16、智能交通系统中自动驾驶车辆运行建模

智能交通系统中自动驾驶车辆运行建模

1. 引言

随着计算技术的进步，无人驾驶车辆已逐渐达到可用于城市交通的安全标准。美国国防高级研究计划局（DARPA）举办的一系列自动驾驶车辆竞赛就是有力证明，其中“DARPA城市挑战赛”要求自动驾驶车辆在6小时内安全行驶60英里的城市路线，遵守所有交通规则，穿越交通和障碍物，并完成诸如左转进入中重度交通道路等具有挑战性的任务。谷歌公司也在获得加利福尼亚州立法机构批准后，开始了自动驾驶车辆的开发和测试。预计在三到十年内，自动驾驶汽车将面向消费者推出，到2040年有望实现完全向无人驾驶汽车的过渡。据《福布斯》估计，美国自动驾驶车辆市场每年的收入高达2万亿美元。

这种快速发展带来了一个问题，即需要了解自动驾驶车辆在大型交通网络中如何相互交互，以及有人驾驶和无人驾驶车辆之间如何相互作用。本文提出的博士研究旨在开发能够帮助我们理解这些交互的分析模型。

2. 交通模型

交通可以在不同的抽象层次上进行建模。交通系统的状态由某一时刻交通网络某一区域内的车辆数量决定。

2.1 微观离散事件模型

最基本的模型是微观离散事件模型，这些模型能准确描述交叉路口或单段道路、高速公路上的交通行为。然而，当道路上车辆密集时，这些模型会出现状态爆炸问题，导致分析困难。不过，它们对于单个交叉路口和道路的设计很有用，并且已经进行了扩展以反映人类行为。

2.2 宏观模型

宏观模型通过忽略单个车辆来克服状态爆炸问题。它们仅使用三个变量来描述局部交通行为：密度、平均速度和流量。以下是微观离散事件模型和宏观模型的对比表格：
| 模型类型 | 优点 | 缺点 | 适用场景