ,以密度 、速度和流量等宏观量来 描绘车辆的平均合作行为 。L WR 模型可以描 述
第 21 卷 第 1 期 2008 年 1 月
中 国 公 路 学 报 China Journal of Highway and Transport
Vol . 21 No . 1 J an. 2008
文章编号 :100127372 (2008) 0120089205
基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则
Abstract : Lane changing rules in f reeway t raffic were simulated by using cellular auto mato n model under co nditio n of periodical bo undary. The mean speed and flow volume under different lane changing rules were simulated , t he difference of driversπ character was taken into acco unt by int roducing t he flexible lane2changing rules and t he influence of lane changing rules o n t raffic flow was discussed. In t he p rocess of co mp utatio nal simulatio n , t he f undamental diagrams of t raffic flow under different lane changing rules were o btained by changing t raffic flow densit y. Result shows t hat model s wit h new lane changing rules will enlarge t raffic flow and supp ress t raffic jam ; t he best lane changing rule was o btained based o n t he analysis of point of view for safet y. Key words : t raffic engineering ; flexible lane changing rule ; cellular auto mato n model ; t raffic flow ; t raffic capacit y ; simulatio n
人注目的改进是 Chowdhury 提出的 S TCA 模型 , 该模型以引入了更加符合现实的交通流状态的双车
道换道规则而著名 ,即
1 - Cn d n < min{ vn + 1 , vmax } , dn,other > dn ,
Cn =
dn, back > dsafe
(1)
CnБайду номын сангаас
其他情况
式中 : dn 、dn,other 、dn, back 分别为第 n 辆车与前方车辆
Nagel 等[4] 于 1992 年提出了应用于交通流中 的 CA 模型 (后文简称 N S 模型) 。该模型利用 4 条 简单的规则进行的仿真结果反映了现实中的一些交 通现象 (如时停时走现象) 。针对 N S 模型的单车 道 、不可超车等局限性 ,很多学者相继对其进行改 进 、扩 展 , 其 中 Chowdhury 等[5] 提 出 的 S TCA ( Symmet ric Two2lane Cellular Auto mata ) 模 型 就 是一个 N S 扩展模型 ,其最大特点是引入了更加符 合现实交通流状态的双车道换道规则 。以 N S 模型 和 S TCA 模型为基础 ,中国的许多学者也对交通流 进行了一系列开拓性的仿真研究 ,并取得了一定的 成果[ 6211 ] 。