【技术实现步骤摘要】
混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法
[0001]本专利技术涉及交通仿真
，具体涉及一种混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法。
技术介绍
[0002]随着车辆智能化的发展，城市交通在未来相当长时间内将处于人工驾驶车辆与智能车辆混行的状态。不同于高速行驶，交叉口路段受到信号灯周期影响交通流呈现出周期性的启停。在交叉口前车队的聚集与消散不同的停止位置在启和停的过程中通过交叉口有不同的特点；智能车辆的加入交通，车辆性能的改变使得交叉口的流动特点发生进一步的改变。交叉口作为城市交通瓶颈，研究车辆混行对交叉口的影响，对未来交通管理和交叉口疏散有重要意义。
[0003]为了解决上述问题，现有的大部分技术是利用微观交通仿真平台构建仿真交通场景，研究各类型智能驾驶车辆的渗透率对通行能力产生的影响，但是大量的随机交通流试验只会得到一个通行能力的平均值，交叉口车辆混行中车辆排列位置和排列顺序不同，产生的结果也随之变化，因此需要研发一种仿真系统能够从微观上分析车辆在交叉口的排序队列及位置的规律，用以估计确定车...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1基于微观仿真平台，选取表现人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的通行模型特征的相关参数；S2获取参数敏感性分析实验表，按试验编号开展智能车辆车流仿真试验，获取网联自动驾驶车辆参数敏感程度排序并设置最敏感参数试验步长与范围；S3获取信号控制交叉口的信号控制信息、道路信息、车辆参数、单信号周期内通行车队规模、车辆类型以及其交叉口行驶模型；S4基于混行排列编队算法产生混行交通流，运行微观仿真平台，输出仿真结果并将其换算为通行能力；S5基于所述仿真结果进行交叉口道路的通行能力上下限估计。2.根据权利要求1所述的混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法，其特征在于，步骤S1中，所述表现人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的通行模型特征的相关内容包括相关参数以及每个相关参数的跟驰模型和表现网联功能退化参数的取值范围，所述相关参数包括最大行驶车速、最大加速度、最大减速度、期望车头时距和最小安全距离。3.根据权利要求1所述的混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法，其特征在于，步骤S2中所述参数敏感性分析实验表包括以下内容：最大行驶车速、最大加速度、最大减速度、期望车头时距、最小安全距离，将每个参数单位变化引起的单车道小时流量变化，与对照组进行比较。4.根据权利要求1所述的混行信控交叉口以排队方式估算通行能力上下限的方法，其特征在于，步骤S4中所述输出仿真结果为车辆在每个仿真步长下输出其相应的道路信息、车道信息、车道位...
【专利技术属性】
技术研发人员：史青阳，李显生，郑雪莲，任园园，薛园园，孙智博，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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