中国安全科学学报

作者：姚志洪, 金玉婷, 王思琛, 胡路, 蒋阳升

单位：1 西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 611756; ；2 西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川 成都 611756; ；3 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川成都611756

关键词：智能网联汽车(ICV),人工驾驶汽车(HDV),混合交通流,跟驰模型,稳定性,安全性

基金：国家自然科学基金资助(52002339);四川省科技计划项目(21YYJC3166,2020YFH0026);广西科技计划项目(2021AA01007AA);中央高校基本科研业务费专项资金(2682021CX058)。

为揭示智能网联汽车(ICV)对交通流的影响特征,首先,考虑ICV的退化机制,分析混合交通流中的跟驰模式及其比例关系;然后,采用不同参数的智能驾驶员模型(IDM)来描述不同的跟驰模式,在此基础上推导出混合交通流稳定性的判别条件;最后,选取车速标准差变异系数、碰撞时间(TTC)、碰撞暴露时间(TET)和碰撞积分时间(TIT)等作为混合交通流安全性评价指标,并基于元胞自动机进行数值仿真试验。结果表明:随着ICV渗透率的增加,车速的离散程度逐渐降低,且尾部碰撞风险逐渐减小。因此,ICV的应用能够显著提高交通流的稳定性和安全性。

来源：2021年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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