王亦兵, 靳凤悦, 金旭峰, PAPAGEORGIOU Markos, PAPAMICHAIL Ioannis, 郑彭军, 郭静秋, 章立辉
随着智能网联技术的快速发展,网联自动驾驶汽车依托精准环境感知与自主控制能力,可逐步消除人因失误带来的安全隐患,在无车道线环境中实现安全高效运行,显著提升传统人工驾驶模式下大量闲置的横向道路空间利用率。首先,针对智能网联无车道线高速公路,提出一种新型交通控制手段“道路内边界控制”,利用该控制方法实现了高速公路双向道路资源与交通需求的动态适配,并针对双向交通总需求(包含入匝需求)超过道路总通行能力的情形,系统探索了内边界和入匝流量的协同控制机制,以实现道路交通效率的全时空优化;其次,构建了适用于智能网联无车道高速公路的交通流建模框架,建立了内边界自适应的基本图模型,并对经典一阶元胞传输模型进行了扩展;最后,基于该模型,将内边界与匝道流量协同控制问题表述为以总行程时间最小化为目标的二次规划模型。研究结果表明:所构建的宏观模型能够准确刻画无车道交通流的动态演化特征,并能有效模拟瓶颈路段通行能力陡降等关键现象;内边界控制和协同控制策略可显著提升系统运行效率,与无控制情形相比,单一内边界控制能够降低约57%的路网行程延误,而协同控制则能降低约78%的路网行程延误。智能网联无车道交通模式代表了一种根本性的交通系统范式变革,而内边界控制则为道路资源的弹性调配提供了创新机制,为未来智能网联高速公路的管控体系设计与效能优化提供了重要理论与方法支撑。