宋成舉
(東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院 哈爾濱 150040)
跟馳理論是智能車輛系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ),也是智能車路合作的關(guān)鍵技術(shù),在實(shí)際的交通流運(yùn)行過程中,駕駛員需要結(jié)合具體交通環(huán)境而做出不同的駕駛決策,受制于個體的辨別能力的差異,車輛的跟馳行為表現(xiàn)存在較大差別,往往容易導(dǎo)致交通流的不穩(wěn)定狀態(tài),產(chǎn)生交通紊流,進(jìn)而可能誘發(fā)各種交通問題.
經(jīng)過多年的理論研究,針對不同的跟馳行為已經(jīng)建立起多種跟馳模型.陳斌等[1]針對三種跟馳模型的穩(wěn)定性、真實(shí)性開展數(shù)值模擬分析,引入主觀意愿、駕駛環(huán)境等不確定因素,提出了具有良好綜合性能的跟馳模型.王殿海等[2]將跟馳模型劃分為統(tǒng)計(jì)物理角度和交通工程角度,明確了各種跟馳模型的歸屬于特征,闡釋典型模型的建模思路及發(fā)展趨勢.Tang等[3]考慮了駕駛員的預(yù)判,建立了融合駕駛員預(yù)測的跟馳模型,并證實(shí)了該模型具有良好的時間穩(wěn)定性.邱小平等[4]依據(jù)經(jīng)典Gipps安全距離規(guī)則對NaSch模型改進(jìn),提出了基于安全距離的自動駕駛元胞自動機(jī)交通流模型,可以明顯提高道路通行能力,且混合交通流條件下可以緩解擁堵.張立東等[5]采用狀態(tài)空間法和控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)對全速度差最優(yōu)模型進(jìn)行了穩(wěn)定性分析,得到了彎道情況下的交通流穩(wěn)定條件.何兆成等[6]通過引入橫向分離參數(shù),建立了考慮橫向分離與超車期望的車輛跟馳模型.秦嚴(yán)嚴(yán)等[7-8]建立了基于非線性動態(tài)車頭間距策略的協(xié)同自適應(yīng)巡航控制(CACC)跟馳模型,推導(dǎo)不同CACC比例下的混合交通流基本圖模型,給出混合交通流穩(wěn)定性判別條件,計(jì)算混合交通流穩(wěn)定域,分析混合交通流穩(wěn)定條件下臨界比例與車頭時距的解析關(guān)系,提出可變車頭時距設(shè)計(jì)策略.Vicente等[9]在量產(chǎn)車輛上實(shí)現(xiàn)了智能駕駛模型的應(yīng)用,在不同交通情況下對控制器進(jìn)行了響應(yīng)測試.章軍輝等[10]針對高速公路車隊(duì)穩(wěn)定性問題,根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性理論,采用加權(quán)二次型性能泛函以及線性矩陣不等式約束,將協(xié)同式多目標(biāo)自適應(yīng)巡航設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化成帶約束的在線凸二次規(guī)劃問題,并實(shí)現(xiàn)了仿真分析.
上述研究都在不同角度對跟馳理論的完善與技術(shù)應(yīng)用起到了積極作用.但相關(guān)文獻(xiàn)并未給出前車行駛狀態(tài)動態(tài)變化的條件下,后車的響應(yīng)狀態(tài).鑒于此,文中考慮前后車輛動態(tài)跟馳狀態(tài)下的跟馳行為,改進(jìn)CACC模型,對比模型跟馳效果,并進(jìn)一步分析不同參數(shù)變化對于跟馳隊(duì)列的影響,獲取跟馳隊(duì)列的時變規(guī)律.
跟馳模型是駕駛環(huán)境對駕駛行為影響的數(shù)學(xué)描述.經(jīng)典跟馳模型起源于駕駛動力學(xué),采用車輛加速度反映跟馳決策,而跟馳決策的制定則取決于前車運(yùn)行決策、前后車輛的速度差和空間位置關(guān)系,還與自身的運(yùn)行狀態(tài)有關(guān).經(jīng)典跟馳模型的一般公式為
(1)
式中:an+1(t+T)為t+T時刻n+1車的加速度;vn+1(t+T)為t+T時刻n+1車的速度;Δv(t)為t時刻前后相鄰車的速度差;Δx(t)為t時刻前后相鄰車的距離;α,m,d均為待標(biāo)定常數(shù).
