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摘要
为分析混有网联自动驾驶车辆(CAV)和人工驾驶车辆的混合交通流在事故车辆影响下的交通流特征，针对高速公路发生事故后导致车道临时关闭的场景，研究了人机混驾交通流换道决策机制以及车联网环境下事故预警长度对道路通行能力的影响。基于Gipps跟驰模型和加州大学伯克利分校提出的自动驾驶模型构建了双车道混合交通流元胞自动机模型。分别构建了事故预警区人工驾驶车辆和CAV的倾向型和强制型换道规则，引入了渗透率和事故预警区长度两个参数，分析了混合交通流在事故瓶颈区的运行特征。利用元胞自动机模型对其进行数值模拟，研究其对瓶颈区交通状态演化规律的影响。结果表明：当事故发生时，瓶颈区通行能力随自动驾驶车辆渗透率的增大而提升，当渗透率达到40%～60%时，通行能力约提升13%～38%;当流量水平处于1 080～2 880 veh/(h·ln)时，事故预警换道机制能有效提高事故发生路段瓶颈区的通行能力，相同渗透率下车辆的平均延误随预警区长度的增加而降低并趋于稳定，当渗透率为40%时，事故最佳预警长度为550～1 300 m,且随着渗透率的提高，延误水平降低效果更显著。本研究可为未来人机混驾环境下事故预警策略以及事故处理机制提供理论依据。
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单位交通运输学院; 重庆交通大学
