基于实际道路数据的混合交通流运行特性分析

张珊 王博通 王智宇 吉恒毅

摘 要：为研究符合中国道路的混合交通流运行特性，搭建一套交通数据采集设备于长沙采集人工驾驶汽车和自动驾驶汽车Robotaxi的运行数据。研究结果表明，人工驾驶员跟随自动驾驶汽车趋向于保持更大的车头间距，工作日晚平峰和早平峰较相邻时段分别增加8.68 m和7.25 m;而自动驾驶汽车跟随人工驾驶汽车时会采取较为保守的控制策略，车头间距平均值在非工作日平峰、工作日晚平峰和早平峰较相邻时段分别增加了5.23 m、1.11 m和2.93 m，趋向于保持更安全的车头间距。

关键词：自动驾驶;混合交通流;实车道路采集;微观交通跟驰特性

中图分类号：U463.6 文献标识码：A

0 引言

智能网联汽车已明确上升至国家战略高度，根据SAE的分级标准，L0级汽车无自动化即为人工驾驶汽车，L1-L2级汽车为具有驾驶辅助功能的汽车，L3及以上可称之为自动驾驶汽车，开展自动驾驶技术研究对提供汽车稳定性和安全性具有重要意义。美国NHTSA在研究汽车自动化的同时，提出了基于安全的自动驾驶汽车道路行驶法规。而自动驾驶汽车面临的除了政策法规，还有道路测试、技术问题、基础设施、消费者认知等突出问题，目前L3级汽车均为限制区域的3级自动驾驶，部分企业如百度Apollo等直接研发L4级汽车。由于汽车使用寿命约为10年，未来很长一段时间内，不同等级的汽车将组成混合交通流交织运行，研究混合交通流的运行特性已成为智能交通和交通流理论的研究热点。……