美國加州伯克利大學(xué)在總結(jié)前期關(guān)于CACC模型研究成果的基礎(chǔ)上,提出了恒定車間距的CACC跟馳模型,模型認(rèn)為跟馳車輛的加速度取決于三部分:前車的加速度、前后車輛的速度差和實(shí)際車頭間距與期望車頭間距之間的誤差項(xiàng),其中,恒定車間距被視為影響車頭間距誤差項(xiàng)的關(guān)鍵因素,其模型結(jié)構(gòu)為
(2)
Bart等[11]給出待定系數(shù)的建議值:α=1.0,β=0.2,γ=3.0.該模型具有結(jié)構(gòu)簡單、含義清晰具體的特點(diǎn),是基于恒定車時距的最為常用的跟馳模型.
跟馳車輛之間車頭間距與前后車輛的速度之間存在一定的相關(guān)性,即在不同速度條件下,期望間距存在一定差異.
1) 在自由流狀態(tài)下,期望車頭間距往往不存在約束,數(shù)值表現(xiàn)為極大值.
2) 在交通擁堵狀態(tài)下,期望車頭間距近似為車身長度與安全距離之和,數(shù)值表現(xiàn)為L+S0.
3) 在正常交通狀態(tài)下,期望車頭間距應(yīng)為車速的增函數(shù).
基于以上特性,期望車頭間距Hd(t)為
Hd(t)=(L+S0)/(1-(v(t)/v0)k)
(3)
設(shè)y(t)=v(t)/v0,z(t)=(L+S0)/Hd(t),公式(3)變?yōu)?/p>
z(t)=1-y(t)k
(4)
由參數(shù)定義可知,0 1) 為了保證函數(shù)有效,可知k≠0. 2) 當(dāng)k<0時,由于v(t) 3) 當(dāng)k>0時,Hd(t)與k值正相關(guān),分別取0 圖1 不同k值條件下z值變化 改進(jìn)的模型充分保留了原CACC模型的基本結(jié)構(gòu),并反映了不同車速條件下,車頭間距的動態(tài)變化特征,將式(3)代入式(2)可得: (5) 該隊(duì)列由5輛標(biāo)準(zhǔn)車組成,以某一初始速度v0勻速運(yùn)動,假定在時刻t,該隊(duì)列首車受到干擾,首車在干擾下要做出加速或減速的行駛決策,為便于仿真分析,本文將車輛加、減速決策變化規(guī)律視為正弦波動,后續(xù)車輛的運(yùn)行狀態(tài)由前車及跟馳函數(shù)決定,前車加、減速變化的函數(shù)形式為 v=Asin(ωt) (6) 式中:A為首車加速度的幅值,m/s2;ω為首車加速度的角頻率,rad/s. 取跟馳隊(duì)列車輛v0=10 m/s,L=20 m,S0=5 m.考慮到行駛舒適性,加、減速度最大值取0.6 m/s2,即首車加速度振幅A=0.6 m/s2,角頻率取ω=1.0 rad/s. 參考Bart van Arem推薦的跟馳模型參數(shù),將其輸入到仿真環(huán)境下的跟馳隊(duì)列,為了簡化仿真過程,假定式(5)中k=1.設(shè)定跟馳隊(duì)列環(huán)境,擾動條件同前,隊(duì)列中各車輛速度變化見圖2. 圖2 原CACC模型跟馳隊(duì)列車速變化 由圖2可知:隊(duì)列車輛均與首輛車速度變化趨勢相同,但速度波動幅度逐漸減小,這符合交通波的傳導(dǎo)規(guī)律,也說明后車的運(yùn)行狀態(tài)受到前車制約,隨著跟馳時間的延長,隊(duì)列中的車輛速度有趨近統(tǒng)一的傾向,保持穩(wěn)定的車輛間距行進(jìn). 同樣設(shè)置改進(jìn)CACC模型的隊(duì)列環(huán)境,擾動條件同前,隊(duì)列中各車輛速度變化見圖3. 