陈大山

(上海应用技术大学 轨道交通学院，上海 201418)

城市快速路作为城市内部的快速高效交通服务基础设施，具有非常重要的作用，在城市道路交通基础设施体系中，快速路占比不大，但是交通分担率却很高，上海市高架道路仅占市区道路面积的5%，却承担着市内35%的交通出行，北京市主要快速路占北京路网长度的8%，却承载了近50%的车流量[1]。伴随交通需求的跨越式增长以及交通拥堵与交通事故的频发，在车路协调研究背景下，需要在城市快速路管理中引入主动交通集成管理。速度引导控制作为主动交通管理的重要组成部分，其对提高快速路通行能力、降低快速路事故的风险性与减缓甚至是消除交通拥堵具有一定的价值。同时，自动驾驶技术在近几年来得到了广泛的社会关注，IHS环球透视汽车部门曾预测2035年全球将拥有近 5 400 万辆自动驾驶汽车，2050年之后，几乎所有汽车或将是自动驾驶汽车。因此在全面自动驾驶时代到来之前，常规驾驶与自动驾驶混合的交通状态将持续较长时间。混合自动驾驶环境下，对常规交通控制管理的理念、技术、方法等将带来巨大的挑战[2-4]。通过速度引导控制可以提高道路运行效率，降低事故发生率；然而在混合自动驾驶环境下，混合率直接影响控制效果。本文通过混合自动驾驶仿真环境下，对速度引导控制的效应分析，为精细化的速度引导控制提供支撑。

1 汽车自动驾驶环境

目前建模自动驾驶车辆可以分为2种方法，一种是基于修改交通流模型的建模，另外一种是基于实验数据的建模。……