圖3 改進(jìn)CACC模型跟馳隊(duì)列車速變化 由圖3可知,隊(duì)列車輛速度變化趨勢相同,速度差最大值出現(xiàn)在第一個波峰,后續(xù)波峰的速度差值逐漸縮小,隊(duì)列車輛速度的波動幅度逐漸降低,直至速度統(tǒng)一,維持隊(duì)列穩(wěn)定. 為了對比兩個模型的跟馳效果,本文僅對比兩個隊(duì)列的第二輛車的跟馳效果,見圖4. 圖4 不同模型條件下跟馳隊(duì)列速度變化曲線 由圖4可知:原CACC模型和改進(jìn)后的CACC模型的車速狀態(tài)均與第一輛車的速度保持同步變化,且隨著車隊(duì)的行進(jìn),跟馳車輛與隊(duì)列第一輛的速度差呈縮小趨勢,這與車隊(duì)跟馳間距初始值偏大有關(guān),隨著仿真時間延長,跟馳隊(duì)列的跟馳間距逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài),但在相同觀測時間節(jié)點(diǎn),改進(jìn)后的CACC模型與隊(duì)列第一輛車的速度差更小,當(dāng)仿真時間延長時,改進(jìn)后的CACC隊(duì)列的間距可以很快趨于穩(wěn)定,且間距更小. 通過仿真對比,可以看出改進(jìn)的CACC模型可以更好的引導(dǎo)跟馳隊(duì)列的跟馳行為,縮小跟馳車輛之間的車頭間距,相同條件下,跟馳控制更精細(xì). 參考前文中改進(jìn)CACC模型,原模型中假定k=1,保持其他參數(shù)不變,分別輸入k=1,0.5,2,觀察跟馳隊(duì)列第二輛車的速度變化情況,見圖5. 圖5 不同k值條件下模型跟馳特性對比 由圖5可知:k值的大小并不影響跟馳隊(duì)列中車速的變化趨勢,均與前車速度變化趨勢相同,當(dāng)k值小于1時,跟馳車輛的速度值明顯小于前車,表明跟馳車輛有進(jìn)一步擴(kuò)大車頭間距的趨勢;而當(dāng)k值大于1時,跟馳車輛的速度值比前車速度大,表明跟馳車輛有進(jìn)一步縮小車頭間距的趨勢.為了進(jìn)一步說明不同k值對車頭間距的影響,延長仿真時間至100s,觀察不同k值條件下車頭間距的變化情況,見圖6. 圖6 不同k值條件下車頭間距對比 由圖6可知:車頭間距均從初始值快速達(dá)到穩(wěn)定態(tài),k值影響跟馳隊(duì)列穩(wěn)定態(tài)大小,k值越大,跟馳隊(duì)列穩(wěn)定態(tài)車頭間距越小,但k值并不影響達(dá)到穩(wěn)定態(tài)的時間,擾動幅值與頻率的變化對穩(wěn)定態(tài)及達(dá)到穩(wěn)定態(tài)的過程影響微弱. 參考前文中改進(jìn)CACC模型,原模型中α=1,保持其他參數(shù)不變,分別輸入α=1.0,0.2,2.0,不同α值條件下跟馳特性和車頭間距對比見圖7. 圖7 不同α值條件下跟馳特性和車頭間距對比 由圖7a)可知:當(dāng)α<1.0時,跟馳車輛狀態(tài)變化不大,速度的波動幅度略有降低,跟馳隊(duì)列運(yùn)行狀態(tài)表現(xiàn)較為穩(wěn)定,具有一定的自我修復(fù)能力;當(dāng)α>1.0時,由于初始條件并不是跟馳最優(yōu)狀態(tài),跟馳車輛速度的波動幅度均呈增加的趨勢,但后車跟馳行為受到前后車輛速度差的反饋控制,跟馳車輛速度很快又調(diào)節(jié)到前車速度值以下,隨著波動時間的增加,前后車輛間速度差值趨于穩(wěn)定,表明跟馳模型具有較強(qiáng)的糾錯能力,其對應(yīng)的車頭間距變化見圖7b). 由圖7b)可知:車頭間距總體呈波動式遞增趨勢,不同取值條件下,車頭間距存在一定范圍的交錯,交錯范圍呈增大趨勢,直至達(dá)到穩(wěn)定態(tài),此外,波動周期、達(dá)到穩(wěn)定態(tài)的時間均與α值無關(guān);隨著α值越大,前后車輛車頭間距的波動范圍越小. 參考前文中改進(jìn)CACC模型,原模型中β=0.2,保持其他參數(shù)不變,分別輸入β=0.2,0.1,0.5,觀察跟馳隊(duì)列第二輛車的速度變化情況,見圖8. 圖8 不同值條件下模型跟馳特性對比 由圖8可知:β值并不影響跟馳隊(duì)列的車速響應(yīng)趨勢,但隨著β值的增大,隊(duì)列中跟馳車輛的速度波動幅度變小,說明車頭間距呈現(xiàn)往復(fù)變化,當(dāng)?shù)谝惠v車在加速狀態(tài)時,隊(duì)列之間的車頭間距逐漸擴(kuò)大,當(dāng)?shù)谝惠v車車速下降到與后車車速相同時,車頭間距達(dá)到最大值,而后逐漸降低,且車頭間距最大值逐漸變小,直到達(dá)到車頭間距最小值,之后往復(fù)直至在某一范圍內(nèi)波動. 參考前文中改進(jìn)CACC模型,原模型中γ=3.0,保持其他參數(shù)不變,分別輸入γ=3.0, 1.0,5.0,觀察跟馳隊(duì)列第二輛車的速度變化情況,見圖9. 圖9 不同值條件下模型跟馳特性對比 由圖9可知:隨著γ值的增加,達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時跟馳車輛的與前車的速度差越小,速度的波動頻率保持不變,γ值越大,跟馳車輛與前車達(dá)到穩(wěn)定跟馳狀態(tài)的時間越短,且穩(wěn)定跟馳狀態(tài)時車頭間距越小. 1) 考慮跟馳車輛期望間距與當(dāng)前車速之間存在相關(guān)性,對經(jīng)典CACC跟馳模型中的期望間距進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建了動態(tài)期望間距條件下的CACC跟馳模型,該模型能夠更好的維持跟馳效率,符合不同交通流條件下的跟馳特征. 2) 改進(jìn)的CACC模型中,擬定前車擾動條件,觀測不同參數(shù)條件下的跟馳效果,當(dāng)k<1時,跟馳車輛逐漸拉大與前車間距;當(dāng)k>1時,跟馳車輛有主動縮小與前車間距的趨勢,直至穩(wěn)定態(tài);α取值影響跟馳車輛速度的幅值,但并不影響波動頻率,α值越大,跟馳隊(duì)列車頭間距波動范圍越大,并最終達(dá)到穩(wěn)定態(tài);β值影響車頭間距穩(wěn)態(tài)的波動范圍,β值越大,其車頭間距的波動范圍越寬;γ值越大,跟馳隊(duì)列達(dá)到穩(wěn)定跟馳狀態(tài)的時間越短,且穩(wěn)定跟馳狀態(tài)時車頭間距越小.1.3 數(shù)值仿真環(huán)境構(gòu)建
2 模型對比分析
2.1 原CACC模型中跟馳隊(duì)列速度變化
2.2 改進(jìn)CACC模型中跟馳隊(duì)列速度變化
2.3 改進(jìn)前后隊(duì)列速度變化對比
3 改進(jìn)CACC跟馳模型特性分析
3.1 不同值條件下跟馳特性
3.2 不同α值條件下跟馳特性分析
3.3 不同β值條件下跟馳特性分析
3.4 不同γ值條件下跟馳特性分析
4 結(jié) 論